史上最全量化資源整理

時間  2019-12-13
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量化交易平臺

國內在線量化平臺：css

國外量化平臺：html

相關平臺：python

  • 掘金量化 - 支持C/C++、C#、MATLAB、Python和R的量化交易平臺
  • DigQuant - 提供基於matlab量化工具
  • SmartQuant - 策略交易平臺
  • OpenQuant - 基於C#的開源量化回測平臺

基於圖表的量化交易平臺git

  • 文華贏智 、TB、金字塔、MultiCharts 中國版 - 程序化交易軟件、MT四、TradeStation
  • Auto-Trader - 基於MATLAB的量化交易平臺
  • BotVS - 雲端在線量化平臺

開源框架github

  • Pandas - 數據分析包
  • Zipline - 一個Python的回測框架
  • vnpy - 基於python的開源交易平臺開發框架
  • tushare - 財經數據接口包
  • easytrader - 進行自動的程序化股票交易
  • pyalgotrade - 一個Python的事件驅動回測框架
  • pyalgotrade-cn - Pyalgotrade-cn在原版pyalgotrade的基礎上加入了A股歷史行情回測，並整合了tushare提供實時行情。
  • zwPython - 基於winpython的集成式python開發平臺
  • quantmod - 量化金融建模
  • rqalpha - 基於Python的回測引擎
  • quantdigger - 基於python的量化回測框架
  • pyktrader - 基於pyctp接口，並採用vnpy的eventEngine，使用tkinter做爲GUI的python交易平臺
  • QuantConnect/Lean - Lean Algorithmic Trading Engine by QuantConnect (C#, Python, F#, VB, Java)
  • QUANTAXIS - 量化金融策略框架

其餘量化交易平臺：web

Progress Apama、龍軟DTS、國泰安量化投資平臺、飛創STP、易盛程序化交易、盛立SPT平臺、天軟量化回測平臺 、量邦天語、EQB-Quant正則表達式

數據源

數據庫

網站、論壇、社區、博客算法

國外：sql

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編程論壇

編程能力在線訓練

  • Solve Programming Questions | HackerRank - 包含經常使用語言(C++, Java, Python, Ruby, SQL)和相關計算機應用技術(算法、數據結構、數學、AI、Linux Shell、分佈式系統、正則表達式、安全)的教程和挑戰。
  • LeetCode Online Judge - C, C++, Java, Python, C#, JavaScript, Ruby, Bash, MySQL在線編程訓練

Quant Books

    • 《投資學》第6版[美]茲維·博迪.文字版 (link)
    • 《打開量化投資的黑箱》 裏什·納蘭
    • 《寬客》[美] 斯科特·帕特森（Scott Patterson） 著；譯科，盧開濟 譯
    • 《解讀量化投資：西蒙斯用公式戰勝市場的故事》 忻海 
    • 《Trends in Quantitative Finance》 Frank J. Fabozzi, Sergio M. Focardi, Petter N. Kolm
    • 《漫步華爾街》麥基爾
    • 《海龜交易法則》柯蒂斯·費思
    • 《交易策略評估與最佳化》羅伯特·帕多
    • 《統計套利》 安德魯·波爾《信號與噪聲》納特•西爾弗
    • 《期貨截拳道》朱淋靖
    • 《量化投資—策略與技術》 丁鵬
    • 《量化投資—以matlab爲工具》 李洋faruto
    • 《量化投資策略:如何實現超額收益Alpha》 吳衝鋒
    • 《中低頻量化交易策略研發（上）》 楊博理
    • 《走出幻覺走向成熟》 金融帝國
    • 《失控》凱文·凱利
    • 《通往財務自由之路》範K撒普
    • 《以交易爲生》 埃爾德
    • 《超越技術分析》圖莎爾·錢德
    • 《高級技術分析》布魯斯·巴布科克
    • 《積極型投資組合管理》格里納德，卡恩
    • 《金融計量學:從初級到高級建模技術》 斯維特洛扎
    • 《投資革命》Bernstein
    • 《富可敵國》Sebastian Mallaby
    • 《量化交易——如何創建本身的算法交易事業》歐內斯特·陳
    • 《聰明的投資者》 本傑明·格雷厄姆
    • 《黑天鵝·如何應對不可知的將來》 納西姆·塔勒布

 

  • 《期權、期貨和其餘衍生品》 約翰·赫爾
  • 《Building Reliable Trading Systems: Tradable Strategies That Perform As They Backtest and Meet Your Risk-Reward Goals》 Keith Fitschen
  • 《Quantitative Equity Investing》by Frank J. Fabozzi, Sergio M. Focardi, Petter N. Kolm
  • Barra USE3 handbook
  • 《Quantitative Equity Portfolio Management》 Ludwig Chincarini
  • 《Quantitative Equity Portfolio Management》 Qian & Hua & Sorensen

Quant Papers

Machine Learning Related

  • Cavalcante, Rodolfo C., et al. "Computational Intelligence and Financial Markets: A Survey and Future Directions." Expert Systems with Applications 55 (2016): 194-211.(link)

Low Frequency Prediction

  • Atsalakis G S, Valavanis K P. Surveying stock market forecasting techniques Part II: Soft computing methods. Expert Systems with Applications, 2009, 36(3):5932–5941. (link)

  • Cai X, Lin X. Feature Extraction Using Restricted Boltzmann Machine for Stock Price Predic- tion. 2012 IEEE International Conference on Computer Science and Automation Engineering (CSAE), 2012. 80–83.(link)

