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2017-08-19 11:49:22|  分类: 量化交易 |  标签: |举报 |字号 订阅

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国外量化平台:

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  • Quantstart 研究、回测和投资交易、数据科学网站

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  • zulutrade 自动交易平台

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  • algotrading101 策略研究平台

  • investopedia 可以股票、外汇模拟交易的财经网站

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  • ActiveQuant 基于JavaScript开源交易开发框架


相关平台:

  • 掘金量化 - 支持C/C++、C#、MATLAB、Python和R的量化交易平台

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  • 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

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  • BotVS - 云端在线量化平台


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

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  • 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。

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  • 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

  • QuantConnect/Lean - Lean Algorithmic Trading Engine by QuantConnect (C#, Python, F#, VB, Java)

  • 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


  • TuShare - 中文财经数据接口包

  • Quandl - 国际金融和经济数据

  • Wind资讯-经济数据库 - 收费

  • 东方财富 Choice金融数据研究终端 - 收费

  • iFinD 同花顺金融数据终端 - 收费

  • 朝阳永续 Go-Goal数据终端 - 收费

  • 天软数据 - 收费

  • 国泰安数据服务中心 - 收费

  • 锐思数据 - 收费

  • 恒生API - 收费

  • Bloomberg API - 收费

  • 数库金融数据和深度分析API服务 - 收费

  • Historical Data Sources - 一个数据源索引

  • 预测者网 - 收费

  • 巨潮资讯 - 收费

  • 通联数据商城 - 收费

  • 通达信 - 免费

  • 历史数据 - 文档 | BigQuant - 免费

  • 新浪、雅虎、东方财富网 - 免费

  • 聚合数据、数粮 、数据宝 - 收费


数据库


  • manahl/arctic: High performance datastore for time series and tick data - 基于mongodb和python的高性能时间序列和tick数据存储

  • kdb | The Leader in High-Performance Tick Database Technology | Kx Systems - 收费的高性能金融序列数据库解决方案

  • MongoDB Blog - 用mongodb存储时间序列数据

  • InfluxDB – Time-Series Data Storage | InfluxData - Go写的分布式时间序列数据库

  • OpenTSDB/opentsdb: A scalable, distributed Time Series Database. - 基于HBase的时间序列数据库

  • kairosdb/kairosdb: Fast scalable time series database - 基于Cassandra的时间序列数据库

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网站、论坛、社区、博客

国外:

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  • http://epchan.blogspot.jp/

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  • Traders Magazine: The stock dealers and institutional traders complete interactive news and information service

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国内:

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编程

Python

安装

  • Anaconda - 推荐通过清华大学镜像 下载安装

  • Pycharm download

  • Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke - Windows用户从这里可以下载许多python库的预编译包

教程

  • Python | Codecademy

  • 用 Python 玩转数据 - 南京大学 | Coursera

  • Google 开源项目风格指南 (中文版)

  • 廖雪峰python教程

  • Introduction to Data Science in Python - University of Michigan | Coursera

  • The Python Tutorial

  • Python for Finance

  • Algorithmic Thinking - Python 算法思维训练

  • Python Cookbook 3rd Edition Documentation

  • Python Extension Packages for Windows

  • awesome-python: A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources

  • pandas - Python做数据分析的基础

  • pyql: Cython QuantLib wrappers


  • ffn - 绩效评估

  • ta-lib: Python wrapper for TA-Lib (http://ta-lib.org/). - 技术指标

  • StatsModels: Statistics in Python — statsmodels documentation - 常用统计模型

  • arch: ARCH models in Python - 时间序列

  • pyfolio: Portfolio and risk analytics in Python - 组合风险评估

  • twosigma/flint: A Time Series Library for Apache Spark - Apache Spark上的时间序列库

R

安装

  • The Comprehensive R Archive Network - 从国内清华镜像下载安装

  • RStudio - R的常用开发平台下载

教程

  • Free Introduction to R Programming Online Course - datacamp的在线学习

  • R Programming - 约翰霍普金斯大学 | Coursera

  • Intro to Computational Finance with R - 用R进行计算金融分析

  • CRAN Task View: Empirical Finance - CRAN官方的R金融相关包整理

  • qinwf/awesome-R: A curated list of awesome R packages, frameworks and software. - R包的awesome

C++

教程

  • C++程序设计 - 北京大学 郭炜

  • 基于Linux的C++ - 清华大学 乔林

  • 面向对象程序设计(C++) - 清华大学 徐明星

  • C++ Design Patterns and Derivatives Pricing - C++设计模式

  • C++ reference - cppreference.com - 在线文档

  • fffaraz/awesome-cpp: A curated list of awesome C/C++ frameworks, libraries, resources, and shiny things. - C++库整理

  • rigtorp/awesome-modern-cpp: A collection of resources on modern C++ - 现代C++库整理

  • QuantLib: a free/open-source library for quantitative finance

  • libtrading/libtrading: Libtrading, an ultra low-latency trading connectivity library for C and C++.

Julia

教程

  • Learning Julia - 官方整理

  • QUANTITATIVE ECONOMICS with Julia - 经济学诺奖获得者Thomas Sargent教你Julia在量化经济的应用。

  • Quantitative Finance in Julia - 多数为正在实现中,感兴趣的可以参与

编程论坛

  • Stack Overflow

  • SegmentFault

  • Quora 

  • Github

  • 知乎 - 与世界分享你的知识、经验和见解

编程能力在线训练

  • Solve Programming Questions | HackerRank - 包含常用语言(C++, Java, Python, Ruby, SQL)和相关计算机应用技术(算法、数据结构、数学、AI、Linux Shell、分布式系统、正则表达式、安全)的教程和挑战。

  • LeetCode Online Judge - C, C++, Java, Python, C#, JavaScript, Ruby, Bash, MySQL在线编程训练

Quant Books

  • 《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》 本杰明·格雷厄姆

  • 《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 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)

  • A?t-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

  • 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

  • 经济研究

  • 经济学(季刊)

  • 金融研究

  • 管理世界

  • 会计研究

  • 投资研究

  • (守株待兔 期投圈)

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