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算法交易通常是一個被初學者認為很難掌握的複雜領域。它涵蓋了廣泛的學科，某些方面需要相當程度的數學和統計。
是以，對于初學者來說，這可能讓他們非常氣餒。實際上，大緻的概念很容易掌握，而後面的細節可以通過疊代，持續的方式慢慢學習。
算法交易的優點在于，由于許多經紀商提供了高度現實的模拟交易系統，我們無需用真錢來練習政策。盡管此類系統存在某些要注意的事項，但它們提供了一個絕對沒有資金風險的一種環境來幫助我們加深了解。
我經常收到的一個問題是“該如何開始進行量化交易？”
我已經寫了一些關于量化交易的初學者指南，但是一篇文章不能涵蓋該主題的多樣性。是以，我決定在本文中推薦幾本我最喜歡的入門級量化交易書。
第一個任務是讓新手們獲得對該主題的一個紮實的概述。我發現在基本知識被覆寫和了解之前，避免大量的數學讨論要容易得多。我為此找到的最好的書籍如下：
· 1） Ernest Chan的量化交易 - 這是我最喜歡的金融書籍之一。Chan博士對使用MatLab或Excel建立一個“業餘”量化交易系統的過程進行了很好的概述。他使這個話題變得非常容易上手，給人的印象是“任何人都可以做到”。盡管跳過了很多細節（主要是為了簡潔），但本書還是對算法交易的原理有很好介紹。他讨論了alpha生成（“交易模型”），風險管理，自動化執行系統和某些政策（尤其是動量和均值回歸）。這本書是一個很好的初始點。
· 2） Rishi K. Narang的打開量化盒子的黑箱 - 在本書中，Narang博士詳細解釋了專業量化對沖基金的運作方式。它面向正在考慮是否要投資這種“黑匣子”的投資者。盡管與業餘投資者似乎無關緊要，但該書實際上包含了大量有關應如何實施“适當的”量化交易系統的資訊。例如，它概述了交易成本和風險管理的重要性，以及該在哪裡尋找更多資訊。許多業餘算法交易員可以很好地掌握這一點，并了解“專業人士”如何進行交易。
· 3） Barry Johnson的算法交易和DMA - 金融行業中的“算法交易”一詞通常是指銀行和經紀人用來執行有效交易的執行算法。我一直提到的算法交易不僅涵蓋交易的那些方面，還涵蓋量化或系統的交易。這本書主要是關于前者的，這是由某投資銀行的量化軟體開發商Barry Johnson撰寫的。這是否對我們沒有用？一點也不。對交易所的運作方式和“市場微觀結構”有更深入的了解，可以極大地幫助業餘政策提高盈利能力。盡管它是一本複雜的書，但還是值得一讀。
一旦掌握了基本概念，就有必要開始制定交易政策。這通常被稱為交易系統的alpha模型。這些政策很容易找到，但是真正的價值在于通過廣泛的研究和回測來确定自己的交易參數。下列書籍讨論了某些類型的交易和執行系統，以及如何實施它們：
· 4） Ernest Chan的算法交易：這是Chan博士的第二本書。在第一本書中，他沒有提到動量，均值回歸和某些高頻政策。本書深入讨論了此類政策，并提供了重要的實作方面的細節，盡管其數學複雜度比第一種方法高（例如，卡爾曼濾波器，平穩性/協整，CADF等）。這些政策再次充分利用了MatLab，但是對于那些有程式設計經驗的人來說，可以輕松地将代碼修改為C ++，Python / pandas或R。由于第一本書是幾年前寫的，這本還提供了有關最新市場行為的一些新的資訊。
· 5）拉裡·哈裡斯（Larry Harris ）的市場微觀結構，我個人認為，即使在量化交易的開始階段，這也是必須學習的一個重要領域。市場微觀結構是市場參與者如何互動以及訂單簿中的“科學” 。它與交易所的功能以及進行交易時的實際情況密切相關。本書很少涉及交易政策，而是更多關于設計執行系統時要注意的事情。量化金融領域的許多專業人士都認為這是一本很好的書，我也強烈推薦它。
在此階段，作為個人交易者，您将真正準備好開始研究一個關于交易系統其他的部分，例如執行機制（及其與交易成本的深層關系）以及風險和投資組合管理。
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