Estratégias ganhadoras de negociação algorítmica e sua lógica por ernest chan

Estratégias ganhadoras de negociação algorítmica e sua lógica por ernest chan
Eu estive olhando em torno dos fóruns e eu encontrei alguns livros para aprender tanto quanto eu posso. Os que eu encontrei até agora são.
Negociação algorítmica: estratégias vencedoras e sua fundamentação.
Que outras pessoas devo obter?
Eu tenho um fundo de matemática (menor na faculdade, cheguei aos processos estocásticos) e faz o software como um comércio.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta de prestação de serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis ​​por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.
Obrigado, Dan! Eu percebo em "Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale", há muita conversa sobre os algoritmos de momentum. Existem outras estratégias?
Grinold & amp; Kahn - Active Portfolio Management - é amplamente considerado no mesmo nível que, digamos a Bíblia. É & gt; 10 anos, mas se você estiver procurando por coisas fundamentais.
Também QEPM - Chincarini & amp; Kim.
Qualquer coisa de James Montier (por exemplo, investimento de valor, investimento comportamental, pequeno livro de investimento comportamental, etc.)
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O grande recurso Simon - Fawce também listou o QuantStart em sua postagem no blog sobre a educação há algumas semanas, é uma ótima postagem se alguém ainda não encontrou isso:
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Acordado - A academia de Khan foi inestimável para eu apanhar alguns pré-requisitos de equações diferenciais.
@MJK - as duas escolas de pensamento sobre o comércio algorítmico são impulso e reversão para a média. Este último geralmente é considerado como um prazo mais longo.
@Daniel, aprendo algo novo todos os dias. :)
Todos, muito obrigado por essas ótimas respostas, é exatamente o que eu esperava! : D.
Aqui está um resumo útil de algumas estratégias de algo:
Isso é útil, @Michael D.
Eu não quero dizer que o campo quase infinito de negociação algorítmica pode ser comprimido em livros / páginas da web. Eu só quero aprender. :) Obrigado novamente!
Olá a todos - recursos maravilhosos. Se alguém precisar ajuda na construção do mecanismo FIX com regras dinâmicas, avise-me.
Eu sou um aluno principal do CS e estou interessado em negociação de algoritmos. Eu tenho alguma experiência de pesquisa em aprendizagem de máquinas, durante o qual eu me familiarizei com habilidades matemáticas numéricas básicas. Falta conhecimento em princípios básicos da negociação.
Qual livro você acha que eu deveria começar a ler?
Muito obrigado!
Eu sou um fã dos livros de Ernie Chan e seu blog como vários outros aqui.
O livro de Andreas Clenow, seguindo a Tendência, realmente atingiu um acorde com minha alma comercial financeira. Ele também está escrevendo uma série de artigos no Active Trader, que refletem partes-chave de seu livro (e, na verdade, o que levou seu livro a fazer uma bolha no topo da minha lista de leitura).
"Avaliação e Otimização de Estratégias de Negociação" por Robert Pardo - agora em 2ª edição - é bem respeitado e fácil de ler. Pardo foi um dos primeiros promotores da análise de avançar, por exemplo.
Como eu postei isso, adotei algumas habilidades com vários softwares e ferramentas de ciência dos dados.
Então, eu comprei mais a matemática e outros dados, construindo modelos. Eu já recebi 1 dos livros mencionados até agora (aprender ciência de dados era uma diversão.: P)
Então, quais habilidades eu tenho agora, eu deveria enfatizar para fazer melhor troca de algo?
Eu encontrei um conjunto de tutoriais de ciência do dados python no outro dia. Parece muito legal, há um repositório Github de cadernos ipython que você pode trabalhar. Saiba Ciência de Dados.
