Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Quantitative Trading de Ernest P. Chan

Quantitative Trading: Wiley Trading Series

Autor Ernest P. Chan
en Limba Engleză Hardback – 16 sep 2021

Problema fundamentală pentru mulți investitori individuali nu este lipsa datelor, ci absența unui cadru riguros pentru a transforma acele date în profit constant fără a cădea în capcana supra-optimizării. Quantitative Trading rezolvă această barieră tehnică prin oferirea unui model de afaceri complet pentru tranzacționarea algoritmică, adaptat resurselor unui trader independent. Remarcăm modul în care Ernest P. Chan demitizează complexitatea domeniului, structurând volumul ca un parcurs de la 'pescuirea' ideilor până la execuția automatizată. Subliniem că această a doua ediție pune un accent deosebit pe integrarea tehnicilor de machine learning, oferind soluții concrete pentru adaptarea strategiilor la regimuri de piață fluctuante. Ca și Peng Liu în Quantitative Trading Strategies Using Python, autorul distilează experiență reală în principii acționabile, însă Ernest P. Chan extinde perspectiva și asupra managementului riscului și al selecției consultanților financiari. Structura cărții urmărește o progresie logică: primele capitole definesc argumentele de business și scalabilitatea, urmate de secțiuni tehnice despre identificarea strategiilor potrivite capitalului propriu și evitarea erorilor critice precum 'survivorship bias'. Experiența de lectură este una densă, orientată spre implementare, unde codul sursă în Python și R nu este doar ilustrativ, ci constituie scheletul pe care cititorul își poate construi propriul sistem. Față de alte titluri din Wiley Trading Series, acest volum se distinge prin echilibrul dintre rigoarea academică și pragmatismul necesar supraviețuirii pe piețele financiare moderne.

Citește tot Restrânge

Din seria Wiley Trading Series

Preț: 28359 lei

Puncte Express: 425
Hardback (2) de la 14269 lei

Carte disponibilă

Livrare economică 06-20 mai
Livrare express 22-28 aprilie pentru 9543 lei

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781119800064
ISBN-10: 1119800064
Pagini: 256
Dimensiuni: 159 x 227 x 27 mm
Greutate: 0.52 kg
Ediția:2. Auflage
Editura: Wiley
Seria Wiley Trading Series

Locul publicării:Hoboken, United States

De ce să citești această carte

Această carte este esențială pentru traderii care doresc să treacă de la speculația intuitivă la un sistem bazat pe dovezi statistice. Cititorul câștigă acces la metodologii testate de backtesting și optimizare prin machine learning, învățând cum să construiască o infrastructură de tranzacționare robustă. Este un ghid practic ce oferă instrumentele necesare pentru a concura cu succes pe piețele globale, utilizând resurse accesibile oricărui investitor disciplinat.

Despre autor

Ernest P. Chan este un expert recunoscut la nivel mondial în domeniul tranzacționării cantitative și algoritmice. Cu o formație academică solidă și o carieră începută în cadrul unor instituții financiare de prestigiu, acesta a devenit una dintre vocile de referință pentru traderii retail prin intermediul firmei sale de consultanță și al cursurilor de specialitate. Expertiza sa acoperă aplicarea inteligenței artificiale în finanțe și dezvoltarea strategiilor statistice de arbitraj, fiind autorul mai multor volume de succes publicate în cadrul Wiley Trading Series.

Descriere

Master the lucrative discipline of quantitative trading with this insightful handbook from a master in the field
 
In the newly revised Second Edition of Quantitative Trading: How to Build Your Own Algorithmic Trading Business, quant trading expert Dr. Ernest P. Chan shows you how to apply both time-tested and novel quantitative trading strategies to develop or improve your own trading firm.
 
You'll discover new case studies and updated information on the application of cutting-edge machine learning investment techniques, as well as:
* Updated back tests on a variety of trading strategies, with included Python and R code examples
* A new technique on optimizing parameters with changing market regimes using machine learning.
* A guide to selecting the best traders and advisors to manage your money
 
Perfect for independent retail traders seeking to start their own quantitative trading business, or investors looking to invest in such traders, this new edition of Quantitative Trading will also earn a place in the libraries of individual investors interested in exploring a career at a major financial institution.

 

 

 

Notă biografică

ERNEST P. CHAN, PHD, is an expert in the application of statistical models and software for trading currencies, futures, and stocks. He holds a doctorate in theoretical physics from Cornell University and is Managing Member of investment management firm QTS Capital Management and founder of financial machine learning firm Predictnow.ai.

Cuprins

Preface to the 2nd Edition xi Preface xv Acknowledgments xxi Chapter 1: The Whats, Whos, and Whys of Quantitative Trading 1 Who Can Become a Quantitative Trader? 2 The Business Case for Quantitative Trading 4 Scalability 5 Demand on Time 5 The Nonnecessity of Marketing 7 The Way Forward 8 Chapter 2: Fishing for Ideas 11 How to Identify a Strategy that Suits You 14 Your Working Hours 14 Your Programming Skills 15 Your Trading Capital 15 Your Goal 19 A Taste for Plausible Strategies and Their Pitfalls 20 How Does It Compare with a Benchmark, and How Consistent Are Its Returns? 20 How Deep and Long is the Drawdown? 23 How Will Transaction Costs Affect the Strategy? 24 Does the Data Suffer from Survivorship Bias? 26 How Did the Performance of the Strategy Change over the Years? 27 Does the Strategy Suffer from Data-Snooping Bias? 28 Does the Strategy "Fly under the Radar" of Institutional Money Managers? 30 Summary 30 References 31 Chapter 3: Backtesting 33 Common Backtesting Platforms 34 Excel 34 MATLAB 34 Python 36 R 38 QuantConnect 40 Blueshift 40 Finding and Using Historical Databases 40 Are the Data Split and Dividend Adjusted? 41 Are the Data Survivorship-Bias Free? 44 Does Your Strategy Use High and Low Data? 46 Performance Measurement 47 Common Backtesting Pitfalls to Avoid 57 Look-Ahead Bias 58 Data-Snooping Bias 59 Transaction Costs 72 Strategy Refinement 77 Summary 78 References 79 Chapter 4: Setting Up Your Business 81 Business Structure: Retail or Proprietary? 81 Choosing a Brokerage or Proprietary Trading Firm 85 Physical Infrastructure 87 Summary 89 References 91 Chapter 5: Execution Systems 93 What an Automated Trading System Can Do for You 93 Building a Semiautomated Trading System 95 Building a Fully Automated Trading System 98 Minimizing Transaction Costs 101 Testing Your System by Paper Trading 103 Why Does Actual Performance Diverge from Expectations? 104 Summary 107 Chapter 6: Money and Risk Management 109 Optimal Capital Allocation and Leverage 109 Risk Management 120 Model Risk 124 Software Risk 125 Natural Disaster Risk 125 Psychological Preparedness 125 Summary 130 Appendix: A Simple Derivation of the Kelly Formula when Return Distribution is Gaussian 131 References 132 Chapter 7: Special Topics in Quantitative Trading 133 Mean-Reverting versus Momentum Strategies 134 Regime Change and Conditional Parameter Optimization 137 Stationarity and Cointegration 147 Factor Models 160 What is Your Exit Strategy? 169 Seasonal Trading Strategies 174 High-Frequency Trading Strategies 186 Is it Better to Have a High-Leverage versus a High-Beta Portfolio? 188 Summary 190 References 192 Chapter 8: Conclusion 193 Next Steps 197 References 198 Appendix: A Quick Survey of MATLAB 199 Bibliography 205 About the Author 209 Index 211