7 лучших книг по алгоритмической торговле 2024 года

Независимо от того, новичок вы или профессионал, наш тщательно подобранный список семи лучших книг по алгоритмической торговле 2024 года станет для вас кладезем знаний, идей и экспертных стратегий.

Алгоритмическая торговля имеет репутацию сложной для новичков. Это обширная дисциплина, некоторые аспекты которой требуют неплохих знаний математики и статистики. Поэтому на первый взгляд она может показаться немного пугающей. Но вот что интересно — общие концепции на самом деле довольно просты для понимания, а все тонкости можно освоить постепенно, шаг за шагом.

Если вы, как и большинство участников нашего сообщества, предпочитаете самообучение, то здесь вы найдете кладезь полезных материалов, которые помогут вам стать мастером алгоритмической торговли быстрее, чем вы думаете.

Начнем с того, что разберемся, что такое алгоритмы и алгоритмическая торговля, а затем сразу перейдем к списку новых книг на 2024 год. Приготовьтесь переворачивать страницы!

Что такое алгоритмическая торговля?

Торговые алгоритмы, часто называемые алгоритмической торговлей или алготрейдингом, используют компьютерную программу, которая следует определенному набору инструкций, или алгоритму, для выполнения торговых операций.

👉 В чем прелесть? Этот метод может потенциально приносить прибыль с такой скоростью и частотой, что даже самый быстрый трейдер-человек не сможет с ним сравниться.

Эти алгоритмические инструкции основаны на времени, цене, количестве и других математических моделях. Алго-трейдинг не только предлагает заманчивые возможности для получения прибыли, но и повышает ликвидность рынка, а также внедряет системный подход к торговле.

Для криптовалютного рынка у нас есть такие провайдеры, как Bitsgap, которые автоматизировали широко используемые торговые стратегии для вас. Таким образом, вам не придется заниматься сложным ручным программированием алгоритмов. Вместо этого вы можете использовать проверенные стратегии, не набирая ни одной строчки кода.

Однако, если вы хотите создать свой собственный алгоритм, у нас есть отличный выбор книг, которые помогут вам в этом. Приступим!

Лучшие книги по алгоритмам для трейдинга

Лучшие книги по алгоритмам для начинающих: книги доктора Чана по торговым алгоритмам и классика Дэйви

Ваша первоначальная задача — получить прочное понимание основ. Легче обойти сложные математические дискуссии, пока вы не освоите основы. Чтобы помочь вам начать свой путь, мы нашли несколько фантастических книг, обе написаны доктором Эрнестом Чаном:

• Количественная торговля: как построить свой собственный алгоритмический торговый бизнес: здесь доктор Чан дает блестящий обзор создания «розничной» системы количественной торговли с использованием таких инструментов, как MatLab. Он делает тему невероятно доступной, оставляя у вас ощущение, что «вы все поняли». Хотя в книге не углубляются в некоторые детали, она является фантастическим введением в внутреннюю кухню алгоритмической торговли.
• Алгоритмическая торговля: выигрышные стратегии и их обоснование: в своей первой книге доктор Чан упомянул о моменте, возвращении к среднему значению и высокочастотных стратегиях, а здесь он углубляется в эту тему, приводя множество конкретных примеров реализации, хотя и с некоторыми сложными математическими выкладками (например, фильтры Калмана или CADF). Код в значительной степени основан на MatLab, но может быть адаптирован для C++, Python или R.

Внимание: обе книги содержат много примеров с использованием MatLab. Поэтому, если ваши навыки работы с MatLab еще не на высоте, некоторые части могут оказаться сложными.

Хотя «Алгоритмическая торговля» входит в название обеих книг, ни одна из них не содержит пошагового руководства по подключению модели или системы MatLab к рынку для алгоритмической торговли в реальном времени.

Но не расстраивайтесь! Один из рецензентов Amazon под ником ETO Trader дает ценный совет: поиск в Google по запросу «MatLab as an Automated Execution System» приведет вас к статье доктора Чана, в которой описано, как подключить MatLab к Interactive Brokers через сторонний интерфейс MatLab.

Наконец, даже если в названии явно не упоминается «квант», можно с уверенностью сказать, что модели основаны на квантовых принципах. Поэтому, если вы ищете осцилляторы, Ганна или MACD, эти книги, скорее всего, не подойдут вам.

Также обратите внимание на классику:

• Building Winning Algorithmic Trading Systems Кевина Дарви, которая может стать бесценным сокровищем в вашей библиотеке торговых справочников, помогая вам разобраться в сложной методологии реального дневного трейдера. Независимо от того, оцениваете ли вы существующую торговую систему или разрабатываете новую, эта книга предлагает глубокий подход к тестированию, статистическому анализу и проверке ваших торговых идей. Она посвящена не столько техническим аспектам систем, сколько преобразованию простой идеи в потенциально прибыльную торговую систему.

Однако важно иметь в виду, что Дарви не является профессиональным программистом. В результате его программный код отражает некоторые типичные ошибки начинающих программистов, такие как частое использование загадочных аббревиатур, что делает его несколько сложным для чтения и отладки. Раздел, посвященный методу Монте-Карло, больше посвящен использованию загружаемого инструмента, а не созданию собственного. Тем не менее, благодаря простому языку книга читается легко и интересно.

