量化学习资源清单
书
- Quantitative Trading: How to Build Your Own Algorithmic Trading Business, 2nd ed.，Ernest P. Chan，付费。先读这本，内容为回测的常见错误、交易成本与执行。
- Systematic Trading，Robert Carver，付费。内容为规则化交易、仓位管理与风险预算。
- Evidence-Based Technical Analysis，David Aronson，付费。只读统计推断部分，重点为第 6 章的数据挖掘偏差。
- Quantitative Momentum，Wesley Gray、Jack Vogel，付费。一个因子从定义到投资组合的流程。
- 因子投资：方法与实践，石川、刘洋溢、连祥斌，付费。A 股因子实证的中文教材。
- Finding Alphas, 2nd ed.，Igor Tulchinsky 等，WorldQuant，付费。alpha 的定义、评价、相关性与偏差，章节短，可选读。
- Advances in Financial Machine Learning，Marcos López de Prado，付费。只读第 11 – 14 章的回测与过拟合。
- Asset Management: A Systematic Approach to Factor Investing，Andrew Ang，付费。因子投资的背景与历史，篇幅长，按章选读。
- The Elements of Quantitative Investing，Giuseppe Paleologo，付费。因子模型、风险与投资组合的现代教材，入门后再读。
- Inside the Black Box: A Simple Guide to Systematic Investing, 3rd ed.，Rishi K. Narang，付费。不含公式的量化投资概览。
- 主动投资组合管理（第 2 版），Grinold、Kahn 著，李腾等译，付费。IC、IR 与转移系数的出处，数学较多，按需查阅。
课程与视频
- Quantopian Lecture Series（QuantRocket 存档、GitHub 存档），Quantopian（已停运），免费。55 个 notebook，内容含统计基础、因子分析与过拟合。
- Statistics and Probability，Khan Academy，免费。只学描述统计、相关性、回归与显著性检验。
- StatQuest，Josh Starmer，免费。推荐线性回归、p 值、t 检验与多重检验各集。
- Seeing Theory，Brown University，免费。交互式的概率与统计，推荐 Frequentist Inference 与 Regression 两章。
- Introduction to Portfolio Construction and Analysis with Python，EDHEC，Coursera，旁听免费。第 1 周用 Python 计算收益、波动率与回撤，第 2 周为投资组合优化。
- 18.S096 Topics in Mathematics with Applications in Finance，MIT OpenCourseWare，免费。只学第 1、6、14、15 讲：术语、回归、投资组合理论与因子建模。
- 量化课堂，聚宽，免费。多因子策略入门等系列，API 与 PTrade 不同，只学思路。
一手规则与文档
- 上海证券交易所交易规则（2026 年修订），上交所，免费。2026-07-06 起施行。
- 深圳证券交易所交易规则（2026 年修订）（PDF），深交所，免费。2026-07-06 起施行。
- 上交所投资者教育，上交所，免费。证券基础知识专题。
- 深交所投资者教育，深交所，免费。内容为知识学习与风险教育。
- 程序化交易法规（中国证监会公告〔2024〕8 号，上交所与深交所的实施细则），免费。内容为报告义务与高频交易的认定。
- PTrade API 文档（社区版），ptradeapi.com，免费。回调时间与可用库以券商提供的版本为准。
- SimTradeLab，kay-ou，免费。本站回测使用的引擎，兼容 PTrade API。
- Qlib（GitHub、文档），Microsoft，免费。因子数据组织与工作流程的参考设计。
论文
- Event Studies in Economics and Finance，A. Craig MacKinlay，Journal of Economic Literature，1997。事件研究的标准流程。
- Backtesting，Campbell Harvey、Yan Liu，Journal of Portfolio Management，2015。多重检验下夏普比率的折减方法。
- The Probability of Backtest Overfitting，Bailey、Borwein、López de Prado、Zhu，Journal of Computational Finance，2017。PBO 与 CSCV，可用于评价参数优化的结果。
- … and the Cross-Section of Expected Returns，Harvey、Liu、Zhu，The Review of Financial Studies，2016。新因子的 t 值需大于 3。
博客与社区
- 川总写量化 · 因子动物园（微信公众号，在微信中搜索名称），石川等，免费。《因子投资》作者的长期专栏，知乎有转载。
- Alpha Architect blog，Alpha Architect，免费。学术论文的摘要，推荐 factor investing 分类。
- QuantStart，Michael Halls-Moore，免费。回测与策略的入门文章。