量化交易入門書籍推薦
第一部分：預備知識
【1】《投資學》 作者：博迪，凱恩，馬庫斯
既然是搞量化，算半瓶水搞科學的，就不應該本能的排斥學院的東西。這本書對於投資交易的入門非常系統了，有了對市場的基本認識，瞭解前人在量化工作上的一些重要發展，才有可能在正確的基礎上建立自己的想法和直覺。不過粗略看看也就可以了，畢竟我們這裡聊的是量化交易入門，而不是金融專業如何畢業，下面三本書一樣，翻翻就行。
【2】《Trends in Quantitative Finance》by Frank J. Fabozzi, Sergio M. Focardi, Petter N. Kolm
這是別人問起量化交易來，我最為推薦的一本入門書。書中講到了做量化策略需要注意的幾個最重要的地方，例如過擬合、未來函式、倖存者偏差等等。有一句話已經慢慢成為了我做策略開發的信條：交易策略研發應該以經濟直覺（Economic Intuition）為基礎。
我本身是數學、統計出身，初期曾堅信資料探勘的作用大於經濟直覺，碰壁多次之後，慢慢開始轉變觀念。這也說明一個問題，交易策略研發是一門需要實踐的手藝，多做才會促進思維的進一步發展。當然我不肯定我自己的思路是否正確，賺錢的思路千百種，我能取一瓢飲就燒香拜佛了。
真的是好書，雖然內容初級且雜亂，但是談到了大部分對於新手來說比較重要的概念，不要因為是CFA教材而鄙視它。
【3】《計量經濟學》
我自己的計量知識主要來源於論文閱讀和寫作，邊用邊學，教材只做工具書參考用，因此不是特別熟悉。只說一點，做量化交易策略需要有一定的計量基礎（當然越紮實越好），因為大部分策略始終是在和時間序列以及面板資料打交道。當然統計學基礎知識也是必須的，同樣越深越好，鑑於上過大學的都學過，這裡就不再列統計學的書目了。理工科入行的，我想也是有必要補一補相關知識的，不一定會用上，但是能促使思維進一步系統化。
在基本計量知識的基礎上，做量化策略的人們需要一種額外的能力：規避未來函式的能力。一些計量研究往往偏向於描述或解釋某一種現象，因此無需考慮模型中時間點前後的嚴格劃分。量化策略偏重於使用當前資料預測未來，並在預測的基礎上形成策略，因此在模型建立、資料處理時需要格外注意這個問題。個人認為，Out-of-Sample檢驗的相關內容可以很好的訓練這種能力，當然最好的方式還是在研發實踐中慢慢摸索。
【4】《漫步華爾街》 作者：麥基爾
說實話這本書對於量化投資策略的研發沒有任何幫助，對我而言其作用在於：1，認識指數化投資這種最具有經濟意義的投資方式；2，時刻警醒打敗市場有多難。
第二部分：擇時策略
【1】《海龜交易法則》 作者：柯蒂斯·費思
可以看作是一個機械交易策略各個組成部分的講解，有例項有說明，對大體上把握策略研發的工作很有幫助。其實如果能自行設計出一個類似乎海龜交易法則的交易策略出來，我覺得量化交易應該算初入門徑了。
【2】《交易策略評估與最佳化》 作者：羅伯特·帕多
這本書國內沒有翻譯版本，但是有臺灣的譯本，擇時策略的開發步驟大部分都涉及到了，做入門書很合適，對形成量化投資策略的研究思維有比較大的幫助。作者說自己首創了推進分析（Walk-forward），我不太清楚是否屬實。但是推進分析本身值得各位想入門量化交易的朋友好好研究，這是一個比經濟學Out-of-Sample檢驗更符合交易邏輯的回測方法，當然它本身可以算是Out-of-Sample檢驗的一種特殊形式。
【3】《量化交易——如何建立自己的演算法交易事業》 作者：歐內斯特·陳
相較於上一本，量化交易策略的組成成分方面講的更多一點。這本書雖然也有一點點因子模型的內容，但是主要內容還是擇時策略，作者也似乎更偏向於擇時的交易思維。涉及到了凱利公式以及一些量化策略的想法（我覺得書中的一些小例子不能算作真正的量化策略）。同類型的書中這一本其實寫的不算太好，但是它有中文版啊，也比較適合入門。
【4】《Building Reliable Trading Systems: Tradable Strategies That Perform As They Backtest and Meet Your Risk-Reward Goals》by Keith Fitschen
這本書的特色在於較為獨立的講解了量化交易策略的各個組成成分，並且說明了各個成分的作用，以及增加、調整之後對整體的影響之類比較實踐性的知識，開倉、過濾、平倉等基礎內容均有例項支撐，講的比較詳細。Trading Lore那一章我非常喜歡。拿來做入門書應該算是非常好的選擇。
第三部分：選股策略 / 投資組合管理
【1】一篇論文：
Eugene F. Fama, Kenneth R. French. The cross-section of expected stock returns. Journal of Finance, 47 (1992), pp. 427–465.
