Quant-Finance Resources
초보자 나 전문가를 도울 수있는 과정, 기사 및 더 많은 것들.
금융은 대부분 세부 사항이며, 세부 사항에 체계화하고 분류하고 집중할 수있는 능력 만 있으면 큰 이점이 될 수 있습니다. Micheal Burry에 의해
이 자원은 특히 줄기 졸업식을 위한 것입니다. 코스의 대부분은 수학 또는 코딩 중입니다. 자신의 위험에 처하게하십시오.
나에 대해
저는 주파수와 F & O의 인도 시장에 중점을 둔 고주파 거래 회사에서 Quant Trader로 일하고 있습니다. 나는 자동차 엔지니어링의 IIT Madras에서 Masters (M.Tech)와 Bachelors (B.Tech)를했습니다.
과정 및 강의
참고 : 아래에 나열된 과정에는 Coursera 또는 YouTube Fams가 표시되지 않습니다. 이러한 과정은 모든 사람을 위해 열려 있기 때문에 (누구든지, 의사 또는 변호사가 필요한 경우 의사 또는 변호사가 할 수 있습니다.) 나는 지출하고 싶지 않습니다. 이 과정 에서이 과정에서 시간은 주제의 맛을주고 깊은 이해가되지 않기 때문입니다. 엔지니어이기 때문에, 나는 이미 배운 수학 기술을 사용하여 주제를 더욱 발전시키고 깊숙이 다이빙하고 의미있는 작업을 수행하고 경계를 밀고 싶습니다.
당신이 Udemy 코스를 가지고 "나는 ML을 알고있다"고 말하면, 나는 젖은 국수로 당신을 쫓아 낼 것입니다 (Udemy에 대한 공격은 없음).
수학
- fast.ai에 의한 코더에 대한 수치 선형 대수
- MIT OCW의 확률 소개
- MIT 수학 강의 페이지의 금융 응용 프로그램과 수학 주제
일체 포함
- Tom Mitchell CMU 코스 페이지의 머신 러닝
- Deepmind (Alphago, Alphazero 등)의 David Silver 의 강화 학습 소개 YouTube 재생 목록
Quant Finance
- 파이썬 및 통계 강의에 대한 양자 강의
- Timothy F. Geithner 의 글로벌 금융 위기 (금융 만 해당) (위기 동안 재무부 장관) 재무 또는 위기 분석에 관심이있는 초보자에게 매우 좋은 과정. Coursera 코스
- Paul Besson (Paul Heads Euronext의 정량적 연구 부서)의 시장 미세 구조 소개 강의 페이지
코딩
파이썬
- (책) 금융 용 파이썬 : Yves Hilpisch 의 큰 재무 데이터 분석 (Citadel 권장)
C ++
- (책) Andrew Koenig, Barbara E. Moo 의 C ++ 가속화 (코딩에 대한 배경 지식이 있고 Python과 같은 OOP, Java 프로그래머)
- (책) Scott Meyers 의 효과적인 현대 C ++
서적
수학
- David Freedman, Robert Pisani, Roger Purves 의 통계 (4 판) (Citadel 권장)
- Darrell Huff 의 통계와 함께 거짓말하는 방법 (그래프로 인간의 인식을 조작 할 수있는 방법에 대한 흥미로운 점)
- Avinash Dixit과 Barry Nalebuff (게임 이론 책)의 전략적으로 생각
- Ruey S. Tsay 의 금융 시계열 분석 (시계열 분석에 적합)
일체 포함
- Ian Goodfellow et al .
- 강화 학습 학습 Sutton과 Barto 의 소개
Quant Finance
- John C Hull 의 옵션, 선물 및 기타 파생물 (Citadel 권장)
- 먼저 금융 시장에 대한 건전한 이해가 필요합니다 (전문 지식은 아니지만 이해가 필요합니다.)
- Marcos Lopez de Prado 의 금융 기계 학습의 발전
- 금융 미적분학 : Martin Baxter의 파생 가격 책정 소개 (그는 Lehman과 Nomura를 위해 Quant를 실행했습니다)
조항
- Bloomberg Businessweek에서 말 경계 코드를 깨뜨린 도박꾼
- 수학의 거울에서의 학습과 이해, Ch.1,2 의 Misha Gromov는 여기에서 사용할 수 있습니다.
- 고주파 크로스 마켓 거래 : 모델 무료 측정 및 응용 프로그램 (미국 HFT 시장 및 네트워크에 대한 좋은 관점) PDF 프레젠테이션
서류
- 자신의 숫자로 Bookies를 때리는 것 - 그리고 온라인 스포츠 베팅 시장이 장착 된 종이
- Gordon Ritter Paper의 거래를위한 머신 러닝 (RL의 재무 구현에 대해 이야기)
- Hans Buehler et al . (런던 사무실에서 JP Morgan Quants) 종이
- 이 백서는 이미 JPM 기사에서 구현되었습니다
- RL을 사용한 바닐라 OTC 제품 헤징
- Rama Cont et al. 종이
- Rama Cont et al. 종이
심리학
블로그
- 빠른 AI 멋진 코스와 블로그
- http://koaning.io/ by Vincent D. Warmerdam (간단한 수학 사용 ML)
- Christopher Olah 의 Colah의 블로그 (Ex Openai 및 Google Brain)
- EP Chan 의 정량 거래 (기계 거래, 알고리즘 거래를 포함한 여러 권의 책)
- Distill Research Journal (약 ML 알고리즘에 대한 정보 연구 논문에 대한 대화식 시각화를 더 잘 이해하기 위해 제시)
- Sebastian Ruder의 블로그 (Seb는 Deep Mind의 연구 과학자, NLP Research)
- 체계적인 에지 (HFT 시장 제조 및 상대 가치 전략, 시카고의 Algo Trader)
- HFT 네트워크 및 대기 시간에 Mahwah & Friends 블로그의 저격수
- Jonathan Kinlay 의 정량적 연구 및 거래 (경제학 박사, 이전 NYU Stern 및 CMU Prof)
- Neil Walton (Manchester University of University of Manchester의 확률 및 통계 그룹 박사, PhD, PhD, PhD, PhD, PhD, PhD) 응용 확률은 최적화, 게임 이론, 동적 프로그래밍 및 RL의 주요 주제입니다.
인터뷰 준비
추신 : 나는 문법에 약하고 누군가가 그것을 고치지 않고 너무 많은 실수가 있다고 말했다.! 이유가있는 오픈 소스입니다 ...