Bem-vindo a Quantopian! A ciência dos dados é uma ótima área para estudar no desenvolvimento de uma base para investimento algorítmico, especialmente porque as pessoas procuram fontes de alfa não convencionais baseadas em dados (análise de sentimentos, raspagem na web, etc.). Os modelos estatísticos e de otimização que os cientistas de dados usam são muito semelhantes aos que são aplicáveis ​​em finanças quantitativas. Os Elementos de Aprendizagem Estatística são um recurso excelente e abrangente sobre aprendizagem estatística. Eu consideraria que as bases de matemática e CS eram mais importantes do que recursos especificamente orientados para sistemas de negociação. Renaissance Technologies, sem dúvida o fundo de hedge quantitativo mais bem sucedido do mundo, não contratará pessoas com fundos financeiros, pois quer pessoas que possam produzir pesquisa criativa sem prioritários sobre abordagens convencionais, etc.
Eu estou arrumando esta postagem para que eu possa adicionar o cavalo de Quantopian à raça. Acabamos de terminar o primeiro conjunto de Leptias de Perseguição, e os adicionaremos regularmente. Eles são baseados no currículo de nossas interações com professores usando nossa plataforma para ensinar. Sinta-se à vontade para fornecer comentários e sugerir futuros tópicos. Também estamos fazendo encontros ao vivo em Boston e NYC apresentando esse material. Verifique as nossas páginas de reunião para obter mais informações:
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Negociação algorítmica: estratégias vencedoras e sua fundamentação.
Escrito para alunos de graduação e pós-graduação, o Algorithmic Trading fornece um guia prático para estratégias de negociação algorítmicas que podem ser facilmente implementadas pelos comerciantes de varejo e institucionais. Os tópicos incluem backtesting, negociação de reversão média, negociação de impulso, gerenciamento de riscos e negociação algorítmica.
MATLAB, Caixa de Ferramentas de Econometria e Estatística e Ferramenta de Aprendizado de Máquinas são usadas para resolver inúmeros exemplos no livro. Além disso, um conjunto suplementar de arquivos de código MATLAB está disponível para download no site do editor (é necessário efetuar o login).
Sobre este livro.
Ernest P. Chan, QTS Capital Management, LLC.
MATLAB Courseware.
Materiais didáticos baseados em MATLAB e Simulink.
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Wiley Trading.
Negociação algorítmica: estratégias vencedoras e sua fundamentação.
Descrição.
Elogios para negociação algorítmica.
"Algorithmic Trading é um livro perspicaz sobre negociação quantitativa escrito por um praticante experiente. O que diferencia este livro de muitos outros no espaço é a ênfase em exemplos reais em oposição a apenas teoria. Os conceitos não são apenas descritos, eles são trazidos à vida com estratégias de negociação reais, que fornecem ao leitor informações sobre como e por que cada estratégia foi desenvolvida, como foi implementada e até como ela foi codificada. Este livro é um recurso valioso para quem procura criar suas próprias estratégias de negociação sistemáticas e envolvidas na seleção do gerente, onde o conhecimento contido neste livro levará a uma conversa mais informada e matizada com os gerentes ".
& # 151; DAREN SMITH, CFA, CAIA, FSA, Diretor Gerente, Gerente Seleção & amp; Portfolio Construction, University of Toronto Asset Management.
"Usando uma excelente seleção de estratégias de reversão e momentum, Ernie explica o raciocínio de cada um, mostra como testá-lo, como o melhorar e discute problemas de implementação. Seu livro é uma exposição cuidadosa e detalhada do método científico aplicado a desenvolvimento de estratégias. Para comerciantes de varejo sérios, não conheço nenhum outro livro que forneça essa variedade de exemplos e nível de detalhe. Suas discussões sobre como as mudanças de regime afetam estratégias e de gerenciamento de riscos são bônus inestimáveis ​​".
Roger Hunter, Matemático e comerciante algorítmico.
Índice.
CAPÍTULO 1 Backtesting e Execução Automatizada 1.
CAPÍTULO 2 O básico da reversão média 39.
CAPÍTULO 3 Implementando estratégias de reversão média 63.
