史上最全Quant资源整理

有些国外的平台、社区、博客如果连接无法打开，那说明可能需要“科学”上网

量化交易平台

国内在线量化平台：

• BigQuant - 你的人工智能量化平台 - 可以无门槛地使用机器学习、人工智能开发量化策略，基于python，提供策略自动生成器
• 镭矿 - 基于量化回测平台
• 果仁网 - 回测量化平台
• 京东量化 - 算法交易和量化回测平台
• 聚宽 - 量化回测平台
• 优矿 - 通联量化实验室
• Ricequant - 量化交易平台
• 况客 - 基于R语言量化回测平台
• Factors - 数库多因子量化平台
• 诸葛量化 - 量化交易平台
• 宽狗量化 - 回测量化平台

国外量化平台：

• Quantopian 研究、回测、算法众包平台
• QuantConnect 研究、回测和投资交易
• Quantstart 研究、回测和投资交易、数据科学网站
• ASC 研究、交易平台
• zulutrade 自动交易平台
• quantpedia 研究、策略平台
• algotrading101 策略研究平台
• investopedia 可以股票、外汇模拟交易的财经网站
• Amibroker 提供系统交易工具的一家公司
• AlgoTrades 股票、ETF、期货自动交易系统
• Numerai 数据工程师众包的一家对冲基金
• WealthFront 财富管理平台
• Betterment 个人投资平台
• TradeLink 量化交易平台
• ActiveQuant 基于JavaScript开源交易开发框架

相关平台：

• 掘金量化 - 支持C/C++、C#、MATLAB、Python和R的量化交易平台
• DigQuant - 提供基于matlab量化工具
• SmartQuant - 策略交易平台
• OpenQuant - 基于C#的开源量化回测平台

基于图表的量化交易平台

• 文华赢智 、TB、金字塔、MultiCharts 中国版 - 程序化交易软件、MT4、TradeStation
• Auto-Trader - 基于MATLAB的量化交易平台
• BotVS - 首家支持传统期货与股票证券与数字货币的量化平台

开源框架

• Pandas - 数据分析包
• Zipline - 一个Python的回测框架
• vnpy - 基于python的开源交易平台开发框架
• tushare - 财经数据接口包
• easytrader - 进行自动的程序化股票交易
• pyalgotrade - 一个Python的事件驱动回测框架
• pyalgotrade-cn - Pyalgotrade-cn在原版pyalgotrade的基础上加入了A股历史行情回测，并整合了tushare提供实时行情。
• zwPython - 基于winpython的集成式python开发平台
• quantmod - 量化金融建模
• rqalpha - 基于Python的回测引擎
• quantdigger - 基于python的量化回测框架
• pyktrader - 基于pyctp接口，并采用vnpy的eventEngine，使用tkinter作为GUI的python交易平台
• QuantConnect/Lean - Lean Algorithmic Trading Engine by QuantConnect (C#, Python, F#, VB, Java)
• QUANTAXIS - 量化金融策略框架

其他量化交易平台： Progress Apama、龙软DTS、国泰安量化投资平台、飞创STP、易盛程序化交易、盛立SPT平台、天软量化回测平台 、量邦天语、EQB-Quant

数据源

• TuShare - 中文财经数据接口包
• Quandl - 国际金融和经济数据
• Wind资讯-经济数据库 - 收费
• 东方财富 Choice金融数据研究终端 - 收费
• iFinD 同花顺金融数据终端 - 收费
• 朝阳永续 Go-Goal数据终端 - 收费
• 天软数据 - 收费
• 国泰安数据服务中心 - 收费
• 锐思数据 - 收费
• 恒生API - 收费
• Bloomberg API - 收费
• 数库金融数据和深度分析API服务 - 收费
• Historical Data Sources - 一个数据源索引
• 预测者网 - 收费
• 巨潮资讯 - 收费
• 通联数据商城 - 收费
• 通达信 - 免费
• 历史数据 - 文档 | BigQuant - 免费
• 新浪、雅虎、东方财富网 - 免费
• 聚合数据、数粮 、数据宝 - 收费

