给要入门量化分析的人一些建议(转)

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针对你数学、物理较好以及有一定C基础的情况,我的建议(也是对所有想要入门量化分析的人)的建议是:

一. 数学

继续打好数学基础,学一学集合论、统计学方面的知识,方便以后可以从初级经济学的学习转向中高级。你大一,集合论和统计学如果没学过建议先入个门。比如国内著名的统计学大师陈希孺先生的《概率论与数理统计 (豆瓣)》、《数理统计学教程 (豆瓣)》等等,写得非常好,请仔细揣摩体会。

二. 经济学&金融学

数学基础可以了,如果学校教的你也觉得很简单,那就看一点计量经济学和中级微观经济学方面的书,看能不能看懂。

比如《计量经济学导论 (豆瓣)》这本书就不错,还有经典的范里安的中级微观经济学教材:《微观经济学 (豆瓣)》,以及经典圣经:《期权、期货和其他衍生品(第5版) (豆瓣)》。

当然,如果你想要出国深造,那么选择看英文版的是很好的选择。

但是如果你是想要更好地利用时间,看中文版也是不错的选择,因为看中文版肯定比英文版快得多。

三. 计算机与编程

1. 计算机

你如果之前没有学过计算机相关知识,我建议可以先看一本书入个门,了解计算机的大致工作原理,我推荐研读一下:《计算机科学概论(第11版) (豆瓣)

2. 语言

然后,你既然要学习金融方面的知识,我建议可以暂时不学C或者C++,而选择学习python,python更简单,数理分析、科学计算能力更强大。我推荐看一下:《Python基础教程 (豆瓣)》,这本书讲的是python2.7,对初学者而言,还是看这本比较好。

你还可以参照统计语言R来更深入地理解python,我推荐《R语言编程艺术 (豆瓣)》。

然后你可以看一下专讲python用作数据分析的好书:《利用Python进行数据分析 (豆瓣)》。(这本书里面讲的python以及对应的pandas、scipy、numpy模块都是基于python2.7的——这就是为什么我推荐的python入门教材是python2.7的,对于初学者,版本问题很可能是个坑,学2.7更好。)

另外,家中常备:《Python标准库 (豆瓣)》,很多问题就不用重新造轮子了。

3. 未来
计量方法严格来讲只是传统方法,为了应对未来、成为宽客,建议学习数据挖掘、机器学习、人工智能方面的知识,我推荐《数据挖掘导论 (豆瓣)》,《机器学习 (豆瓣)》等等书籍。

另:python作为解释型语言,性能不及C等编译型的语言,特别是对于高频交易等,以防万一,建议还是入一下计算机的算法、数据结构、计算机系统坑。。。。当然,这又是个大坑。

四. 实践

现在有一些在线的金融系统,可以给你机会让你写你自己的模型的,你多留意一下,也可以问下老师,闲来没事儿写几个交易模型试一试。
据我所知目前大多数写交易模型的,都没有较强的综合能力(综合经济金融、数学、编程这三个方面),你要想比他们都强,那就把这三个方面的基础都打好。

最后,少年,我看你骨骼惊奇,这本《集体智慧编程 (豆瓣)》我就送给你了,写一个遗传算法为内核、并且底层优化的具有进化特征的交易模型吧,特别是在数据环境本身就具有进化特性的情况下,亮瞎他们!——至少听起来很牛逼~~

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