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量化交易平台

国内在线量化平台:

国外量化平台:

相关平台:

  • 掘金量化 – 支持C/C++、C#、MATLAB、Python和R的量化交易平台
  • DigQuant – 提供基于matlab量化工具
  • 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
  • Auto-Trader – 基于MATLAB的量化交易平台
  • 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
  • easytrader – 进行自动的程序化股票交易
  • 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。
  • zwPython – 基于winpython的集成式python开发平台
  • 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

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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