CAPÍTULO 4 Reversão média de ações e ETFs 87.
CAPÍTULO 5 Reversão média de moedas e futuros 107.
CAPÍTULO 6 Estratégias Interday Momentum 133.
CAPÍTULO 7 Estratégias de Momento Intraday 155.
CAPÍTULO 8 Gestão de Riscos 169.
Sobre o Autor 197.
Sobre o site 199.
Informação sobre o autor.
ERNEST P. CHAN é Membro Administrador da QTS Capital Management, LLC. Ele trabalhou para vários bancos de investimento (Morgan Stanley, Credit Suisse, Maple) e fundos de hedge (Mapleridge, Millennium Partners, MANE) desde 1997. Chan recebeu seu doutorado em física pela Universidade Cornell e foi membro do grupo IBM Human Language Technologies antes juntando-se ao setor financeiro. Ele foi um co-fundador e diretor da EXP Capital Management, LLC, uma empresa de investimentos com sede em Chicago. Chan também é o autor da negociação quantitativa: como construir seu próprio negócio de negociação algorítmica (Wiley) e um blogueiro financeiro popular no epchan. blogspot. Saiba mais sobre ele no epchan.
Sites relacionados / Extra.
Comunicado de imprensa.
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Em seu primeiro livro quantitativo bem recebido, o Dr. Ernest Chan abordou as técnicas essenciais que um comerciante algorítmico precisa ter sucesso nesse empreendimento exigente. Enquanto algumas estratégias de exemplo úteis foram apresentadas ao longo, elas não eram o foco principal do livro.
Com isso em mente, o Dr. Chan criou um guia prático para estratégias de negociação algorítmicas que podem ser facilmente implementadas tanto por comerciantes de varejo como por comerciantes institucionais. Mais do que um tratado acadêmico sobre a teoria financeira, o Algorithmic Trading é um recurso acessível que combina algumas das pesquisas financeiras mais úteis feitas nas últimas décadas com informações valiosas que o Dr. Chan ganhou com a exploração de algumas dessas teorias na negociação ao vivo.
Envolvendo e informativo, o Algorithmic Trading abrange habilmente uma ampla gama de estratégias. Em geral dividido em campos de retorno e impulso, ele estabelece técnicas padrão para negociar cada categoria de estratégias e, igualmente importantes, os motivos fundamentais pelos quais uma estratégia deve funcionar. A ênfase é em estratégias simples e lineares, como um antídoto contra os viés sobrepostos e os ânsias de dados que muitas vezes atacam estratégias complexas. Ao longo do caminho, fornece cobertura abrangente de:
Escolhendo a plataforma de execução automática correta, bem como uma plataforma de backtesting que permitirá que você reduza ou elimine armadilhas comuns associadas a estratégias de negociação algorítmicas Múltiplas técnicas estatísticas para detectar "séries temporais" significam reversão ou estacionança e para detectar cointegração de um portfólio de instrumentos Problemas envolvendo gerenciamento de risco e dinheiro com base na fórmula de Kelly, mas temperados com a experiência prática do autor em gerenciamento de risco envolvendo cisnes negros, Seguro de Carteira de Proporção Constante e perdas de parada.
Matemática e software são linguagens gêmeas de negociação algorítmica. Este livro permanece fiel a essa visão usando um nível de matemática que permite uma discussão mais precisa sobre os conceitos envolvidos nos mercados financeiros. E inclui exemplos ilustrativos que são construídos em torno de MATLAB e cópia; códigos, que estão disponíveis para download.
Enquanto o Algorithmic Trading contém uma abundância de estratégias que serão atraentes para os comerciantes independentes e institucionais, não é um guia passo a passo para implementá-los. Oferece uma avaliação realista de técnicas de negociação algorítmicas comuns e pode ajudar comerciantes sérios a aperfeiçoar suas habilidades neste campo.
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Livros.
