Quant-Finance-Resources
初心者や専門家に役立つコース、記事など。
ファイナンスはほとんど詳細であり、詳細に体系化して分類し、集中する能力を持つことが大きな利点になる可能性があります。 Micheal Burryによって
このリソースは、特にSTEM卒業生向けです。ほとんどのコースは数学または重いコーディングです。あなた自身の責任でそれを取ってください。
私について
私は、株式とF＆Oのインド市場に焦点を当てた高周波取引会社のクアントトレーダーとして働いています。私は自動車工学のIITマドラスで修士号（M.Tech）と学士号（B.Tech）をしました。
コースと講義
注：以下にリストされているコースには、CourseraやYouTubeの家族が表示されません。これらのコースはすべての人に開かれているためです（誰でもそれを取ることができる、医師または弁護士が必要に応じて缶を飲むことができない）。これらのコースでは、これらのコースがあなたに深い理解ではなく、主題の風味を与えるためです。エンジニアであるため、すでに学んだ数学のスキルを使用して、トピックをさらに進め、深く潜り、意味のある仕事をして境界を押し広げたいと思っています。
あなたがウデミーのコースを持っていて、「私はMLを知っている」と言うなら、私はあなたをウェットヌードルで打ち負かします（ウデミーに攻撃はありません）。
数学
- Fast.aiによるコーダーの数値線形代数
- MIT OCWによる確率の紹介
- MIT数学の講義ページによる金融のアプリケーションを備えた数学のトピック
ai
- Tom Mitchell CMUコースページによる機械学習
- Deepmind（Alphago、Alphazeroなどの作成者）のDavid Silverによる補強学習の紹介YouTubeコースのプレイリスト
Quant Finance
- Pythonおよび統計講義のためのQuantopian講義
- ティモシーF.ガイトナーによるグローバルな金融危機（財務のみ）（危機中の米国財務長官）財務または危機分析に関心のある初心者にとって非常に良いコース。 Courseraコース
- Paul Bessonによる市場の微細構造の紹介（Paul Heads EuroNextの定量的研究部）講義ページ
コーディング
Python
- （Book） FinanceのPython ： Yves Hilpischによる大きな財務データを分析する（Citadelが推奨）
C ++
- （book） Andrew Koenig、Barbara E. MooによるAccelerated C ++ （コーディングとPythonのようなOOP、Java Programmersのバックグラウンドがある場合）
- （本） Scott Meyersによる効果的なモダンなC ++
本
数学
- David Freedman、Robert Pisani、Roger Purves （Citadelの推奨）による統計（第4版）
- Darrell Huffによる統計に嘘をつく方法（グラフで人間の知覚を操作する方法について興味深いものです）
- Avinash DixitとBarry Nalebuff （Game Theory Book）による戦略的に考える（Citadelが推奨）
- Ruey S. Tsayによる財務時系列の分析（時系列分析に適しています）
ai
- Ian Goodfellow et alによる深い学習。
- 補強学習サットンとバルトによる紹介
Quant Finance
- John C Hullによるオプション、先物、およびその他の派生物（Citadelが推奨）
- 最初に金融市場を健全に理解する必要があります（専門知識ではなく、理解が必要です）。
- マルコス・ロペス・デ・プラドによる金融機械学習の進歩
- 金融計算：マーティン・バクスターによる派生価格設定の紹介（彼はリーマンと野村のためにQuantを走った）
記事
- ブルームバーグBusinessWeekで馬のレーシングコードをクラックしたギャンブラー
- 数学の鏡での学習と理解、ch.1,2 by misha gromovはこちらから入手可能
- 高周波クロスマーケット取引：モデルのない測定とアプリケーション（米国のHFT市場とネットワークの良い見解）プレゼンテーションのPDF
論文
- 自分の数字でブッキーを破る - そして、オンラインスポーツベッティング市場が装備された紙である方法
- Gordon Ritter Paperによる取引のための機械学習（RLのファイナンスへの実装について話）
- Hans Buehler et alによる深いヘッジ。 （JP Morgan Quants from London Office）紙
- このペーパーは、JPMの記事によって既に実装されています
- RLを使用したヘッジバニラOTC製品
- Rama cont et alによる注文書のダイナミクスの確率モデル。紙
- Rama Cont et al 。紙
心理学
ブログ
- 高速AI素晴らしいコースとブログ
- http://koaning.io/ by Vincent D. Warmerdam （MLへの単純な数学の使用）
- Christopher OlahによるColahのブログ（Ex OpenaiとGoogle Brain）
- EP Chanによる定量的取引（機械取引、アルゴリズム取引などの複数の本を執筆）
- Distill Research Journal（MLアルゴリズムに関する研究論文について、より良い理解のためにインタラクティブな視覚化を提示しました）
- Sebastian Ruderのブログ（SebはDeep Mind、NLP Researchの研究科学者です）
- 系統的エッジ（HFT市場制作と相対価値戦略、シカゴのアルゴトレーダー）
- HFTネットワークとレイテンシに関するMahwah＆Friendsブログの狙撃兵
- Jonathan Kinlayによる定量的研究と取引（経済学の博士号、以前はNYU SternおよびCMU教授）
- Neil Waltonによる応用確率ノート（博士号、マンチェスター大学の確率および統計グループの元責任者）Applied Probabilityは、最適化、ゲーム理論、動的プログラミング、RLの主なテーマです
インタビュー準備
PS ：私は文法が弱く、誰かがそれを修正するのではなく、ここにはあまりにも多くの間違いがあると言いました。それは理由のためにオープンソースです...
