量化投资教材

① 量化交易该如何入门

5000万差不多吧。没5000万不要谈量化交易，手续费能不能赚回去都是问题

② 推荐几本财经类的书籍。

读财经类的书我们先了解一下什么是财经专业。财经类专业是指经济类和经济管理类专业，常见的专业包括市场营销、会计、人力资源管理、金融、国际贸易、企业管理、统计、财税等，是近几年来人才市场上的热门专业。另外，有关专家预测，未来十大热门职业分别是理财规划师、系统集成工程师、律师、物流师、注册会计师、营销师、环境工程师，精算师、医药销售中西医师、管理咨询师。其中，理财规划师、物流师、注册会计师、营销师、精算师、管理咨询师六个专业都属于财经类行业。
读财经类的书，我推荐一下几本：
一、入门书籍
1、《经济学原理》——曼昆
这本书的特色首先在于简明性。曼昆在写这本书时依据的原则是：“写作最重要的是简单明了，而不是事无巨细包罗万象，读者的时间是稀缺资源。”这也就体现了经济学本身的“经济”二字。
第二个特色是趣味性。曼昆通过日常生活中人们熟悉的事例、故事经历、政策分析、新闻摘录这些素材来介绍经济学，这就让读者在有趣的阅读中轻松地了解 经济学的基本理论与方法。经济学的趣味化是许多经济学家追求的目标，曼昆是成功者，这也正是这本书的影响远远超出学术界的原因。
2、《经济学》——萨缪尔森
本书包括：经济学基础知识、如何看图、现代经济中的市场与政府等内容。
3、《经济学》——斯蒂格利茨
自20世纪80年代末以来，一些经济学家对把经济学分割为微观和宏观两部分提出了质疑，他们认为：宏观的变化必须以微观经济学的原理为基础，经济学的理论只有一套而非两套。于是在美国一本新的经济学入门教科书诞生了，那就是斯蒂格利茨的《经济学》，它最重要的特点是试图推翻以萨缪尔森为首的新古典主义的理论体系，经济学家称其为西方经济学史上继穆勒、马歇尔、萨缪尔森之后的第四本具有里程碑意义的教科书。
二、深入了解
1、《证券分析》—— 格雷厄姆
证券分析（security analysis） 证券分析指的是对可能会包含在资产组合中的证券进行的价值评估。例如，投资者应该会询问是默克公司还是辉瑞公司的定价更诱人一点。股票和债券都必须进行价值评估以确定其投资吸引力，但是对股票进行的评估要远远难于对债券进行的评估。这是因为股票的市场表现对发行机构的状况更为敏感一些。
证券投资的分析方法有如下三种：基本分析法，技术分析法、演化分析法，其中基本分析主要应用于投资标的物的价值判断和选择上，技术分析和演化分析则主要应用于具体投资操作的时间和空间判断上。它们之间既相互联系，又有重要区别。相互联系之处在于：技术分析要有基本分析的支持，才可避免缘木求鱼，而技术分析和基本分析要纳入演化分析的框架，才能真正提高可持续生存能力！重要区别在于：技术分析派认为市场是对的，股价走势已经包含了所有有用的信息，其基本思路和策略是“顺势而为并及时纠错”；基本分析派认为他们自己的分析是对的，市场出错会经常发生，其基本思路和策略是“低价买入并长期持有”；演化分析派则认为市场和投资者的对与错，无论在时间还是空间上，都不存在绝对、统一、可量化的衡量标准，而是复杂交织并不断演化的，其基本思路和策略是“一切以市场生态环境为前提”。
2、《金融炼金术》——索罗斯
《金融炼金术》是索罗斯的投资日记，读者可以从中欣赏到索罗斯如何分析个股、如何把握市场转变的时机、如何面对不利的市场行情并及时调整对策，从而在风云变幻的金融市场中立于不败之地的精彩艺术。
3、《金融体系中的投资银行》——查里斯·R.吉斯特
《金融体系中的投资银行》是由查里斯·R.吉斯特编写的一本书籍。本书讨论了学生们提出的数不清的问题，有的简单有的复杂，诸如投资银行如何开展业务，它包括哪些中介活动，在未来银行体系中它将扮演什么角色。我们努力地尽可能多地回答问题，但所有答案都不是最终的，因为世界金融市场越来越趋向紧密结合，通讯手段的进步使世界越来越小，整个银行体系也随之飞速变化。
4、《漫步华尔街》——麦基尔
《漫步华尔街》是一本为成千上万投资者所青睐的传世之作，自从问世以来一直颇受好评。该书不是投机指南，也不保证一夕致富，本书作者的写作目的在于帮助投资人了解投资理论与实务，以培养健康的投资观念。此外，他也打破只有专家才能走进华尔街的迷信，在书中铺陈出一幅地图，告诉个人投资者如何在各种令人目眩神迷的投资工具中，运用规划，打败华尔街专家。该书集理论与实践于一身，通过作者别具匠心的构思，将二者融会贯通为一个无懈可击的整体。
在《漫步华尔街》一书中，麦基尔基于自身丰富的阅历，而将理论与实践融会贯通为一个无懈可击的整体，以生动诙谐、浅显易懂的语言娓娓道出投资的真谛和成功的秘诀。作为一本实用性极强的投资指南，它向广大投资者讲述了琳琅满目的投资策略和五花八门的金融工具，但对指数基金的推崇备至则构成了全书清晰的主线。