👉 Все три книги требуют глубокого понимания технического анализа. Однако, если вы сомневаетесь в своем опыте в ТА, не беспокойтесь! Подумайте о том, чтобы начать свое путешествие с книги «Искусство и наука технического анализа». После того, как вы усвоите ее знания, вы будете полностью готовы исследовать глубины трех других книг.

Алгоритмы в финансах Книги: Продвинутый

Python для финансов: Освоение финансов на основе данных

Основное внимание в книге доктора Ив Дж. Хильпиша уделяется обзору инструментов и пакетов, доступных в научном стеке — numpy, pandas, scipy, scikit-learn и других. Этот аспект делает книгу бесценным справочным ресурсом. Однако имейте в виду, что некоторые части книги могут быть немного устаревшими, но это легко обойти.

Книга по-прежнему основана на основах Python и его пакетах. Поэтому, прежде чем погрузиться в другие книги по Python, которые мы рекомендуем, рекомендуем прочитать эту книгу. Имейте в виду, что фактические финансовые объяснения минимальны. Следовательно, если вам не хватает прочного понимания определенных финансовых концепций, некоторые примеры автора могут быть сложны для понимания. Поэтому книга лучше всего подходит для тех, кто имеет солидную базу в области финансов, включая стохастический анализ, но только базовые знания Python.

Машинное обучение для алгоритмической торговли

Для начала Стефан Янсен, автор книги «Машинное обучение для алгоритмической торговли» и основатель и генеральный директор Applied AI, предполагает, что читатель хорошо разбирается в множестве финансовых концепций и определений. Поэтому перед тем, как приступить к чтению этой книги, необходимо иметь прочные знания в области финансов, инвестиций и программирования. Обязательно нужно владеть Python, так как код Янсена, написанный опытным программистом, может быть сложным и иногда не сопровождается подробными объяснениями.

Однако, если вы уже являетесь опытным профессионалом в этих областях и стремитесь углубить свои знания в области машинного обучения, а также научиться разрабатывать и тестировать автоматизированные торговые стратегии для реальных рынков с использованием таких инструментов, как pandas, TA-Lib, scikit-learn, LightGBM, SpaCy, Gensim, TensorFlow 2, Zipline, backtrader, Alphalens и pyfolio, то эта книга — ваш золотой билет.

Один рецензент указал на потенциальный недостаток: книга в значительной степени опирается на ресурсы и библиотеки Quantopian, которые, к сожалению, были закрыты в ноябре 2020 года. Если в будущих редакциях будет переход на использование, например, LEAN API QuantConnect, книга может вернуть себе свой признанный статус. Тем не менее, Янсен доступен через GitHub для любых вопросов, поэтому у него могут быть решения для выхода из этой затруднительной ситуации.

В целом, это объемный том (800 страниц), который содержит всестороннее руководство по работе с рыночными, фундаментальными и альтернативными источниками данных, такими как тиковые данные, минутные и дневные бары, финансовые новости или спутниковые изображения, для генерации торговых сигналов.

Достижения в области финансового машинного обучения

Вы обладаете базовыми знаниями в области статистики, анализа временных рядов, машинного обучения, управления портфелем и Python? Тогда книга «Advanced in Financial Machine Learning» — это сокровищница, которая ждет вас! Если нет, мы рекомендуем сначала приобрести прочные знания по этим фундаментальным темам, прежде чем приступать к изучению этого сложного текста.

Опытным и знающим специалистам эта книга предлагает богатый материал по таким сложным темам, как иерархическая паритет риска, тесты на взрывоопасность, оценки энтропии, дефляционные коэффициенты Шарпа и, что наиболее важно, ловушки бэктестинга, которые автор Маркос Лопес де Прадо исследует с удивительной глубиной.

Важно отметить, что книга с самого начала смело заявляет о своем подходе, не привязанном к конкретным моделям. Вместо этого она нацелена на широкий ландшафт моделирования, ловко обходя стороной отдельные модели, такие как линейная регрессия или случайные леса.

👉 И знаете что? Если вы задумываетесь или вам интересно, вы можете задать свои вопросы напрямую доктору де Прадо. Вот что мы называем обслуживанием клиентов на платиновом уровне! Просто имейте в виду, что автор специализируется в области систематического количественного инвестирования, которое больше ориентировано на торговлю, чем на повседневное инвестирование.

Статистически обоснованные индикаторы для прогнозирования финансовых рынков: алгоритмы на C++

Статистически обоснованные индикаторы — незаменимый инструмент для каждого серьезного трейдера. Несмотря на полувводный стиль изложения, книга полна ценных идей, которые могут сэкономить вам годы проб и ошибок при написании кода индикаторов.

Книга отлично объясняет, как стабилизировать опережающие индикаторы для повышения статистической надежности, что обещает более прибыльные позиции на покупку и продажу. Автор также предлагает методы для определения, являются ли колебания результатов следствием вашей системы или стагнации рынка, возможные способы устранения первых, исследует проблемы объединения нескольких рынков в системы и представляет теорию Януса, стратегию, которую лично использует Мастерс.