数据库

• manahl/arctic: High performance datastore for time series and tick data - 基于mongodb和python的高性能时间序列和tick数据存储
• kdb | The Leader in High-Performance Tick Database Technology | Kx Systems - 收费的高性能金融序列数据库解决方案
• MongoDB Blog - 用mongodb存储时间序列数据
• InfluxDB – Time-Series Data Storage | InfluxData - Go写的分布式时间序列数据库
• OpenTSDB/opentsdb: A scalable, distributed Time Series Database. - 基于HBase的时间序列数据库
• kairosdb/kairosdb: Fast scalable time series database - 基于Cassandra的时间序列数据库
• SQLite Home Page

网站、论坛、社区、博客

国外：

• AQR - Alternative Investments
• http://epchan.blogspot.jp/
• FOSS Trading
• wilmott.com - Forum
• Traders Magazine: The stock dealers and institutional traders complete interactive news and information service
• http://practicalquant.blogspot.jp/?view=classic
• http://www.thewholestreet.com/
• Implementing QuantLib
• http://tradingwithpython.blogspot.jp/
• Coding the markets
• Quantivity
• Quant Mashup | Quantocracy
• On a long enough timeline the survival rate for everyone drops to zero
• Keplerian Finance - exploring the boundaries of quantitative finance
• The Journal of Trading: Home
• All things finance and technology…
• Quant News
• Quantitative Trading Strategies | Numerical Method Inc.
• Nuclear Phynance
• Elite Trader
• Meb Faber Research - Stock Market and Investing Blog
• Portfolio Workstation by Alpha Level
• http://falkenblog.blogspot.jp/
• Quantitative Finance Stack Exchange
• The mathematics of investing and markets • r/quantfinance
• QuantNet Community
• QUANTITATIVE RESEARCH AND TRADING - The latest theories, models and investment strategies in quantitative research and trading
• QUSMA - Quantitative Systematic Market Analysis
• https://abnormalreturns.com/
• CSSA
• http://www.tradingtheodds.com/
• Quantitative Trading, Statistical Arbitrage, Machine Learning and Binary Options
• Collective2 - The platform that connects investors with top-traders
• Alvarez Quant Trading
• The Marketplace For Algorithmic Trading Systems | Quantiacs
• Quantitative Finance
• Quantopian Lectures
• Kitces.com - Advancing Knowledge in Financial Planning
• Forex Factory
• The R Trader
• How to be a Quant
• 关于交易策略的机器学习
• scikit-learn: machine learning in Python
• Paul Wilmott
• The Trend is your Friend
• Practical Quant
• John Mauldin’s Outside the Box
• Quantum Financier
• Quantified Strategies
• BlackRock Blog
• Quant at Risk

国内：

• BigQuant量化社区
• 算法组_新浪微博
• 海洋部落
• 水木社区
• （经管之家）人大经济论坛
• 清华大学学生经济金融论坛
• matlab技术论坛
• 微量网
• Code4Quant
• 量化交易 - 热门问答 - 知乎
• 集思录 - 低风险投资 - 集思录
• 雪球 - 聪明的投资者都在这里
• myquant/strategy: 掘金策略集锦
• botvs/strategies - 用Javascript or Python进行量化交易
• 芝诺量化交易,程序化交易
• 统计之都 (Capital of Statistics)
• 中国量化投资学会
• 宽客 (Quant) - 索引 - 知乎
• faruto的博客
• 博文_bicloud_新浪博客
• 博文_郑来轶_新浪博客
• flitter_新浪博客
• david自由之路
• 作者安道全_新浪博客
• 债券的大拿没钱又丑
• 期货用来复盘的blog
• 花荣_新浪博客
• 股海泛舟 - 股海范舟
• 带头大哥777的博客

