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交易投资解密 发表了文章 • 0 个评论 • 198 次浏览 • 2017-08-15 17:29 • 来自相关话题

 
 
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《投资学》第6版[美]兹维·博迪.文字版 (link)《打开量化投资的黑箱》 里什·纳兰《宽客》[美] 斯科特·帕特森(Scott Patterson) 著;译科,卢开济 译《解读量化投资:西蒙斯用公式打败市场的故事》 忻海 《Trends in Quantitative Finance》 Frank J. Fabozzi, Sergio M. Focardi, Petter N. Kolm《漫步华尔街》麦基尔《海龟交易法则》柯蒂斯·费思《交易策略评估与最佳化》罗伯特·帕多《统计套利》 安德鲁·波尔《信号与噪声》纳特•西尔弗《期货截拳道》朱淋靖《量化投资—策略与技术》 丁鹏《量化投资—以matlab为工具》 李洋faruto《量化投资策略:如何实现超额收益Alpha》 吴冲锋《中低频量化交易策略研发(上)》 杨博理《走出幻觉走向成熟》 金融帝国《失控》凯文·凯利 《通往财务自由之路》范K撒普《以交易为生》 埃尔德《超越技术分析》图莎尔·钱德《高级技术分析》布鲁斯·巴布科克《积极型投资组合管理》格里纳德,卡恩《金融计量学:从初级到高级建模技术》 斯维特洛扎《投资革命》Bernstein《富可敌国》Sebastian Mallaby《量化交易——如何建立自己的算法交易事业》欧内斯特·陈《聪明的投资者》 巴菲特《黑天鹅·如何应对不可知的未来》 纳西姆·塔勒布
《期权、期货和其他衍生品》 约翰·赫尔《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. KolmBarra USE3 handbook《Quantitative Equity Portfolio Management》 Ludwig Chincarini《Quantitative Equity Portfolio Management》 Qian & Hua & Sorensen
 Quant PapersMachine 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.
学术期刊一堆=medium学术期刊可以常常去浏览一下,也会有许多思路,作者常常看的有:
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国外量化平台:

相关平台:
  • 掘金量化 - 支持C/C++、C#、MATLAB、Python和R的量化交易平台
  • DigQuant - 提供基于matlab量化工具
  • SmartQuant - 策略交易平台
  • OpenQuant - 基于C#的开源量化回测平台

基于图表的量化交易平台
  • 文华赢智 、TB、金字塔、MultiCharts 中国版 - 程序化交易软件、MT4、TradeStation
  • Auto-Trader - 基于MATLAB的量化交易平台
  • BotVS - 首家支持传统期货与股票证券与数字货币的量化平台

开源框架
  • Pandas - 数据分析包
  • Zipline - 一个Python的回测框架
  • vnpy - 基于python的开源交易平台开发框架
  • tushare - 财经数据接口包
  • easytrader - 进行自动的程序化股票交易
  • pyalgotrade - 一个Python的事件驱动回测框架
  • pyalgotrade-cn - Pyalgotrade-cn在原版pyalgotrade的基础上加入了A股历史行情回测,并整合了tushare提供实时行情。
  • zwPython - 基于winpython的集成式python开发平台
  • quantmod - 量化金融建模
  • rqalpha - 基于Python的回测引擎
  • quantdigger - 基于python的量化回测框架
  • pyktrader - 基于pyctp接口,并采用vnpy的eventEngine,使用tkinter作为GUI的python交易平台
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  • QUANTAXIS - 量化金融策略框架

其他量化交易平台:
Progress Apama、龙软DTS、国泰安量化投资平台、飞创STP、易盛程序化交易、盛立SPT平台、天软量化回测平台 、量邦天语、EQB-Quant数据源