O terceiro e mais recente livro da Ernie & # 8217; o Comércio de Máquinas: a implantação de Algoritmos de Computadores para Conquistar os Mercados abrange uma variedade de técnicas de negociação e investimento quantitativas avançadas de modelos de espaço de estado para aprendizado de máquinas, aplicáveis ​​a uma variedade de instrumentos da ETF & # 8217; s para opções. Os leitores encontrarão a maioria dos materiais bastante acessíveis para qualquer pessoa que tenha alguma experiência em um campo quantitativo.
Este livro pode ser tratado como uma continuação dos meus dois primeiros livros, com cobertura em tópicos que não discuti.
antes, mas também pode ser lido de forma independente. Os códigos de software para todas as estratégias descritas podem ser encontrados em epchan / book3. O nome do usuário e a senha podem ser encontrados na caixa 1.1 do livro.
Elogios para a comercialização de máquinas:
& # 8220; É fácil fazer ideias simples complexas. É muito mais difícil fazer ideias complexas parecem simples. Neste livro, Ernie fez exatamente isso. Não consigo pensar em nenhum comerciante que não se beneficiaria com a leitura de Machine Trading & # 8221; & # 8211; Euan Sinclair, sócio da Talton Capital Management e autor da "Volatility Trading & # 8221 ;.
Disponível para encomendar agora na Amazon.
O primeiro livro de Ernie & # 8217; Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale é um estudo aprofundado de dois tipos de estratégias: reversão e impulso significativos. Inclui as razões pelas quais certos mercados exibem reversão ou impulso médio e descreve as técnicas comuns que podem explorar essas oportunidades de lucro. Numerosos exemplos de estratégia são extraídos de ações, ETFs, futuros e moedas.
Elogios para negociação algorítmica:
A Algorithmic Trading é um livro perspicaz sobre negociação quantitativa escrito por um praticante experiente. O que diferencia este livro de muitos outros no espaço é a ênfase em exemplos reais em oposição a apenas a teoria. Os conceitos não são apenas descritos, eles são trazidos à vida com as estratégias de negociação reais, que dão ao leitor informações sobre como e por que cada estratégia foi desenvolvida, como ela foi implementada e até como ela foi codificada. Este livro é um recurso valioso para quem procura criar suas próprias estratégias de negociação sistemáticas e aqueles envolvidos na seleção de gerentes, onde o conhecimento contido neste livro levará a uma conversa mais informada e matizada com os gerentes. # 8221; & # 8211; Daren Smith, presidente e diretor de investimentos da University of Toronto Asset Management.
Os leitores do comércio algorítmico: Estratégias vencedoras e sua fundamentação podem encontrar a senha para os códigos Matlab para este livro na página 199.
O primeiro livro do Dr. Chan, Quantitative Trading, é dirigido a comerciantes que são novos no campo. Ele abrange os conceitos básicos, como a forma de encontrar e avaliar as estratégias de negociação, a prática e as armadilhas comuns do backtesting, estratégias de exemplo, como a reversão média de pares de ETF e negociação de futuros sazonais, alavancagem ótima e alocação de ativos através da fórmula de Kelly & # 8217; s.
Elogios para negociação quantitativa:
& # 8220; À medida que a tecnologia evoluiu, a facilidade no desenvolvimento de estratégias comerciais. Ernest Chan faz todos os comerciantes, atuais e potenciais, um serviço real, descrevendo sucintamente os enormes benefícios, mas também algumas das armadilhas, ao utilizar muitas das técnicas de negociação quantitativa recentemente implementadas. & # 8221; & # 8211; Peter Borish, presidente e CEO da Computer Trading Corporation, sócio fundador da Tudor Investment Corporation.
Os leitores de Quantitative Trading podem encontrar a senha para os códigos Matlab associados a este livro e outros conteúdos premium no último parágrafo da página 34.

Plano de auto-estudo para tornar-se um comerciante quantitativo e # 8211; Parte I.
