量化交易该如何入门？

量化交易该如何入门？

5000万差不多吧。没5000万不要谈量化交易，手续费能不能赚回去都是问题

第一部分：预备知识
【1】《投资学》
作者：博迪，凯恩，马库斯

既然是搞量化，算半瓶水搞科学的，就不应该本能的排斥学院的东西。这本书对于投资交易的入门非常系统了，有了对市场的基本认识，了解前人在量化工作上的一些重要发展，才有可能在正确的基础上建立自己的想法和直觉。不过粗略看看也就可以了，毕竟我们这里聊的是量化交易入门，而不是金融专业如何毕业，下面三本书一样，翻翻就行。

【2】《Trends in Quantitative Finance》
by Frank J. Fabozzi, Sergio M. Focardi, Petter N. Kolm

这是别人问起量化交易来，我最为推荐的一本入门书。书中讲到了做量化策略需要注意的几个最重要的地方，例如过拟合、未来函数、幸存者偏差等等。有一句话已经慢慢成为了我做策略开发的信条：交易策略研发应该以经济直觉（Economic Intuition）为基础。
我本身是数学、统计出身，初期曾坚信数据挖掘的作用大于经济直觉，碰壁多次之后，慢慢开始转变观念。这也说明一个问题，交易策略研发是一门需要实践的手艺，多做才会促进思维的进一步发展。当然我不肯定我自己的思路是否正确，赚钱的思路千百种，我能取一瓢饮就烧香拜佛了。
真的是好书，虽然内容初级且杂乱，但是谈到了大部分对于新手来说比较重要的概念，不要因为是CFA教材而鄙视它。
【3】某本《计量经济学》

我自己的计量知识主要来源于论文阅读和写作，边用边学，教材只做工具书参考用，因此不是特别熟悉(
@Alffee Akanishi
在评论中推荐伍德里奇那本，谢谢分享)。只说一点，做量化交易策略需要有一定的计量基础（当然越扎实越好），因为大部分策略始终是在和时间序列以及面板数据打交道。当然统计学基础知识也是必须的，同样越深越好，鉴于上过大学的都学过，这里就不再列统计学的书目了。理工科入行的，我想也是有必要补一补相关知识的，不一定会用上，但是能促使思维进一步系统化。
在基本计量知识的基础上，做量化策略的人们需要一种额外的能力：规避未来函数的能力。一些计量研究往往偏向于描述或解释某一种现象，因此无需考虑模型中时间点前后的严格划分。量化策略偏重于使用当前数据预测未来，并在预测的基础上形成策略，因此在模型建立、数据处理时需要格外注意这个问题。个人认为，Out-of-Sample检验的相关内容可以很好的训练这种能力，当然最好的方式还是在研发实践中慢慢摸索。
【4】《漫步华尔街》
作者：麦基尔

说实话这本书对于量化投资策略的研发没有任何帮助，对我而言其作用在于：1，认识指数化投资这种最具有经济意义的投资方式；2，时刻警醒打败市场有多难。

第二部分：择时策略
【1】《海龟交易法则》
作者：柯蒂斯·费思

可以看作是一个机械交易策略各个组成部分的讲解，有实例（还大名鼎鼎）有说明，对大体上把握策略研发的工作很有帮助。其实如果能自行设计出一个类似乎海龟交易法则的交易策略出来，我觉得量化交易应该算初入门径了。
【2】《交易策略评估与最佳化》
作者：罗伯特·帕多

这本书国内没有翻译版本，但是有台湾的译本，我是在某宝上买的。择时策略的开发步骤大部分都涉及到了，做入门书很合适，对形成量化投资策略的研究思维有比较大的帮助。作者说自己首创了推进分析（Walk-forward），我不太清楚是否属实。但是推进分析本身值得各位想入门量化交易的朋友好好研究，这是一个比经济学Out-of-Sample检验更符合交易逻辑的回测方法，当然它本身可以算是Out-of-Sample检验的一种特殊形式。
【3】《量化交易——如何建立自己的算法交易事业》
作者：欧内斯特·陈

相较于上一本，量化交易策略的组成成分方面讲的更多一点。这本书虽然也有一点点因子模型的内容，但是主要内容还是择时策略，作者也似乎更偏向于择时的交易思维。涉及到了凯利公式以及一些量化策略的想法（我觉得书中的一些小例子不能算作真正的量化策略）。同类型的书中这一本其实写的不算太好，但是它有中文版啊，也比较适合入门。^_^
【4】《Building Reliable Trading Systems: Tradable Strategies That Perform As They Backtest and Meet Your Risk-Reward Goals》
by Keith Fitschen

这本书的特色在于较为独立的讲解了量化交易策略的各个组成成分，并且说明了各个成分的作用，以及增加、调整之后对整体的影响之类比较实践性的知识，开仓、过滤、平仓等基础内容均有实例支撑，讲的比较详细。Trading Lore那一章我非常喜欢。拿来做入门书应该算是非常好的选择。