Systèmes De Négociation Quantitative Pdf

Top 5 Essential Beginner Books pour Algorithmic Trading Algorithmic trading est généralement perçu comme une zone complexe pour les débutants à se familiariser avec. Il couvre un large éventail de disciplines, certains aspects nécessitant un degré significatif de maturité mathématique et statistique. Par conséquent, il peut être extrêmement déconcertant pour les non-initiés. En réalité, les concepts globaux sont simples à saisir, alors que les détails peuvent être appris de manière itérative et continue. La beauté du trading algorithmique est qu'il n'est pas nécessaire de tester les connaissances sur le capital réel, comme de nombreux courtiers fournissent des simulateurs de marché hautement réalistes. Bien qu'il existe certaines réserves associées à de tels systèmes, ils fournissent un environnement pour favoriser un niveau de compréhension approfondie, avec absolument aucun risque de capital. Une question courante que je reçois des lecteurs de QuantStart est Comment puis-je commencer dans le commerce quantitatif. J'ai déjà écrit un guide de débutants à la négociation quantitative. Mais un article ne peut espérer couvrir la diversité du sujet. Ainsi, Ive a décidé de recommander mon favori d'entrée de gamme des livres de négociation de quantités dans cet article. La première tâche est d'obtenir une vue d'ensemble solide du sujet. J'ai trouvé qu'il est beaucoup plus facile d'éviter les discussions mathématiques lourdes jusqu'à ce que les bases sont couverts et compris. Les meilleurs livres que j'ai trouvé à cet effet sont les suivants: 1) Quantitative Trading par Ernest Chan - C'est l'un de mes livres de finances favori. Le Dr Chan donne un aperçu du processus de mise en place d'un système de négociation quantitative de détail, à l'aide de MatLab ou Excel. Il rend le sujet très accessible et donne l'impression que n'importe qui peut le faire. Bien qu'il y ait beaucoup de détails qui sont ignorés (principalement pour la brièveté), le livre est une excellente introduction à la façon dont fonctionne le trading algorithmique. Il discute de la génération alpha (le modèle commercial), de la gestion des risques, des systèmes d'exécution automatisés et de certaines stratégies (en particulier l'impulsion et la réversion moyenne). Ce livre est le point de départ. 2) À l'intérieur de la boîte noire par Rishi K. Narang - Dans ce livre Dr. Narang explique en détail comment fonctionne un fonds de couverture quantitatif professionnel. Il est lancé à un investisseur averti qui envisage d'investir dans une telle boîte noire. En dépit de l'apparente non pertinence pour un commerçant de détail, le livre contient réellement une richesse d'information sur la façon dont un système de commerce quantitatif approprié devrait être effectué. Par exemple, l'importance des coûts de transaction et de la gestion des risques est soulignée, avec des idées sur les endroits où chercher de l'information. Beaucoup de commerçants de détail de détail pourraient faire bien de ramasser ceci et de voir comment les professionnels exécutent leur commerce. 3) Algorithmique Trading amp DMA par Barry Johnson - La phrase trading algorithmique, dans le secteur financier, se réfère généralement aux algorithmes d'exécution utilisés par les banques et les courtiers pour exécuter des métiers efficaces. J'emploie le terme pour couvrir non seulement ces aspects du commerce, mais aussi le commerce quantitatif ou systématique. Ce livre est principalement sur le premier, écrit par Barry Johnson, qui est un développeur de logiciels quantitatif à une banque d'investissement. Est-ce à dire qu'il est inutile pour le détail Quant pas du tout. Posséder une compréhension plus profonde de la façon dont les échanges fonctionnent et la microstructure du marché peut aider énormément la rentabilité des stratégies de vente au détail. Malgré son lourd volume, il vaut la peine d'être repris. Une fois les concepts de base saisis, il est nécessaire de commencer à développer une stratégie commerciale. Cela est généralement connu sous le nom de composant alpha modèle d'un système commercial. Les stratégies sont faciles à trouver ces jours-ci, mais la vraie valeur vient en déterminant vos propres paramètres de négociation via une recherche approfondie et backtesting. Les livres suivants traitent de certains types de systèmes de trading et d'exécution et comment s'y prendre pour les mettre en œuvre: 4) Algorithmic Trading par Ernest Chan - C'est le deuxième livre de Dr. Chan. Dans le premier livre il a échappé à l'élan, la réversion moyenne et certaines stratégies à haute fréquence. Ce livre aborde ces stratégies en profondeur et fournit des détails significatifs sur la mise en œuvre, bien qu'avec une complexité plus mathématique que dans le premier (par exemple, Kalman Filters, StationarityCointegration, CADF, etc.). Les stratégies, une fois de plus, utilisent largement MatLab, mais le code peut être facilement modifié en C, Pythonpandas ou R pour ceux qui ont une expérience en programmation. Il fournit également des mises à jour sur les derniers comportements du marché, comme le premier livre a été écrit il ya quelques années. 