Os papéis quantitativos dos comerciantes dentro de grandes fundos quantitativos são muitas vezes percebidos como sendo um dos postos mais prestigiosos e lucrativos no cenário quantitativo do emprego em finanças. Negociação de carreiras em um & # 8220; pai & # 8221; O fundo é muitas vezes visto como um trampolim para finalmente permitir que um forme seu próprio fundo, com uma alocação inicial de capital do empregador principal e uma lista de investidores iniciais para embarcar.
A concorrência para posições comerciais quantitativas é intensa e, portanto, um investimento significativo de tempo e esforço é necessário para obter uma carreira na negociação quantitativa. Neste artigo, descreverei os caminhos de carreira comuns, as rotas para o campo, os antecedentes necessários e um plano de auto-estudo para ajudar os comerciantes de varejo e futuros profissionais a adquirir habilidades em negociação quantitativa.
Definir expectativas.
Antes de aprofundar as listas de livros didáticos e outros recursos, tentarei estabelecer algumas expectativas sobre o que o papel envolve. A pesquisa comercial quantitativa está muito mais alinhada com o teste de hipóteses científicas e o rigor acadêmico do que o & # 8220; usual & # 8221; percepção dos comerciantes dos bancos de investimento e da bravata associada. Há poucas (ou inexistentes) insumos discricionários na realização de negociação quantitativa, pois os processos são quase universalmente automatizados.
O método científico e o teste de hipóteses são processos altamente valorizados dentro da comunidade de finanças e, como tal, qualquer pessoa que deseje entrar no campo precisará ter sido treinada em metodologia científica. Isso muitas vezes, mas não exclusivamente, significa treinamento para um nível de pesquisa de doutorado & # 8211; geralmente através da obtenção de um mestrado em mestrado em um campo quantitativo. Embora seja possível entrar em negociação quantitativa a nível profissional por meio de alternativas, não é comum.
As habilidades exigidas por um sofisticado investigador de negociação quantitativa são diversas. Um amplo conhecimento em matemática, probabilidade e testes estatísticos fornece a base quantitativa sobre a qual construir. A compreensão dos componentes da negociação quantitativa é essencial, incluindo previsão, geração de sinal, backtesting, limpeza de dados, gerenciamento de portfólio e métodos de execução. É necessário um conhecimento mais avançado para análise de séries temporais, estatistica / aprendizagem mecânica (incluindo métodos não-lineares), otimização e intercâmbio / microestrutura do mercado. Juntamente com isso, é um bom conhecimento da programação, incluindo como levar modelos acadêmicos e implementá-los rapidamente.
Este é um aprendizado significativo e não deve ser introduzido de forma leve. Muitas vezes, é dito que leva 5-10 anos para aprender material suficiente para ser consistentemente rentável no comércio quantitativo em uma empresa profissional. No entanto, as recompensas são significativas. É um ambiente altamente intelectual com um grupo de pares muito inteligente. Isso proporcionará desafios contínuos a um ritmo acelerado. É extremamente bem remunerado e oferece muitas opções de carreira, incluindo a capacidade de se tornar empresário, iniciando seu próprio fundo depois de demonstrar um histórico de longo prazo.
Fundo necessário.
É comum considerar uma carreira em finanças quantitativas (e, finalmente, pesquisas quantitativas), enquanto estuda em uma licenciatura em numeração ou em um doutorado técnico especializado. No entanto, o seguinte conselho é aplicável aos que desejam transição para uma carreira de comércio de quantos, embora com a ressalva de que levará um pouco mais e envolverão redes extensas e muito auto-estudo.
No nível mais básico, a pesquisa profissional de negociação quantitativa requer uma compreensão sólida dos testes de matemática e hipóteses estatísticas. Os suspeitos habituais de cálculos multivariados, álgebra linear e teoria de probabilidade são todos necessários. Uma boa nota de classe em um curso de graduação de matemática ou física de uma escola bem considerada geralmente irá fornecer-lhe os antecedentes necessários.
