量化交易与机器学习书籍推荐
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之前做衍生品定价有很详细的书单，偏向于随机分析、数值计算、C++等，现在机器学习、统计、量化交易更为流行，下面推荐几本这方面的书籍吧。
首先说说量化股票。
《Active Equity Management》, July 18, 2014, by Xinfeng Zhou, Sameer Jain
这本书的作者Xinfeng Zhou毕业于麻省理工，之前在SAC、高盛等公司都工作过，目前是股票多空组合的投资经理。这本书详细介绍了实务中量化股票的选股信号、投资组合优化、风险管理、算法交易等内容，与很多偏向理论和模型的书不同，这本书从实践角度出发，通俗易懂。另外也给出了很多参考文献，一般学术界研究量化投资也是高度偏重于股票方面，学术界的很多因子和想法也可以在实践中得到验证。
提到这位作者不妨介绍一下他另外一本关于量化面试的书，俗称“绿皮书”：
《A Practical Guide To Quantitative Finance Interviews》, April 9, 2008, by Xinfeng Zhou
包括了智力题、概率、统计、随机过程、编程、数学等方面，俗称量化面试宝典，普通公司的面试应该足以对付，当然最厉害那几家估计不行。
除了量化股票，其他方面的量化也比较重要，也有一些比较综合的书，比如
《Machine Trading**：Deploying Computer Algorithms to Conquer the Markets**》, Feb. 6, 2017, by Ernest P. Chan
这本书的亚马逊评分只有3颗星，但我会给他5颗星。这本书从最基本的模型到最复杂的人工智能模型都有涉猎，股票、期货、期权全覆盖，最重要的是，有完整的Matlab代码和数据！！！很多量化交易的书哪怕是偏向实务，但是由于缺乏代码和数据，别人无法重现他们的结果，也很难拿给自己用，但这本书最出众的地方给出了完整的代码。而且作者强烈推荐使用Matlab做研究和交易。这位作者还有自己的博客和讲座，在量化界还是小有名气的。
既然提到了这位作者，就顺带提一下他另一本书：
《Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale》, May 28, 2013, by Ernest P. Chan
这本书也非常好，偏向于传统的统计方法，包括时间序列等，策略也是均值回归为主，期货方面也介绍了一些基本知识和简单的趋势策略，另外也有Matlab程序。
最后介绍一本统计、机器学习的书：
《An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R》，2013
这本书用R语言介绍了经典的统计、机器学习模型：线性回归、逻辑斯特回归、Ridge、Lasso、SVM、boosting、random forest等等，有详细的代码和数据，习题也有解答，网上也有上课的视频，方便学习。
以上这些书籍可以综合起来学习，结合自己的数据库，开发相应的策略。最后推荐一下的我的知乎live: 量化交易职业发展