5) Trading and Echanges par Larry Harris - Ce livre se concentre sur la microstructure du marché. Que je pense personnellement est un domaine essentiel à apprendre, même au début des étapes de négociation quanti. La microstructure du marché est la science de la façon dont les acteurs du marché interagissent et la dynamique qui se produit dans le carnet de commandes. Il est étroitement lié à la façon dont les échanges fonctionnent et ce qui se produit réellement quand un métier est placé. Ce livre porte moins sur les stratégies de négociation en tant que telles, mais sur les choses à prendre en compte lors de la conception des systèmes d'exécution. Beaucoup de professionnels dans l'espace de finance quanti considérer cela comme un excellent livre et je le recommande fortement. À ce stade, en tant que commerçant de détail, vous serez dans un bon endroit pour commencer à rechercher les autres composantes d'un système commercial comme le mécanisme d'exécution (et sa relation profonde avec les coûts de transaction), ainsi que la gestion du risque et du portefeuille. Je vais dicuss livres pour ces sujets dans les articles suivants. Cliquez ci-dessous pour en savoir plus. L'information contenue sur ce site web est l'opinion des auteurs individuels basée sur leur observation personnelle, leur recherche et leurs années d'expérience. L'éditeur et ses auteurs ne sont pas des conseillers en placement, des avocats, des CPA ou d'autres professionnels des services financiers enregistrés et ne rendent pas de conseils juridiques, fiscaux, comptables, de placement ou autres services professionnels. L'information offerte par ce site Web est seulement l'éducation générale. Parce que chaque situation factuelle des individus est différente, le lecteur devrait chercher son conseiller personnel. Ni l'auteur ni l'éditeur n'assument aucune responsabilité ou responsabilité pour des erreurs ou omissions et n'a aucune responsabilité ni responsabilité envers une personne ou une entité à l'égard des dommages causés ou prétendument causés directement ou indirectement par les informations contenues sur ce site. À utiliser à vos risques et périls. En outre, ce site Web peut recevoir une compensation financière des sociétés mentionnées par la publicité, les programmes d'affiliation ou autrement. 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Il est en format pdf et est gratuit pour un usage personnel. Le livre peut être téléchargé à partir de sa page. Quantitative Trading Systems a été publié à l'origine en 2007, avec la deuxième édition révisée publiée en 2011. Mean Reversion Trading Systems a été publié en 2013. Modélisation Trading System Performance a été publié en 2011. Analyse technique quantitative a été publié en 2015. Foundations of Trading a été publié en 2016. Les rôles quantitatifs de commerçant au sein de fonds de grande quantite sont souvent perçus pour être l'un des postes les plus prestigieux et les plus lucratifs dans le quantitatif Finance emploi paysage. Les carrières commerciales dans un fonds 8220parent8221 sont souvent considérées comme un tremplin pour permettre éventuellement de former leur propre fonds, avec une allocation de capital initiale de l'employeur parent et une liste des premiers investisseurs à apporter à bord. La concurrence pour les positions commerciales quantitatives est intense et donc un investissement important de temps et d'effort est nécessaire pour obtenir une carrière dans le commerce quantitatif. Dans cet article, je vais décrire les cheminements de carrière communs, les itinéraires dans le domaine, l'arrière-plan requis et un plan d'auto-étude pour aider les commerçants de détail et les futurs professionnels à acquérir des compétences dans le commerce quantitatif. Définition des attentes Avant de nous pencher sur les listes de manuels scolaires et d'autres ressources, je tenterai d'établir des attentes quant à ce que cela implique. La recherche commerciale quantitative est beaucoup plus étroitement liée aux tests d'hypothèses scientifiques et à la rigueur académique que la perception des commerçants de banques d'investissement et la bravade associée. Il ya très peu (ou inexistant) de l'apport discrétionnaire lors de la négociation quantitative étant donné que les processus sont presque universellement automatisés. La méthode scientifique et les tests d'hypothèses sont des processus hautement valorisés au sein de la communauté financière quantique et, en tant que telle, toute personne désireuse d'entrer sur le terrain devra avoir été formée en méthodologie scientifique. Cela signifie souvent, mais non exclusivement, la formation à un niveau de recherche doctoral 8211 généralement par l'intermédiaire d'avoir obtenu un doctorat ou un diplôme de maîtrise dans un domaine quantitatif. Bien que l'on peut entrer