Однако будьте готовы засучить рукава: Мастерс не раздает готовый код. Чтобы в полной мере воспользоваться его опытом, вам нужно будет интерпретировать его советы, провести тщательное тестирование и обладать навыками программирования на C++.

👉 Если вы хотите узнать больше о творчестве Мастерса, он опубликовал множество книг, все из которых доступны на его специальной странице на Amazon. Просмотрите их и найдите то, что вам больше всего по душе.

Вывод

Конечно, вы можете рискнуть и заняться созданием торгового алгоритма с нуля. Если вы готовы к этому грандиозному путешествию, книги по алгоритмической торговле, которые мы выделили, станут вашим надежным путеводителем. Это путешествие требует прочного знания математики, финансов и, да, навыков программирования — даже на нескольких языках. Если вы технический гений с парой магистерских степеней, мы уверены, что вы преуспеете.

Но что, если вы не подходите под это описание? Вот тут-то мы и приходим на помощь. Bitsgap может стать вашим лучшим (и, возможно, единственным) помощником в криптовалютах, позволяющим автоматизировать ваши торговые стратегии без написания единой строчки кода. Мы все уже сделали за вас.

Так почему бы не воспользоваться этой возможностью и не подписаться на недельный пробный период уже сегодня?

Часто задаваемые вопросы

Можете ли вы порекомендовать лучшую книгу по дневной торговле?

Да, конечно! Если вы просто ищете лучшие книги по дневной торговле, то обратите внимание на Day Trading QuickStart Guide Троя Нунана. Эта жемчужина уже превратила сотни читателей в успешных дневных трейдеров, благодаря точным знаниям, заключенным в ее страницах. Книга создана, чтобы помочь новичкам решить, подходит ли им дневная торговля, и аккуратно разделена на четыре познавательных раздела. Первый раздел посвящен личной пригодности. Вторая часть — это мастер-класс по основам, охватывающий все от работы рынков и типов сделок до искусства понимания графиков. В третьем разделе вы приобретете навыки понимания и анализа информации, иллюстрированные практическими примерами, которые помогут вам использовать возможности и избежать ловушек. В последнем разделе вся эта информация воплощается в жизнь, и даются советы о том, как адаптировать стратегии к индивидуальным потребностям. Благодаря дружественному, ясному и прямому стилю изложения, книга является кладезем знаний, но при этом остается невероятно доступной.

Какие алгоритмы торговли являются лучшими?

«Лучшие» торговые алгоритмы представляют собой динамичную смесь, которая резко меняется в зависимости от стратегии, целей и рыночных условий. Вот некоторые из наиболее часто используемых торговых алгоритмов: возврат к среднему значению, алгоритмы на основе импульса, статистический арбитраж, парная торговля, алгоритмы сентиментального анализа и высокочастотная торговля. Помните, что «лучший» алгоритм — это как костюм, сшитый на заказ: он должен соответствовать вашим торговым целям, толерантности к риску и инвестиционному горизонту.

Что такое инвестиционные алгоритмы?

Инвестиционные алгоритмы — это заранее определенный набор инструкций, которые могут выполнять сделки с поразительной скоростью и частотой. Используя мощь математических моделей и острый ум человека, эти алгоритмы принимают мгновенные решения о покупке или продаже огромного количества финансовых активов, включая криптовалюты.

Что такое внутридневная алгоритмическая торговля?

Внутридневная алгоритмическая торговля предполагает использование автоматизированных программ для открытия и закрытия торговых позиций в течение одного дня. Благодаря быстрому входу и выходу из позиций, внутридневные алгоритмы нацелены на накопление небольших прибылей, которые суммируются за много сделок в течение короткого периода времени.

Как научиться алгоритмической торговле?

Для освоения алгоритмической торговли необходимо изучить несколько дисциплин. Начните с изучения финансов, чтобы понять рынки. Затем изучите язык программирования, такой как Python, чтобы кодировать торговые стратегии. Также необходимо понимать алгоритмы, структуры данных и финансовое моделирование. Не волнуйтесь, у вас есть союзники: надежные помощники, такие как Khan Academy и Coursera, готовы помочь вам, предлагая бесплатные и платные курсы по этим сложным темам.

Далее пришло время применить теорию на практике! Отточите свои стратегии на платформах для бумажной торговли, не рискуя ни копейки. Платформы, такие как Interactive Brokers и Alpaca, являются для вас тренировочной площадкой, где вы можете протестировать свои алгоритмы с помощью виртуальных денег. Затем присоединитесь к онлайн-сообществам, чтобы почерпнуть знания у опытных трейдеров. И, наконец, протестируйте стратегии на исторических данных, прежде чем переходить к реальной торговле.

После того как вы проверите себя в репетициях, вы будете готовы к выходу на большую сцену. Начните с торговли небольшими суммами, но помните, что обучение никогда не заканчивается. Рынки похожи на метаморфов, они постоянно меняются, и ваше мастерство должно развиваться вместе с ними.