荐书：量化交易入门必读|火星号精选

1. 《Probability and Random Processes》第三版 该书由Geoffrey R. Grimmett和David Stirzaker所著，有中文译本。这是一本概率方面的典型教材，专为完全没有概率和条件方面基础的初学者编写。作者将过程写得很详细，便于初学者理解，是一本很好懂的入门级科普教程。对于有一定概率和统计学基础的交易者来说，可以选择跳过该书，直接阅读下面推荐的书籍。

2. 《Outline of Probability and Statistics》第四版 本书由Spiegal、Schiller和Srinivasan所著，对于提高概率学和统计学的知识非常有用。第一部分从基本概率、随机变量、概率分布、期望和相关性开始，以特殊概率分布的实际问题结束。这些分布在量化金融中经常出现，比如衍生工具定价、风险管理和定量交易。对于想要认真学习统计学的交易者来说，是一本非常全面的教材。虽然可能存在一些印刷错误，但总体来说是一本很好的教材。

3. Schaum的《Outline of Statistics and Econometrics》第二版 由Salvatore和Reagle撰写，是一本风格独特、包含了数百个实例的书籍。它是一本结合了统计学和计量经济学的书籍，可以作为学习量化交易不可绕过的工具。前五章讨论了统计学、估计和假设检验，之后逐渐转向适用于计量经济学的统计方法。对于想要建立算法交易策略的学习者来说，这是一本不可或缺的教材。

计量经济学入门

上述书籍适用于完全没有概率和统计学基础的初学者。对于掌握了基本的概率、统计方法和时间序列概念的进阶学习者，下面的书籍更适用。这些书籍是建立经济学模型的基础，以及如何应用于大数据集，比如由金融市场定价数据产生的数据集，这是定量交易者的主要领域。

下面的书单中任选一本进行学习即可，不需要全部阅读。

4. 《Introductory Econometrics For Finance》第二版 由Chris Brooks所著，是一本非常推荐的计量经济学入门书。从大量关于线性回归的章节开始，附有许多与金融市场相关的示例，非常适用于定量金融工作。线性回归章节从简单线性回归讲到多元回归，之后讨论了此类模型假设的重要性。之后的章节重点介绍了时间序列分析，包括ARMA和VAR模型，还有许多与量化金融相关的例子。此外，还讨论了长期关系和协整，这对于均值回归的算法交易策略很有用。本书还介绍了蒙特卡洛技术。这本书被许多高校列为金融专业学生的必读书单，是正统的计量经济学入门教材。

5. 《A Guide to Econometrics》第六版 本书由Peter Kennedy撰写。与前面的计量经济学教材不同，它更少关注计量经济学方面。作者主要讨论了在什么情况下可能违反某些模型的假设。这对于在假设不成立的情况下应用技术是非常有用的。这本书并不是特别强调数学，主要优势在于清晰地阐明复杂的计量经济学思想，并提供使用特定模型的理由。对于不打算创建算法交易策略的交易者来说，这本书可能更容易阅读。

以上是本次量化学习书籍推荐的全部内容。以后会不定期推荐更多量化交易文本和学习资源，对于对量化交易感兴趣的人来说，这些可以作为学习了解量化交易的参考。

踢马河：RaTiO Fintech合伙人，曾任某券商自营操盘手，十多年海外对冲基金和国内大型投资机构基金经理，资深交易建模专家，币圈大咖。

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