dans le commerce quantitatif à un niveau professionnel via des moyens de rechange, il n'est pas commun. Les compétences requises par un chercheur de négociation quantitative sophistiquée sont diverses. Une formation approfondie en mathématiques. La probabilité et les tests statistiques fournissent la base quantitative sur laquelle construire. Une compréhension des composantes du commerce quantitatif est essentielle, y compris la prévision, la génération du signal, le backtesting, le nettoyage des données, la gestion du portefeuille et les méthodes d'exécution. Des connaissances plus avancées sont nécessaires pour l'analyse des séries temporelles, l'apprentissage de la méthode statistique (y compris les méthodes non linéaires), l'optimisation et la microstructure des marges d'échange. Parallèlement à cela, il ya une bonne connaissance de la programmation, y compris la façon de prendre des modèles universitaires et de les mettre en œuvre rapidement. Il s'agit d'un apprentissage important et ne devrait pas être pris à la légère. Il est souvent dit qu'il faut 5-10 ans pour apprendre suffisamment de matériel pour être constamment rentable au négoce quantitatif dans une entreprise professionnelle. Cependant, les récompenses sont importantes. C'est un environnement hautement intellectuel avec un groupe de pairs très intelligent. Il fournira des défis continus à un rythme rapide. Il est extrêmement bien rémunéré et fournit de nombreuses options de carrière, y compris la capacité de devenir un entrepreneur en démarrant votre propre fonds après avoir démontré un historique à long terme. Contexte nécessaire Il est fréquent de considérer une carrière en finance quantitative (et finalement la recherche quantitative de commerce) tout en étudiant sur un diplôme de premier cycle de numérologie ou dans un doctorat technique spécialisé. Cependant, les conseils suivants s'appliquent à ceux qui souhaiteraient peut-être faire une transition vers une carrière commerciale quantique, mais avec l'avertissement que cela prendra un peu plus longtemps et impliquera un réseautage étendu et beaucoup d'auto-apprentissage. Au niveau le plus élémentaire, la recherche commerciale quantitative exige une solide compréhension des mathématiques et des tests d'hypothèses statistiques. Les suspects habituels du calcul multivarié, de l'algèbre linéaire et de la théorie des probabilités sont tous nécessaires. Une bonne note de cours dans un cours de premier cycle de mathématiques ou de physique d'une école bien considérée vous fournira généralement l'arrière-plan nécessaire. Si vous n'avez pas de formation en mathématiques ou en physique, je suggère que vous devriez poursuivre un diplôme d'une école supérieure dans l'un de ces domaines. Vous serez en concurrence avec des personnes qui ont de telles connaissances et il sera donc très difficile de gagner un poste dans un fonds sans quelques titres universitaires définitifs. En plus d'avoir une compréhension mathématique solide, il est nécessaire d'être habile à mettre en œuvre des modèles, via la programmation informatique. Les choix courants de langages de modélisation de nos jours comprennent R. Le langage de statistiques open-source Python. Avec ses vastes bibliothèques d'analyse de données ou MatLab. Gagner une grande familiarité avec l'un de ces paquets est une condition préalable nécessaire pour devenir un commerçant quantitatif. Si vous avez une vaste expérience en programmation informatique, vous pouvez envisager d'entrer dans un fonds via la route de développement quantitatif. La dernière grande compétence requise par les chercheurs commerciaux quantitatifs est celle de pouvoir interpréter objectivement de nouvelles recherches et ensuite les mettre en œuvre rapidement. Il s'agit d'une compétence acquise grâce à la formation doctorale et une des raisons pour lesquelles les candidats au doctorat des écoles supérieures sont souvent les premiers à être choisi pour les positions de négociation quantitative. L'obtention d'un doctorat dans l'un des domaines suivants (en particulier l'apprentissage par machine ou l'optimisation) est un bon moyen d'obtenir un fonds quantique sophistiqué. Introduction Trading quantitatif Le commerce quantitatif a explosé en popularité à la fois dans l'espace des fonds professionnels et au niveau du détail. Il est, bien sûr, le sujet principal de ce site Web écrit beaucoup de quelques articles sur la façon de commencer la négociation quantitatives quantitatives introduction. Vous trouverez ci-dessous un bref aperçu du domaine: Pour une introduction plus approfondie, vous devriez prendre les textes suivants par le gestionnaire de fonds de couverture Ernie Chan, qui incluent des détails significatifs sur la mise en œuvre des stratégies de négociation quantitatives. Ils sont lancés à l'investisseur de détail sophistiqué, mais les méthodologies de négociation et les techniques de gestion des risques sont solides et reportés dans l'espace de fonds professionnels: Si vous