Alpha選股策略的源頭，而且還仔細做了規避未來函式的工作，提出的因子也在實踐中被證實有效。相比較而言，93年那篇更受學界認同的論文實際上是一篇解釋性的文章，從風險補償等方面來解釋超額回報來源的現象與問題，其對於量化投資策略的意義，見仁見智了。
【2】《Quantitative Equity Investing》by Frank J. Fabozzi, Sergio M. Focardi, Petter N. Kolm
又是這三個人的書，倒不是寫的有多好，但是確實是入門的上佳選擇。選股策略和投資組合管理在學界也有一定的研究地位，因此這本書的整體框架明顯比《Trends in Quantitative Finance》更清晰一些，沒有那麼雜亂。
【3】《積極型投資組合管理》 作者：格里納德，卡恩
先要說明，這本書除了個別章節以外，一點都不入門。這裡將其排進入門書單的原因，是因為它太重要了，繞不開。有志於選股策略和投資組合管理的朋友，請努力啃吧，可以搭配BARRA的手冊和Qian的那本《Quantitative Equity Portfolio Management》一起看。
第四部分：進階
大致瞭解了量化交易策略的基本構造之後，進階階段就沒有什麼固定的套路可說了。我比較推薦的是在實踐中成長，自己多做一做，隨便找個想法或者現成的策略進行回測。可能由於未來函式或者其他原因得到不靠譜的結果，然後發現，然後改進，自己對策略開發應該就會越來越熟悉了。
除此之外，非常重要的一點就是學習新的知識和技術。一旦形成了基本的策略構造能力，瞭解買賣、倉位、風控等部分的組合之後，量化策略研發的進階就要靠多吸收新鮮知識來支撐了。說實話，直覺、想法都是在大量學習前人知識的基礎上完成的，不然難免成為無源之水、無本之木。開卷有益，多多益善，書多看不要管科目，論文多讀不要管難易，想法總是會源源不斷的產生的。然後再去把想法實現出來，可能10個裡有10個都是錯的，但是事情總是在進展的，總該是好事。
其實進階階段沒什麼書值得推薦的，因為所有書都應該推薦。這裡隨便說幾本，意思一下：
【1】《統計套利》 作者：安德魯·波爾
整本書缺乏特別有用的細節，模型方面甚至有蒙外行的嫌疑，只能用來大概瞭解統計套利策略。不過，它介紹了一種具有經濟意義基礎的操作策略。我心目中，策略背後有站得住腳的經濟意義的策略包括：指數化投資——跟隨經濟進步的節奏盈利；套利——賺市場定價錯誤的錢；配對交易——兩個相關資產的價格差額不會過大，弱化版的套利。
當然，這些交易策略都存在風險，指數化投資可能隨經濟危機、經濟走弱而萎靡不振，套利行為也可能在極端市場狀態下崩盤。不過橫向對比而言，這幾種策略已經是有非常堅實的邏輯基礎的了。我個人認為，所有的交易策略都有缺點，當我們無法消除這些缺點的時候，應該學會理智的接受它，從風險控制的角度限制它，這是一個相對理性的處理方法。
【2】《走出幻覺走向成熟》 作者: 金融帝國
國內作者的好書一本，很多觀點都很有啟發性，值得推薦。
【3】《訊號與噪聲》 作者：納特•西爾弗
講大資料的書中，個人認為這是對搞量化策略的人來說，最有參考性的一本。可能跟這本書本身不是太技術，比較偏統計有關。
【4】《失控》 作者：凱文·凱利
跟量化投資沒關係，單純覺得是好書。要是當初能深刻理解凱利大爺關於去中心化貨幣的內容，早買比特幣發財了，這才是真·經濟直覺啊，哎。
【注】
本來想寫上《通向金融王國的自由之路》的，但是我實在不認同他所說的：入市技術的重要性只佔10％，以及其他一些觀點。其實有些內容挺不錯的，感興趣的可以深入看看。
【其他】
很多人推崇讀書、讀論文來吸收結構化的知識，不太認同在網上尋求碎片化知識。然而，量化交易研發、特別是Beta擇時策略的研發，往往特別需要這種碎片化知識。例如看到一個八卦，發現西蒙斯之前有個合夥人叫巴姆，用了人家巴姆的演算法，可能就會主動的去學習一下隱馬爾科夫模型，然後嘗試的測試一下；看到深度學習很火，就會去了解一下機器學習的分類方法，也許就能拿來分類上漲下跌呢；看到一個平臺的介紹，可能就會想想是否可以複製平臺的框架或者乾脆拿來主義。
來源：知乎 作者：楊博理
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