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  • 《投资学》第6版[美]兹维·博迪.文字版 (link)
  • 《打开量化投资的黑箱》 里什·纳兰
  • 《宽客》[美] 斯科特·帕特森Scott Patterson) 著;译科卢开济 译
  • 《解读量化投资:西蒙斯用公式打败市场的故事》 忻海 
  • 《Trends in Quantitative Finance》 Frank J. Fabozzi, Sergio M. Focardi, Petter N. Kolm
  • 《漫步华尔街》麦基尔
  • 《海龟交易法则》柯蒂斯·费思
  • 《交易策略评估与最佳化》罗伯特·帕多
  • 《统计套利》 安德鲁·波尔《信号与噪声》纳特•西尔弗
  • 《期货截拳道》朱淋靖
  • 《量化投资—策略与技术》 丁鹏
  • 《量化投资—以matlab为工具》 李洋faruto
  • 《量化投资策略:如何实现超额收益Alpha》 吴冲锋
  • 《中低频量化交易策略研发(上)》 杨博理
  • 《走出幻觉走向成熟》 金融帝国
  • 《失控》凯文·凯利 《通往财务自由之路》范K撒普
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  • 《高级技术分析》布鲁斯·巴布科克
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  • 《投资革命》Bernstein
  • 《富可敌国》Sebastian Mallaby
  • 《量化交易——如何建立自己的算法交易事业》欧内斯特·陈
  • 聪明的投资者》 巴菲特
  • 《黑天鹅·如何应对不可知的未来》 纳西姆·塔勒布

  • 《期权、期货和其他衍生品》 约翰·赫尔
  • 《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 PapersMachine 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)

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  • 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.

学术期刊一堆=medium学术期刊可以常常去浏览一下,也会有许多思路,作者常常看的有:
  • Journal of FinanceJournal of Financial Economics
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方星海

评论投资解密 回复 • 2 关注 • 2 个回复 • 2016-09-12 13:31 • 来自相关话题

证监会副主席

刘士余

评论投资解密 回复 • 2 关注 • 1 个回复 • 2016-09-12 12:55 • 来自相关话题

新华社在2月20日发布新闻稿称,中共中央决定任命刘士余为证监会党委书记,免去肖钢的证监会党委书记职务。国务院决定任命刘士余为证监会主席,免去肖钢的证监会主席职务。

新任证监会主席刘士余曾长期就职于央行,调任前为中国农业银行董事长、党委书记。据悉,刘士余在央行被认为是一位情商高、为人勤勉的人,其曾亲身经历金融危机、央行分拆、金融机构重组、国有银行改革、农村金融改革、互联网金融兴起等诸项重要金融改革实践。

安邦

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评论投资解密 发起 • 1 关注 • 0 个回复 • 2016-09-08 12:31 • 来自相关话题

安邦保险集团股份有限公司是中国保险行业综合性集团公司之一,目前拥有财产险、寿险、健康险、资产管理、保险代理销售、保险经纪等多种业务,包括安邦财产保险股份有限公司、安邦人寿保险股份有限公司、和谐健康保险股份有限公司及安邦资产管理有限责任公司等多家子公司。

邱国鹭

评论投资解密 回复 • 2 关注 • 1 个回复 • 2016-09-06 17:39 • 来自相关话题

现任高毅资产董事长,曾任南方基金管理有限公司投资总监和投委会主席、普林瑟斯资本管理公司基金经理、奥泰尔领航者对冲基金合伙人、美国韦奇资本管理公司合伙人等职,在基金业17年的履历中包含了60亿美元资产管理公司合伙人、跨国对冲基金创始人、2800亿公募基金公司投研负责人等经验。

2010年,获“金鼎奖”基金专户最佳高端产品奖。

2011年,在“三千万持有人票选最受尊敬基金公司”活动中被评为“最佳投资总监”。

2012年,被评为“基金投资风云人物”。

2016年,在“中国私募基金英华榜”评选中获“最佳产品奖·股票策略一年期最佳产品”。

所著的《投资中最简单的事》一书2014年10月出版后,迅速登上金融投资类新书畅销榜榜首。

张五常

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项俊波,1957年1月出生,重庆人,中国共产党党员,1974年8月参加工作,北京大学博士,法学博士学位,研究员。现任中国保险监督管理委员会主席、党委书记,央行货币政策委员会委员。

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