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算法交易通常是一个被初学者认为很难掌握的复杂领域。它涵盖了广泛的学科，某些方面需要相当程度的数学和统计。
下面是量化交易实盘运行效果展示提供学习参考
机器人量化
因此，对于初学者来说，这可能让他们非常气馁。实际上，大致的概念很容易掌握微公众号Ai量投学堂而后面的细节可以通过迭代，持续的方式慢慢学习。
算法交易的优点在于，由于许多经纪商提供了高度现实的模拟交易系统，我们无需用真钱来练习策略。尽管此类系统存在某些要注意的事项，但它们提供了一个绝对没有资金风险的一种环境来帮助我们加深理解。
我经常收到的一个问题是“该如何开始进行量化交易？”
我已经写了一些关于量化交易的初学者指南，但是一篇文章不能涵盖该主题的多样性。因此，我决定在本文中推荐几本我最喜欢的入门级量化交易书。
第一个任务是让新手们获得对该主题的一个扎实的概述v,lai20218888我发现在基本知识被覆盖和理解之前，避免大量的数学讨论要容易得多。我为此找到的最好的书籍如下：
· 1） Ernest Chan的量化交易 - 这是我最喜欢的金融书籍之一。Chan博士对使用MatLab或Excel建立一个“业余”量化交易系统的过程进行了很好的概述。他使这个话题变得非常容易上手，给人的印象是“任何人都可以做到”。尽管跳过了很多细节（主要是为了简洁），但本书还是对算法交易的原理有很好介绍。他讨论了alpha生成（“交易模型”），风险管理，自动化执行系统和某些策略（尤其是动量和均值回归）。这本书是一个很好的初始点。
· 2） Rishi K. Narang的打开量化盒子的黑箱 - 在本书中，Narang博士详细解释了专业量化对冲基金的运作方式。它面向正在考虑是否要投资这种“黑匣子”的投资者。尽管与业余投资者似乎无关紧要，但该书实际上包含了大量有关应如何实施“适当的”量化交易系统的信息。例如，它概述了交易成本和风险管理的重要性，以及该在哪里寻找更多信息。许多业余算法交易员可以很好地掌握这一点，并了解“专业人士”如何进行交易。
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· 3） Barry Johnson的算法交易和DMA - 金融行业中的“算法交易”一词通常是指银行和经纪人用来执行有效交易的执行算法。我一直提到的算法交易不仅涵盖交易的那些方面，还涵盖量化或系统的交易。这本书主要是关于前者的，这是由某投资银行的量化软件开发商Barry Johnson撰写的。这是否对我们没有用？一点也不。对交易所的运作方式和“市场微观结构”有更深入的了解，可以极大地帮助业余策略提高盈利能力。尽管它是一本复杂的书，但还是值得一读。
一旦掌握了基本概念，就有必要开始制定交易策略。这通常被称为交易系统的alpha模型。这些策略很容易找到，但是真正的价值在于通过广泛的研究和回测来确定自己的交易参数。下列书籍讨论了某些类型的交易和执行系统，以及如何实施它们：
· 4） Ernest Chan的算法交易：这是Chan博士的第二本书。在第一本书中，他没有提到动量，均值回归和某些高频策略。本书深入讨论了此类策略，并提供了重要的实现方面的细节，尽管其数学复杂度比第一种方法高（例如，卡尔曼滤波器，平稳性/协整，CADF等）。这些策略再次充分利用了MatLab，但是对于那些有编程经验的人来说，可以轻松地将代码修改为C ++，Python / pandas或R。由于第一本书v,lai20218888 是几年前写的，这本还提供了有关最新市场行为的一些新的信息。
· 5）拉里·哈里斯（Larry Harris ）的市场微观结构，我个人认为，即使在量化交易的开始阶段v,15221292178这也是必须学习的一个重要领域。市场微观结构是市场参与者如何互动以及订单簿中的“科学” 。它与交易所的功能以及进行交易时的实际情况密切相关。本书很少涉及交易策略，而是更多关于设计执行系统时要注意的事情。量化金融领域的许多专业人士都认为这是一本很好的书，我也强烈推荐它。
在此阶段，作为个人交易者，您将真正准备好开始研究一个关于交易系统其他的部分，例如执行机制（及其与交易成本的深层关系）以及风险和投资组合管理。
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