  • Nair B B, Dharini N M, Mohandas V P. A stock market trend prediction system using a hybrid decision tree-neuro-fuzzy system. Proceedings - 2nd International Conference on Advances in Recent Technologies in Communication and Computing, ARTCom 2010, 2010. 381–385. (link)

  • Lu C J, Lee T S, Chiu C C. Financial time series forecasting using independent component analysis and support vector regression. Decision Support Systems, 2009, 47(2):115–125. (link)

  • Creamer G, Freund Y. Automated trading with boosting and expert weighting. Quantitative Finance, 2010, 10(4):401–420. (link)

  • Batres-Estrada, Bilberto. "Deep learning for multivariate financial time series." (2015). (link)

  • Xiong, Ruoxuan, Eric P. Nicholas, and Yuan Shen. "Deep Learning Stock Volatilities with Google Domestic Trends." arXiv preprint arXiv:1512.04916 (2015).(link)

  • Sharang, Abhijit, and Chetan Rao. "Using machine learning for medium frequency derivative portfolio trading." arXiv preprint arXiv:1512.06228 (2015).(link)

Reinforcement Learning

  • Dempster, Michael AH, and Vasco Leemans. "An automated FX trading system using adaptive reinforcement learning." Expert Systems with Applications 30.3 (2006): 543-552. (link)

  • Tan, Zhiyong, Chai Quek, and Philip YK Cheng. "Stock trading with cycles: A financial application of ANFIS and reinforcement learning." Expert Systems with Applications 38.5 (2011): 4741-4755. (link)

  • Rutkauskas, Aleksandras Vytautas, and Tomas Ramanauskas. "Building an artificial stock market populated by reinforcement‐learning agents." Journal of Business Economics and Management 10.4 (2009): 329-341.(link)

  • Deng, Yue, et al. "Deep Direct Reinforcement Learning for Financial Signal Representation and Trading." (2016).(link)

Natual Language Processing Related

  • Bollen J, Mao H, Zeng X. Twitter mood predicts the stock market. Journal of Computational Science, 2011, 2(1):1–8. (link)

  • Preis T, Moat H S, Stanley H E, et al. Quantifying trading behavior in financial markets using Google Trends. Scientific reports, 2013, 3:1684. (link)

  • Moat H S, Curme C, Avakian A, et al. Quantifying Wikipedia Usage Patterns Before Stock Market Moves. Scientific Reports, 2013, 3:1–5. (link)

  • Ding, Xiao, et al. "Deep learning for event-driven stock prediction." Proceedings of the 24th International Joint Conference on Artificial Intelligence (ICJAI’15). 2015. (link)

  • Fehrer, R., & Feuerriegel, S. (2015). Improving Decision Analytics with Deep Learning: The Case of Financial Disclosures. arXiv preprint arXiv:1508.01993. (link)

High Frequency Trading

  • Nevmyvaka Y, Feng Y, Kearns M. Reinforcement learning for optimized trade execution. Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning ICML 06, 2006, 17(1):673–680. (link)

  • Ganchev K, Nevmyvaka Y, Kearns M, et al. Censored exploration and the dark pool problem. Communications of the ACM, 2010, 53(5):99. (link)

  • Kearns M, Nevmyvaka Y. Machine learning for market microstructure and high frequency trading. High frequency trading - New realities for traders, markets and regulators, 2013. 1–21. (link)

  • Sirignano, Justin A. "Deep Learning for Limit Order Books." arXiv preprint arXiv:1601.01987 (2016). (link)

  • Deng, Yue, et al. "Sparse coding-inspired optimal trading system for HFT industry." IEEE Transactions on Industrial Informatics 11.2 (2015): 467-475.(link)

  • Ahuja, Saran, et al. "Limit order trading with a mean reverting reference price." arXiv preprint arXiv:1607.00454 (2016). (link)

  • Aït-Sahalia, Yacine, and Jean Jacod. "Analyzing the spectrum of asset returns: Jump and volatility components in high frequency data." Journal of Economic Literature 50.4 (2012): 1007-1050. (link)

Portfolio Management

  • B. Li and S. C. H. Hoi, 「Online portfolio selection,」 ACM Comput. Surv., vol. 46, no. 3, pp. 1–36, 2014. (link)

  • Heaton, J. B., Polson, N. G., & Witte, J. H. (2016). Deep Portfolio Theory. (link)

  • Eugene F. Fama, Kenneth R. French. The cross-section of expected stock returns. Journal of Finance, 47 (1992), pp. 427–465.

學術期刊

一堆學術期刊能夠經常去瀏覽一下，也會有許多思路，做者經常看的有：

    • Journal of FinanceJournal of Financial Economics
    • Review of Financial Studies
    • Journal of Accounting and Economics
    • Review of Accounting Studies
    • Journal of Accounting Research
    • Accounting Review
    • Journal of Financial and Quantitative Analysis
    • Financial Analysts Journal
    • Financial Management
    • Journal of Empirical Finance
    • Quantitative Finance
    • Journal of Alternative Investments
    • Journal of Fixed Income
    • Journal of Investing
    • Journal of Portfolio Management
    • Journal of Trading
    • Review of Asset Pricing Studies
    • 經濟研究
    • 經濟學（季刊）
    • 金融研究
    • 管理世界
    • 會計研究
    • 投資研究
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