交易API

• 上海期货信息技术有限公司CTP API - 期货交易所提供的API
• 飞马快速交易平台 - 上海金融期货信息技术有限公司 - 飞马
• 大连飞创信息技术有限公司 - 飞创
• vnpy - 基于python的开源交易平台开发框架
• QuantBox/XAPI2 - 统一行情交易接口第2版
• easytrader - 提供券商华泰/佣金宝/银河/广发/雪球的基金、股票自动程序化交易，量化交易组件
• IB API | Interactive Brokers - 盈透证券的交易API

编程

Python

安装

• Anaconda - 推荐通过清华大学镜像 下载安装
• Pycharm download
• Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke - Windows用户从这里可以下载许多python库的预编译包

教程

• Python | Codecademy
• 用 Python 玩转数据 - 南京大学 | Coursera
• Google 开源项目风格指南 (中文版)
• 廖雪峰python教程
• Introduction to Data Science in Python - University of Michigan | Coursera
• The Python Tutorial
• Python for Finance
• Algorithmic Thinking - Python 算法思维训练
• Python Cookbook 3rd Edition Documentation

库

• Python Extension Packages for Windows

• awesome-python: A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources

• pandas - Python做数据分析的基础

• pyql: Cython QuantLib wrappers

• ffn - 绩效评估

• ta-lib: Python wrapper for TA-Lib (http://ta-lib.org/). - 技术指标

• StatsModels: Statistics in Python — statsmodels documentation - 常用统计模型

• arch: ARCH models in Python - 时间序列

• pyfolio: Portfolio and risk analytics in Python - 组合风险评估

• twosigma/flint: A Time Series Library for Apache Spark - Apache Spark上的时间序列库

R

安装

• The Comprehensive R Archive Network - 从国内清华镜像下载安装
• RStudio - R的常用开发平台下载

教程

• Free Introduction to R Programming Online Course - datacamp的在线学习
• R Programming - 约翰霍普金斯大学 | Coursera
• Intro to Computational Finance with R - 用R进行计算金融分析

库

• CRAN Task View: Empirical Finance - CRAN官方的R金融相关包整理
• qinwf/awesome-R: A curated list of awesome R packages, frameworks and software. - R包的awesome

C++

教程

• C++程序设计 - 北京大学 郭炜
• 基于Linux的C++ - 清华大学 乔林
• 面向对象程序设计（C++） - 清华大学 徐明星
• C++ Design Patterns and Derivatives Pricing - C++设计模式
• C++ reference - cppreference.com - 在线文档

库

• fffaraz/awesome-cpp: A curated list of awesome C/C++ frameworks, libraries, resources, and shiny things. - C++库整理
• rigtorp/awesome-modern-cpp: A collection of resources on modern C++ - 现代C++库整理
• QuantLib: a free/open-source library for quantitative finance
• libtrading/libtrading: Libtrading, an ultra low-latency trading connectivity library for C and C++.

Julia

教程

• Learning Julia - 官方整理
• QUANTITATIVE ECONOMICS with Julia - 经济学诺奖获得者Thomas Sargent教你Julia在量化经济的应用。

库

• Quantitative Finance in Julia - 多数为正在实现中，感兴趣的可以参与

编程论坛

• Stack Overflow
• SegmentFault
• Quora
• Github
• 知乎 - 与世界分享你的知识、经验和见解

编程能力在线训练

• Solve Programming Questions | HackerRank - 包含常用语言(C++, Java, Python, Ruby, SQL)和相关计算机应用技术(算法、数据结构、数学、AI、Linux Shell、分布式系统、正则表达式、安全)的教程和挑战。
• LeetCode Online Judge - C, C++, Java, Python, C#, JavaScript, Ruby, Bash, MySQL在线编程训练

Quant Books

• 《投资学》第6版[美]兹维·博迪.文字版 (link)

• 《打开量化投资的黑箱》 里什·纳兰

• 《宽客》[美] 斯科特·帕特森（Scott Patterson） 著；译科，卢开济 译

• 《解读量化投资：西蒙斯用公式打败市场的故事》 忻海

• 《Trends in Quantitative Finance》 Frank J. Fabozzi, Sergio M. Focardi, Petter N. Kolm