Se você não tem antecedentes em matemática ou física, então eu sugiro que você deve seguir um curso de graduação de uma escola superior em um desses campos. Você estará competindo com indivíduos que possuem tal conhecimento e, portanto, será altamente desafiador ganhar posição em um fundo sem credenciais académicas definitivas.
Além de ter uma sólida compreensão matemática, é necessário ser adepto da implementação de modelos, através da programação de computadores. As escolhas comuns de linguagens de modelagem atualmente incluem R, o idioma estatístico de código aberto; Python, com suas extensas bibliotecas de análise de dados; ou MatLab. Ganhar familiaridade extensa com um desses pacotes é um pré-requisito necessário para se tornar um comerciante quantitativo. Se você tem uma ampla experiência em programação de computadores, você pode querer considerar entrar em um fundo através da rota do Desenvolvedor Quantitativo.
A principal habilidade final necessária para os pesquisadores de negociação quantitativa é a de poder interpretar objetivamente novas pesquisas e depois implementá-la rapidamente. Esta é uma habilidade aprendida através do treinamento de doutorado e uma das razões pelas quais os candidatos de doutorado das melhores escolas são frequentemente os primeiros a serem escolhidos para posições de negociação quantitativas. Ganhar um doutorado em uma das seguintes áreas (particularmente aprendizado de máquina ou otimização) é uma boa maneira de um fundo de quantos sofisticado.
Negociação quantitativa introdutória.
A negociação quantitativa explodiu em popularidade tanto no espaço de fundo profissional quanto no nível de varejo. É, é claro, o tema principal deste site! Eu escrevi alguns artigos sobre como começar o intercâmbio quantitativo / algorítmico introdutório. O seguinte irá fornecer uma breve visão geral do campo:
Para uma introdução mais profunda, você deve pegar os seguintes textos pelo gerente de fundos de hedge Ernie Chan, que inclui detalhes de implementação significativos nas estratégias comerciais de quant. Eles são lançados no sofisticado investidor de varejo, mas as metodologias de negociação e as técnicas de gerenciamento de riscos são sólidas e são transferidas para o espaço de fundo profissional:
Se você deseja obter mais informações sobre os detalhes de implementação das estratégias de negociação de quant (particularmente no nível de varejo), veja os artigos de troca de quantias neste site.
Econometria / Análise de séries temporais.
Fundamentalmente, a maioria das negociações quantitativas é a análise de séries temporais. Isso inclui predominantemente a série de preços dos ativos em função do tempo, mas pode incluir séries derivadas de alguma forma. Assim, a análise de séries temporais é um tópico essencial para o pesquisador de pesquisa quantitativo. Eu escrevi sobre como começar no artigo sobre os 10 principais recursos essenciais para a Econometria Financeira de Aprendizagem. Esse artigo inclui guias básicos de probabilidade e programação inicial em R, que discutiremos mais detalhadamente na segunda parte desta série de artigos.
Os três textos fundamentais que eu recomendo iniciar na econometria e análise de séries temporais são:
Se você deseja ler mais sobre cada livro e como ele pode ajudá-lo, sugiro examinar o artigo sobre os recursos da econometria.
Recentemente, encontrei um recurso fantástico chamado OTexts, que fornece livros didáticos de acesso aberto. O seguinte livro é especialmente útil para a previsão:
Previsão: Princípios e Prática por Hyndman e Athanasopoulos & # 8211; Este livro gratuito é uma excelente maneira de começar a aprender sobre a previsão estatística através do ambiente de programação R. Abrange técnicas de regressão simples, multivariada, suavização exponencial e ARIMA, bem como modelos de previsão mais avançados. O livro é originalmente lançado em graus de negócios / comércio, mas é suficientemente técnico para ser de interesse para quants de início.
