Algorithmic Trading Methods- Applications Using Advanced Statistics, Optimization, and Machine Learning Techniques-Academic Press (2020)¶

作者: Robert L. Kissell
出版社: Academic Press
出版年份: 2020
格式: PDF
难度: ⭐⭐⭐⭐
推荐指数: ⭐⭐⭐⭐⭐
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内容简介¶

本书《Algorithmic Trading Methods: Applications Using Advanced Statistics, Optimization, and Machine Learning Techniques》由Robert L. Kissell撰写，深入探讨了算法交易的核心概念和实践方法。作为《The Science of Algorithmic Trading and Portfolio Management》的续作，本书新增了关于算法交易、高级交易分析、回归分析、优化和高级统计方法等章节。

本书旨在为读者提供在不断变化的金融环境中进行交易策略和模型构建的深刻见解，涵盖了交易前和交易后分析、清算成本与风险分析以及合规和监管报告要求。书中重点介绍了新的投资技术，包括协助最佳执行流程、模型验证、质量保证测试、限价订单建模和智能订单路由分析等内容。此外，本书还详细讲解了使用机器学习、预测分析和神经网络等先进建模技术在交易和金融领域的应用，并提供了交易成本分析（TCA）函数库，这些编程工具可通过多种软件应用程序和编程语言访问。本书为量化分析师、算法交易员、金融工程师和数据科学家提供了全面的理论基础和丰富的实践案例，是理解和应用高级统计、优化和机器学习技术于算法交易的宝贵资源。

主要特点¶

理论基础扎实
实践案例丰富
操作指导清晰
适合实际应用

适合人群¶

量化分析师
算法交易员
金融工程师
数据科学家