③ 想学量化交易的C++编程，有没有比较好的参考书可看

下面这个可以参考一下，具体还要看个人的情况。

我觉得应该根据你的工作需要或者说你的发展方向而定。基本上两大类吧：C/C++和Java。比如，如果你要做企业级应用的你应该学习Java和C＃；如果你想做嵌入式，那么应该学好C语言；其他情况下，在你不知道要做什么之前你可以选择学习C/C++。学会这两大类中的一类，对于你学习其他语言都将是比较轻松，包括脚本语言，动态语言„„呵呵，这里想就自己的学习经历和情况给大家一个建议，仅供参考。
1、我的入门是从学习C语言开始的（其实课程是C＋＋)，这是我们学校的公共课，我上课比较认真（虽然老师讲得很差，而且一段时间后，我就发现自己的基础掌握比她好，当然理解深度没她好），因此，我认为对于完全没有基础的人而言，听别人讲比较容易入门。当时的教材是学校自己编的，挺烂的。
建议一（以C/C++为例），对于刚想进入编程的人（就是从来都没有接触过编程的人），最好是听课的方式（自己看的话估计要很慢，而且很痛苦），可以找视频或者培训等。C语言推荐入门教材：谭浩强的C语言，最新版是第三版，不过第二版应该也可以了（蓝色的）。说明一下：坚决不同意直接看K&R的《The C programming language》，这本书绝对不是初学者可以看懂的，里面讲语法的并不多，语法都是合在程序里面讲。不过这本书非常好，入门以后一定要看的一本书。
当然可以从C＋＋直接入门，C＋＋之父强烈推荐从C＋＋直接入手。C＋＋推荐入门教材：钱能的C++（红色的，清华大学出版），这本书第一版不是ISO C＋＋，不过比较经典，作者现在也出了第二版了，第二版好像不是太好。国外的最好的入门教材据说是：《Acclerated C++》作者是Koenig和Moo夫妇，非常厉害。他们的著作还有《c陷阱与缺陷》《c＋＋沉思录》。《Acclerated C++》这本入门的书我没有看过，我觉得还是先找本国内的书好好看，看的差不多了，国外的经典书籍随便看就会觉得很有味道，否则你可能会很受打击。入门的书至少要看两三遍（要彻底理解哦 ):）。如果是C＋＋，我建议后面类的部分至少要理解三到五遍。说明一下，c＋＋模板的部分可以先不用看，如果有兴趣的话，等把c＋＋学的差不多了，我觉得可以把模板、STL、泛型编程结合起来学习，这个又是一个很大的工作量了，又得下很大的功夫。所以说，C++博大精深啊。
建议二、学习过程中要结合简单的算法，像冒泡还有类似c语言程序百例这样的小例子做做；更进一步应该做点大一点的项目，最好是控制台程序。或者你已经着手学习win32、MFC或linux，你也可以结合平台做点小的项目。
2、第一阶段是最苦的，接下来相对就知道应该怎么去学习了。这时候假设你已经有了扎实的c＋＋基础。这是你可以选择也应该选择发展方向了，做企业级应用，还是系统开发，嵌入式设计或者游戏开发„„ 那时我其实并没有考虑那么多，因为我不是学计算机的，因此我就把参加一些计算机之类的考试当作学习目标。我当时其实C＋＋语言基础已经很不错了，但是上机实践很少（那时我没有电脑），因此参加省计算机二级，全国计算机三级和全国计算机四级考试，结果上机都没有通过。我很郁闷，二级的时候是我不知道怎么样进那个DOS界面把题目调出来，三级的时候是很快就编好了，也通过运行了，可是成绩出来却不及格，四级的时候是编好了，可能是我那题目比较难，好像用了两次循环，结果那破机器竟然承受不了。后来一乱就毁了（当然主要是上机太少了）。不过我那些上机都没有去补考。二级和三级的时候是自恃水平已经远远超过考试要求了，四级的时候则因为自己已经通过高级程序员考试，觉得补考上机好像没必要。（我高程和四级都是在2003年考的）。
建议三：定位学习方向，并好好学习计算机基础知识。在你还不确定学习方向，或者你还在大学本科期间，那么我认为应该先把计算机的基础知识好好学习一下。我认为计算机必学的基础课程而且要精学——首先是数据结构，其次是操作系统、软件工程，数据库。这四门课不管你将来想从事哪个方向的基本上都会用到。当然，有时间的话，其他基础课都是应该掌握的，离散数学、组成原理、体系结构、网络、编译原理甚至跨学科的。方向是很重要的，因为知识其实是无限的，一个小小的领域就够你研究很久了。本科生可能还没有什么方向的感觉，但是到了研究生你一定要清楚自己到底想要做什么，要往哪个方面发展，不要盲目学，瞎学乱学，否则最后可能看似什么都会，其实什么都不会。
我也曾经学习过Java一段时间，这篇文章既然是谈编程语言的入门学习，我也简单说一说。因为有了比较C＋＋扎实的语言基础，所以Java学起来比较轻松。我先找了国内一本薄薄的教材很快看了一遍（几乎都理解，但是只看了一遍），空闲的时间配合清华张孝详老师的java视频。以后其实才算我真正要开始入门JAVA的学习，我用了是《core java》中文第六版（本来想用候捷翻译的第二版的《Thinking in Java》，发现被同学弄丢了），这本书我差不多用了20天才把里面的知识都搞懂，当然包括程序风格的模拟，最重要的时我把有关GUI编程的那三章里面的程序例子几乎可以默写出来（当然，那是因为我理解了，其实这样就变成了我的知识了），里面的API我也记得差不多了。（说明：Java里面的GUI编程没什么用处了，建议大家先跳过，GUI不是Java的长处，如果以后需要的话再查手册或者再记忆学习）。
其实学习了C＋＋以后，学习Java是比较容易了，但是建议不要两种都学啦，他们的用途是不一样的，你应该熟悉其中一种，更重要的是熟悉其应用领域所需要的专业知识甚至平台，以及使用他们的企业，有创业计划的还应该考虑一下他们的应用领域，最重要的是思考他们的潜在的应用领域。
对于初级的学习就讲到这里，接下去的学习其实都是高级部分，先不介绍了，因为：一、我自己都还没有学懂，这里乱吹会误人子弟。 二、高级东西的学习很多，有很多选择，又需要很多繁琐的知识，可能也一下子没办法讲清楚。