souhaitez obtenir plus de détails sur les détails de mise en œuvre des stratégies de négociation quantitatives (en particulier au niveau du détail) Jetez un oeil à la quantité de négociation des articles sur ce site. EconometricsTime Series Analysis Fondamentalement, la majorité du commerce quantitatif est sur l'analyse des séries chronologiques. Cela comprend principalement les séries de prix des actifs en fonction du temps, mais peut inclure des séries dérivées sous une certaine forme. Ainsi, l'analyse des séries chronologiques est un sujet essentiel pour le chercheur en commerce quantitatif. I8217ve écrit sur la façon de commencer dans l'article sur le Top 10 des ressources essentielles pour l'apprentissage économétrie financière. Cet article comprend des guides de base sur la probabilité et le début de la programmation dans R, que nous discuterons plus en détail dans la deuxième partie de cette série d'articles. Les trois textes fondamentaux que je recommande de commencer en économétrie et en analyse de séries chronologiques sont: Si vous souhaitez en savoir plus sur chaque livre et comment il peut vous aider, je suggère de jeter un coup d'œil à mon article sur les ressources économétriques. Récemment, je suis tombé sur une ressource fantastique appelée OTexts. Qui fournit des manuels d'accès libre. Le livre suivant est particulièrement utile pour la prévision: Prévisions: principes et pratique par Hyndman et Athanasopoulos 8211 Ce livre gratuit est un excellent moyen de commencer à apprendre sur la prévision statistique via l'environnement de programmation R. Il couvre la régression simple et multivariée, le lissage exponentiel et les techniques ARIMA ainsi que des modèles de prévision plus avancés. Le livre est initialement lancé à des degrés businesscommerce, mais est suffisamment technique pour être d'intérêt pour commencer quants. Avec les bases des séries chronologiques sous votre ceinture la prochaine étape est de commencer à étudier les techniques d'apprentissage statistique de machine, qui sont l'état actuel 8220s de l'art8221 dans le financement quantitatif. Intermédiaire Apprentissage de la statistique La recherche quantitative quantitative repose sur de vastes techniques d'apprentissage statistique. Jusqu'à tout récemment, le seul endroit où apprendre des techniques appliquées à la finance quantitative était dans la littérature. Il existe maintenant des manuels bien établis qui permettent de combler le fossé entre la théorie et la pratique. Il s'agit du prochain suivi logique de l'économétrie et des techniques de prévision des séries chronologiques, bien qu'il existe un chevauchement important dans les deux domaines. La méthode recommandée pour commencer la compréhension de l'apprentissage statistique est d'étudier les deux ouvrages suivants (avec des auteurs qui se chevauchent): Introduction à l'apprentissage statistique: avec les applications en R par James et al 8211 Ce texte fournit une excellente introduction aux techniques modernes d'apprentissage statistique. Il est destiné au praticien, plutôt qu'au statisticien académique, il sera donc utile pour ceux qui viennent d'un contexte financier avec une expérience d'apprentissage machine minimale. Il utilise R pour tous ses exemples et en tant que tel est facile à mettre en œuvre. Il est recommandé de lire ceci avant de lire le livre suivant ci-dessous. Les éléments de l'apprentissage statistique: l'exploration de données, l'inférence et la prévision par Hastie, et al 8211 Connu affectueusement comme 8220ESL8221 au sein de la communauté statistique, ce livre est un suivi fantastique à la 8220ISL8221 récemment publié. Il va beaucoup plus loin dans la théorie et fournira une base solide dans l'apprentissage statistique. Vous pouvez également télécharger une copie gratuite pour le livre du site de l'auteur (statweb. stanford. edu Un ensemble particulièrement utile (et gratuit) de cours Web sur l'apprentissage de la machineAI sont fournis par Coursera: Apprentissage de la machine par Andrew Ng 8211 Ce cours couvre les bases Des méthodes que j'ai brièvement mentionnées ci-dessus. Il a reçu de grands éloges de personnes qui ont participé. Il est probablement mieux vus comme un compagnon de lecture ISL ou ESL ci-dessus. Les réseaux de neurones pour l'apprentissage des machines par Geoffrey Hinton 8211 Ce cours se concentre principalement sur Les réseaux de neurones, qui ont une longue histoire d'association avec le financement quantitatif. Si vous souhaitez se concentrer spécifiquement sur ce domaine, alors ce cours vaut la peine d'examiner, en conjonction avec un manuel solide sur la région. Dans la série, nous étudierons les thèmes de l'apprentissage machine non linéaire, de l'optimisation mathématique, de la microstructure du marché des changes, de la théorie du portefeuille et de la programmation informatique pour tous les domaines d'étude nécessaires à un chercheur prospectif de commerce quantitatif. 8212 Par Michael Halls-Moore de QuantStart