• 《漫步华尔街》麦基尔

• 《海龟交易法则》柯蒂斯·费思

• 《交易策略评估与最佳化》罗伯特·帕多

• 《统计套利》 安德鲁·波尔《信号与噪声》纳特•西尔弗

• 《期货截拳道》朱淋靖

• 《量化投资—策略与技术》 丁鹏

• 《量化投资—以matlab为工具》 李洋faruto

• 《量化投资策略:如何实现超额收益Alpha》 吴冲锋

• 《中低频量化交易策略研发（上）》 杨博理

• 《走出幻觉走向成熟》 金融帝国

• 《失控》凯文·凯利 《通往财务自由之路》范K撒普

• 《以交易为生》 埃尔德

• 《超越技术分析》图莎尔·钱德

• 《高级技术分析》布鲁斯·巴布科克

• 《积极型投资组合管理》格里纳德，卡恩

• 《金融计量学:从初级到高级建模技术》 斯维特洛扎

• 《投资革命》Bernstein

• 《富可敌国》Sebastian Mallaby

• 《量化交易——如何建立自己的算法交易事业》欧内斯特·陈

• 《聪明的投资者》 巴菲特

• 《黑天鹅·如何应对不可知的未来》 纳西姆·塔勒布

• 《期权、期货和其他衍生品》 约翰·赫尔

• 《Building Reliable Trading Systems: Tradable Strategies That Perform As They Backtest and Meet Your Risk-Reward Goals》 Keith Fitschen

• 《Quantitative Equity Investing》by Frank J. Fabozzi, Sergio M. Focardi, Petter N. Kolm

• Barra USE3 handbook

• 《Quantitative Equity Portfolio Management》 Ludwig Chincarini

• 《Quantitative Equity Portfolio Management》 Qian & Hua & Sorensen

Quant Papers

Machine Learning Related

• Cavalcante, Rodolfo C., et al. “Computational Intelligence and Financial Markets: A Survey and Future Directions.” Expert Systems with Applications 55 (2016): 194-211.(link)

Low Frequency Prediction

• Atsalakis G S, Valavanis K P. Surveying stock market forecasting techniques Part II: Soft computing methods. Expert Systems with Applications, 2009, 36(3):5932–5941. (link)
• Cai X, Lin X. Feature Extraction Using Restricted Boltzmann Machine for Stock Price Predic- tion. 2012 IEEE International Conference on Computer Science and Automation Engineering (CSAE), 2012. 80–83.(link)
• Nair B B, Dharini N M, Mohandas V P. A stock market trend prediction system using a hybrid decision tree-neuro-fuzzy system. Proceedings - 2nd International Conference on Advances in Recent Technologies in Communication and Computing, ARTCom 2010, 2010. 381–385. (link)
• Lu C J, Lee T S, Chiu C C. Financial time series forecasting using independent component analysis and support vector regression. Decision Support Systems, 2009, 47(2):115–125. (link)
• Creamer G, Freund Y. Automated trading with boosting and expert weighting. Quantitative Finance, 2010, 10(4):401–420. (link)
• Batres-Estrada, Bilberto. “Deep learning for multivariate financial time series.” (2015). (link)
• Xiong, Ruoxuan, Eric P. Nicholas, and Yuan Shen. “Deep Learning Stock Volatilities with Google Domestic Trends.” arXiv preprint arXiv:1512.04916 (2015).(link)
• Sharang, Abhijit, and Chetan Rao. “Using machine learning for medium frequency derivative portfolio trading.” arXiv preprint arXiv:1512.06228 (2015).(link)