④ 量化投资学习推荐的书籍都有哪些

1.《打开量化投资的黑箱》
这本书算是对量化投资的科普性介绍，没有复杂的公式，很适合初回学者。
2.《解读量化答投资：西蒙斯用公式打败市场的故事》
正如题目中说的那样，这本书是故事性的书，主要是介绍西蒙斯的一些经历和思维方式。
3.《量化投资策略:如何实现超额收益Alpha》
这本书对常见的各种策略及其量化指标做了系统性分析，但是翻译得......不是很好，建议英语好的朋友阅读英文版。
4.《金融计量学:从初级到高级建模技术》
这本书是一本偏计量的书，介绍了很多金融领域的建模方法，需要一定的数学功底，可以作为量化投资基础知识学习书。

⑤ 学习量化交易都有哪些书可以参考

提两本相关的学术著作。一本是2011年的论文集 Econophysics of Order-driven Markets，收录了一系列关于盘口和高频数内据建模的论文。另一本是容2013年的 High-Frequency Trading book，包含一些策略研究和机器学习方面的应用。这两本一定程度上可以反应学界目前对这个领域的研究现状。

⑥ 量化交易经典的书籍有哪些

《打开量化投资的黑箱》《主动投资组合管理》《Systematic Trading 》《Pairs Trading》

⑦ 考数据分析师需要什么书

【项目数据分析师考试必看的书籍】

一、《CPDA注册项目数据分析师培训教程》

《谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)(全彩)》能有效帮助职场新人提升职场竞争力，也能帮助市场营销、金融、财务、人力资源管理人员及产品经理解决实际问题，还能帮助从事咨询、研究、分析行业的人上，各级管理人士提高专业水平。

⑧ 有哪些值得推荐的量化投资类书籍

开门见山，下面推荐10本投资入门的经典书籍，总有一本适合你。

1.经济学原理

曼昆的「经济学原理」作为三大经典入门书籍之一，浅显易了、博大精深、富有人文热情，是学习投资怎么都绕不开的一本书。

为什么有的人聪明绝顶，却一生穷困潦倒？很多时候，学校只给了专业知识，却没有告诉人们如何理财。而经济学，作为投资理财的基础课程，对人的一生都是有用的。

⑨ 个人投资者 怎么入门量化投资有没有好的书籍

投资没有死条条框框可以参考的，这得根据个人实际情况。首先是自己的资金情况，还有就是你自己时间的安排，最后是你对市场行情的了解。所以再好的书籍也没法给你百分之百的保证，只有做过的人才最能理解。

