Resources de quant
Cours, articles et bien d'autres qui peuvent aider les débutants ou les professionnels.
La finance est principalement des détails, et le simple fait d'avoir la capacité de systématiser et de catégoriser et de se concentrer sur les détails peut être un énorme avantage. par Micheal Burry
Ces ressources sont spécifiquement destinées aux diplômés STEM . La plupart des cours sont les mathématiques ou le codage lourd. Prenez-le à vos risques et périls.
Sur moi
Je travaille en tant que commerçant quant dans la société de négociation à haute fréquence axé sur les marchés indiens dans les actions et F&O. J'ai fait mon Masters (M.Tech) et mon baccalauréat (B.Tech) de l'IIT Madras en ingénierie automobile.
Cours et conférences
Remarque: Les cours énumérés ci-dessous ne montreront aucune Coursera ou YouTube Fams, car ces cours sont ouverts pour tous (n'importe qui peut le prendre, le médecin ou l'avocat peut si nécessaire.) Je ne veux pas (ou je veux que vous passiez) Il est temps dans ces cours parce que ces cours vous donnent une saveur du sujet et pas une compréhension profonde. En tant qu'ingénieur, je veux (souhaiter la même chose pour vous) utiliser mes compétences en mathématiques déjà acquises pour avancer plus loin dans le sujet et plonger en profondeur, faire un travail significatif et repousser la frontière.
Si vous aviez des cours Udemy et que vous dites "Je connais ML", je vous fourai avec une nouille mouillée (aucune offense à Udemy).
Mathématiques
- Algèbre linéaire numérique pour les codeurs par Fast.ai
- Introduction à la probabilité du MIT OCW
- Sujets en mathématiques avec applications en finance par page de conférence MIT Mathematics
IA
- Apprentissage automatique par Tom Mitchell CMU Page de cours
- Introduction à l'apprentissage du renforcement par David Silver de DeepMind (Alphago, Alphazero etc. Créateur) YouTube Playlist of the Course
Financement quant
- Conférences quanopiennes pour Python et conférences statistiques
- Crise financière mondiale (finance uniquement) par Timothy F. Geithner (Secrétaire américain du Trésor pendant la crise) Très bon cours pour les débutants en finance ou intéressé par l'analyse de crise. Coursera Courser
- Introduction aux microstructures du marché par Paul Besson (Paul Heads Euronext's Quantitative Research Department) Page de cours
Codage
Python
- (Livre) Python pour la finance : analyser les grandes données financières de Yves Hilpisch (Citadel recommandé)
C ++
- (Livre) C ++ accéléré par Andrew Koenig, Barbara E. Moo (Si vous avez un bon arrière-plan en codage et en OOP comme Python, programmeurs Java)
- (Livre) C ++ moderne efficace par Scott Meyers
Livres
Mathématiques
- Statistiques (4e édition) par David Freedman, Robert Pisani, Roger Purves (Citadel recommandé)
- Comment mentir avec les statistiques de Darrell Huff (des prises intéressantes sur la façon dont vous pouvez manipuler la perception humaine avec le graphique)
- Penser stratégiquement par Avinash Dixit et Barry Nalebuff (Game Theory Book) (Citadel recommandé)
- Analyse des séries chronologiques financières par Ruey S. Tsay (Good for Chime Series Analysis)
IA
- Deep Learning par Ian Goodfellow et al.
- Renforcement Apprentissage Une introduction par Sutton et Barto
Financement quant
- Options, futures et autres dérivés de John C Hull (Citadel recommandé)
- Vous devrez d'abord avoir une bonne compréhension des marchés financiers (pas une expertise, mais une compréhension est nécessaire.)
- Avances en apprentissage automatique financier par Marcos Lopez de Prado
- Calcul financier: une introduction aux prix dérivés par Martin Baxter (il a couru quant pour Lehman et Nomura)
Articles
- Le joueur qui a craqué le code de course de chevaux dans Bloomberg Businessweek ici
- Apprentissage et compréhension dans le miroir des mathématiques, Ch.1,2 par Misha Gromov disponible ici
- Tradage inter-marchés à haute fréquence: mesures et applications gratuites du modèle (bonne vue sur le marché et les réseaux HFT américains) PDF de présentation
Papiers
- Battre les bookmakers avec leurs propres chiffres - et comment le marché des paris sportifs en ligne est du papier truqué
- Apprentissage automatique pour le trading par Gordon Ritter Paper (parle de la mise en œuvre de RL en finance)
- Heavage profond par Hans Buehler et al. (JP Morgan Quants du bureau de Londres) Papier
- Ce document a déjà été mis en œuvre par l'article JPM
- Couvrant des produits Vanilla OTC utilisant RL
- Un modèle stochastique pour la dynamique des carnets de commandes par Rama cont et al. Papier
- Dynamique des prix dans un marché des commandes limites de Markovien par Rama Cont et al. Papier
Psychologie
- 48 Lois du pouvoir par Robert Greene
Blogs
- Fast AI Cours et blogs impressionnants
- http://koaning.io/ par Vincent D. Warmerdam (utilisation de mathématiques simples en ML)
- Le blog de Colah par Christopher Olah (ex Openai et Google Brain)
- Trading quantitatif par EP Chan (l'auteur de plusieurs livres, y compris le trading de machines, le trading algorithmique)
- Distill Research Journal (sur les articles de recherche sur les algorithmes ML présentés avec une visualisation interactive pour une meilleure compréhension)
- Le blog de Sebastian Ruder (SEB est chercheur à Deep Mind, NLP Research)
- Edge systématique (stratégie de fabrication du marché HFT et de valeur relative, Algo Trader à Chicago)
- Sniper dans Mahwah & Friends Blog sur les réseaux et la latence HFT
- Recherche quantitative et trading par Jonathan Kinlay (PhD en économie, auparavant NYU Stern et CMU Prof)
- Notes de probabilité appliquées de Neil Walton (PhD, EX responsable des probabilités et du groupe de statistiques à l'Université de Manchester) La probabilité appliquée est le thème principal pour l'optimisation, la théorie des jeux, la programmation dynamique et RL
Préparation d'entrevue
- Probabilité et marché par Jane Street PDF
PS : Je suis faible à la grammaire et quelqu'un a dit qu'il y avait trop d'erreurs ici, au lieu de le réparer ..! C'est open source pour une raison ...