Reinforcement Learning

• Dempster, Michael AH, and Vasco Leemans. “An automated FX trading system using adaptive reinforcement learning.” Expert Systems with Applications 30.3 (2006): 543-552. (link)
• Tan, Zhiyong, Chai Quek, and Philip YK Cheng. “Stock trading with cycles: A financial application of ANFIS and reinforcement learning.” Expert Systems with Applications 38.5 (2011): 4741-4755. (link)
• Rutkauskas, Aleksandras Vytautas, and Tomas Ramanauskas. “Building an artificial stock market populated by reinforcement‐learning agents.” Journal of Business Economics and Management 10.4 (2009): 329-341.(link)
• Deng, Yue, et al. “Deep Direct Reinforcement Learning for Financial Signal Representation and Trading.” (2016).(link)

Natual Language Processing Related

• Bollen J, Mao H, Zeng X. Twitter mood predicts the stock market. Journal of Computational Science, 2011, 2(1):1–8. (link)
• Preis T, Moat H S, Stanley H E, et al. Quantifying trading behavior in financial markets using Google Trends. Scientific reports, 2013, 3:1684. (link)
• Moat H S, Curme C, Avakian A, et al. Quantifying Wikipedia Usage Patterns Before Stock Market Moves. Scientific Reports, 2013, 3:1–5. (link)
• Ding, Xiao, et al. “Deep learning for event-driven stock prediction.” Proceedings of the 24th International Joint Conference on Artificial Intelligence (ICJAI’15). 2015. (link)
• Fehrer, R., & Feuerriegel, S. (2015). Improving Decision Analytics with Deep Learning: The Case of Financial Disclosures. arXiv preprint arXiv:1508.01993. (link)

High Frequency Trading

• Nevmyvaka Y, Feng Y, Kearns M. Reinforcement learning for optimized trade execution. Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning ICML 06, 2006, 17(1):673–680. (link)
• Ganchev K, Nevmyvaka Y, Kearns M, et al. Censored exploration and the dark pool problem. Communications of the ACM, 2010, 53(5):99. (link)
• Kearns M, Nevmyvaka Y. Machine learning for market microstructure and high frequency trading. High frequency trading - New realities for traders, markets and regulators, 2013. 1–21. (link)
• Sirignano, Justin A. “Deep Learning for Limit Order Books.” arXiv preprint arXiv:1601.01987 (2016). (link)
• Deng, Yue, et al. “Sparse coding-inspired optimal trading system for HFT industry.” IEEE Transactions on Industrial Informatics 11.2 (2015): 467-475.(link)
• Ahuja, Saran, et al. “Limit order trading with a mean reverting reference price.” arXiv preprint arXiv:1607.00454 (2016). (link)
• Aït-Sahalia, Yacine, and Jean Jacod. “Analyzing the spectrum of asset returns: Jump and volatility components in high frequency data.” Journal of Economic Literature 50.4 (2012): 1007-1050. (link)

Portfolio Management

• B. Li and S. C. H. Hoi, “Online portfolio selection,” ACM Comput. Surv., vol. 46, no. 3, pp. 1–36, 2014. (link)
• Heaton, J. B., Polson, N. G., & Witte, J. H. (2016). Deep Portfolio Theory. (link)
• Eugene F. Fama, Kenneth R. French. The cross-section of expected stock returns. Journal of Finance, 47 (1992), pp. 427–465.

学术期刊

一堆学术期刊可以常常去浏览一下，也会有许多思路，作者常常看的有：

• Journal of FinanceJournal of Financial Economics
• Review of Financial Studies
• Journal of Accounting and Economics
• Review of Accounting Studies
• Journal of Accounting Research
• Accounting Review
• Journal of Financial and Quantitative Analysis
• Financial Analysts Journal
• Financial Management
• Journal of Empirical Finance
• Quantitative Finance
• Journal of Alternative Investments
• Journal of Fixed Income
• Journal of Investing
• Journal of Portfolio Management
• Journal of Trading
• Review of Asset Pricing Studies
• 经济研究
• 经济学（季刊）
• 金融研究
• 管理世界
• 会计研究
• 投资研究

https://zhuanlan.zhihu.com/p/26179943