⑩ 乔治·索罗斯写过一本叫《量化投资》的书吗

一下内容纯手打

证券分析方法主要分三种：
一是基本面分析，代表作《证券分析》《价值投资》，代表任务“巴菲特”；

二是技术面分析，代表做《趋势技术分析》《道琼斯理论》等，注重短期投资，索罗斯属于短期投机类型，但是没有任何资料显示他的投资流派属于纯粹的技术面分析，可能的情况是上述两种都有。今年的而贝尔经济学得主法玛提出的”有效市场假说“某一种程度上，否定了技术面分析。

三是量化分析，美国近几十年兴起的一种方法，典型的代表人物是西蒙斯。

中国国内的量化投资的研究还比较少，量化投资的基金以及机构也不够普遍，切主要集中于香港地区。原因之一是，国内金融金融市场没有完全开放，金融产品匮乏。美国市场的金融产品多达几万种，而国内只有两百多种。

关于量化投资的书，国内国外都有很多，主要集中与国外，国内学者大多是对国外技术的学习。当然，如果你是初学者，建议你还是从国内的相关书籍开始学起。

如果有一本书，叫《量化投资》，我敢保证你看了一定学不到什么东西，丁鹏的《量化投资》就是这样，只是对现在主要方法以及模型的简单介绍。用于同行业交流也许会有些价值。书籍内容从：量化选股、量化择时、到套利什么什么的，基本上都是简单的介绍，可以当作课外读物，了解一下什么叫量化投资。如果你真的想学到什么东西，直接网络文库：量化选股、多因子选股等词，你会看到无数国内证券机构对市场的量化研究。而且资料详细。可是，你学不到最根本的原理。

原因如下：
进行量化分析，必须至少具备两种能力：

一、扎实且足够的数学、统计学基础，用于理论上的金融建模；
二、能够使用相关计量软件进行数据分析或者模型求解等。

这两个要求一般人很难到达，所以证券从业的教材认为难度大是量化投资的一个很大局限性。

如果楼主对量化投资有兴趣，我可以推荐一些教材给你：

如果仅仅是想了解一下： 丁鹏《量化投资》，书很贵，个人认为没什么实用价值。可以有个简单的系统的认识；

如果是想学习并且能在实际中运用，建议如下：

数学方面：
《微积分》 到高级《高级微积分》
《线性代数》《非线性代数》
《概率论与数理统计》《概率、随机变量、随机过程》
《离散数学》《运筹学》《统计学》
金融理论上
《计量经济学基础》《计量经济分析》
《数量金融学》《金融时间序列分析》
。。。。还有很多很多
以及其他金融知识基础
建模方面
这类的书，我看的不多哦，你自己网络一下，或者找个图书馆看看
计算机软件
C 和 C++ 至少学一个，SQL 建议学一点
建模软件主要有：MATHEMATICA MATLAB SAS SAC R Eviews GAMS 等等等等，终于哪些海外基金用的是哪一种，或者是不是自己做的专用软件，我就不知道了。
不过，上述的软件，肯定是可以满足个人的研究需求的。这个，你选几种学一学还是可以的。

一个人，想要精通上述全部，应该是很难的，所以，注定了，量化分析的方法，单个的普通人很难完成。
量化投资起源与上世纪美国政府大幅度削减了对物理航天业经费自持，导致很多搞火箭的科学家、数学家下岗。于是他们流入金融行业（收入高），利用自己对数学、计算机的优势，使用原先用于火箭的建模预测证券市场，发现有着显著成效。当然，这些模型的前提是，现代金融理论的奠基，以及数量金融的发展。

因此，我个人对量化投资的理解是：金融界的火箭科学家，传统的分析方法，只用看某一或某几个指标，根据历史经验或者主观的客观的XXOO判断证券的未来走势，但是量化分析，首先建立合理的数学模型，然后借助计算机运用某些XX的算法，分析求解，难度相对于传统的方法难很多。

如果你想比较浅显的掌握，用于投资决策的参考
那量化分析，也没有想想中的那么高深，它本质上是一种金融的建模，本质上，常用的方法还是统计专业的那几个 ，什么 回归分析，线性规划 ，相关性，时间序列等等等。。。我看了丁鹏的书，大致上认为他是用了这些方法。所以你只用把应用数学学好就好了。
还有一些像遗传算法、神经网络这些他的书里面也提到了，属于现代算法，这些方法比较小，难度大，但是我猜只有学术界会用这些方法，因为现代算法在实际运用中还不够成熟，预测经常不准确。

表述有些乱，不过大致也只能写成这样了。

最后：和量化分析相关的专业主要有三个：
金融专业：金融工程；
数学专业：统计、应用数学；
计算机专业
这些专业的就业方向是可以面向量化分析的