Com o básico das séries temporais abaixo do seu cinto, o próximo passo é começar a estudar técnicas de aprendizagem estatística / máquina, que são o estado atual da arte & # 8221; dentro das finanças quantitativas.
Aprendizado estadístico / automático intermedio.
A pesquisa comercial quantitativa moderna baseia-se em extensas técnicas de aprendizagem estatística. Até recentemente, o único lugar para aprender as técnicas aplicadas às finanças quantitativas foi na literatura. Felizmente são estabelecidos livros didáticos bem estabelecidos que colmam a lacuna entre a teoria ea prática. É o próximo seguimento lógico da econometria e das técnicas de previsão de séries temporais, embora haja uma sobreposição significativa nas duas áreas.
A maneira recomendada de começar a compreender a aprendizagem estatística / máquina é estudar os dois livros seguintes (com autores sobrepostos):
Uma Introdução à Aprendizagem Estatística: com Aplicações em R por James, et al & # 8211; Este texto fornece uma excelente introdução às modernas técnicas de aprendizagem estatística. Destina-se ao praticante, ao invés do estatístico acadêmico, por isso será de utilidade para aqueles que vêm de um plano financeiro com uma experiência mínima de aprendizado de máquina. Faz uso de R para todos os seus exemplos e, como tal, é fácil de implementar. Recomenda-se ler isso antes de ler o livro seguinte abaixo. Os Elementos da Aprendizagem Estatística: Mineração de Dados, Inferência e Previsão por Hastie, et al & # 8211; Conhecida carinhosamente como & # 8220; ESL & # 8221; Dentro da comunidade estatística, este livro é um seguimento fantástico para o ISL & # 8221 lançado recentemente acima. Ele vai muito mais fundo na teoria e proporcionará uma base sólida na aprendizagem estatística. Você também pode baixar uma cópia gratuita para o livro do site do autor (statweb. stanford. edu/
As principais técnicas de interesse incluem a Regressão Linear Multivariada, Regressão Logística, Técnicas de Ressampling, Métodos Baseados em Árvores (incluindo Florestas Aleatórias), Máquinas de Vector de Suporte (SVM), Análise de Componentes Principais (PCA), Clustering (K-Means, Hierarchical), Kernal Métodos e Redes Naturais. Cada um desses tópicos é um exercício de aprendizagem significativo em si mesmo, embora os dois textos acima cubram o material introdutório necessário, fornecendo referências adicionais para um estudo mais profundo.
Um conjunto particularmente útil (e grátis!) De cursos de web em Aprendizado de Máquinas / AI são fornecidos pela Coursera:
Aprendizagem de máquinas por Andrew Ng & # 8211; Este curso aborda os fundamentos dos métodos que eu mencionei brevemente acima. Recebeu grandes elogios de indivíduos que participaram. Provavelmente, é melhor ver como um companheiro para ler ISL ou ESL dado acima. Redes Neurais para Aprendizado de Máquinas por Geoffrey Hinton & # 8211; Este curso centra-se principalmente nas redes neurais, que têm uma longa história de associação com financiamento quantitativo. Se você deseja se concentrar especificamente nesta área, então vale a pena examinar esse curso, em conjunto com um livro de texto sólido sobre a área.
Próximos passos.
No próximo artigo da série, estaremos considerando os tópicos de aprendizado automático não-linear, otimização matemática, intercâmbio / microestrutura de mercado, teoria de portfólio e programação de computadores # 8211; todas as áreas de estudo necessárias para um potencial pesquisador de negociação quantitativa.
Sobre o autor Mike Halls-Moore.
Michael graduou-se com um MMath em Matemática da Universidade de Warwick, obteve um doutorado do Imperial College London em Fluid Dynamics e estava trabalhando em um fundo de hedge como um desenvolvedor de negociação quantitativa nos últimos anos em Mayfair, Londres. Ele agora gasta tempo em pesquisa, desenvolvimento, backtesting e implementação de estratégias intraday de negociação algorítmica.
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