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Le nostre tariffe sono attendibili e utilizzati da grandi aziende, autorità fiscali, società di revisione, e individui in tutto il mondo. OANDA,. . , 1990:, 3- ISO. ,, (). ,. (.) 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OANDA Japan Co. Ltd. 8212 108710771088107410991081 10761080108810771082109010861088 10871086 108610871077108810721094108011031084 1089 10921080108510721085108910861074109910841080 1080108510891090108810911084107710851090107210841080 1090108010871072 Kanto locale Bureau finanziaria (Kin-sho), 108810771075. 8470 2137 1095108310771085 1040108910891086109410801072109410801080 1092108010851072108510891086107410991093 109211001102109510771088108910861074, 108810771075. 8470 1571.Free quantitative Finance risorse Benvenuti nel grande elenco di liberi risorse finanza quantitativa Ive elencati qui tutti la libera ebooks, scivoli, corsi, video e dati che Ive ha trovato utile durante la mia carriera finanza Quant. Le risorse sono suddivise per categoria e sono completamente gratuiti (o richiedono l'iscrizione gratuita). Sarò costantemente aggiornando questa pagina, come e quando trovo nuovi contenuti giro per il web, in modo da mantenere il controllo indietro. Questo elenco è stato aggiornato l'ultima volta il 21 agosto 2013. Lista di navigazione Se avete qualche suggerimento da dare libero risorse finanziarie Quant, non esitate a scrivermi a mikequantstart. Si è sorprendentemente semplice per entrare in possesso dei dati finanziari di alta qualità gratuitamente, a patto che si è disposti ad accettare che sarà limitato ad alcuni sottoinsiemi periodo di tempo e strumenti. Promotori spesso dare via i loro dati finanziari storici, al fine di attirare nuovi clienti. In particolare, dei cambi (Forex) i dati tick è ampiamente disponibile da molte delle fonti di seguito. Le azioni sono un po 'più complicato in quanto richiedono un corrispondente operazioni societarie di alta qualità alimentare, al fine di gestire i dividendi e stock-split. Tuttavia, è relativamente facile da afferrare importante USUK informazioni end-of-day azioni già indietro regolata in questo modo. Dukascopy - Dukascopy è un forex svizzero brokerECN, che fornisce estremamente elevata qualità dei dati forex tick risalenti al 2007 per la maggior parte delle coppie di valute. Questo dovrebbe essere il primo porto di scalo, se siete interessati a backtesting strategie forex a livello tick. EoDData - EoDData sono un servizio a pagamento, ma che forniscono un livello gratuito. Essi comodamente forniscono un elenco consistente di simboli negoziati in quasi ogni scambio di interessi in tutto il mondo. Google Finance - Google Finanza forniscono di fine giornata i dati azionari. Purtroppo, a differenza di Yahoo Finanza, non è di back-regolato per gestire i dividendi e le stock-split. Così una separata alimentazione eventi societari è necessario. Ive collegato a un esempio di dati storici attraverso il FTSE100. Quandl - Quandl è un progetto ambizioso tentativo di rendere tutti i dati numerici su Internet facili da trovare facile da usare. Essi forniscono un catalogo enorme di dati di mercato su più classi di attività tra cui valute, azioni, futures e commodities. Hanno una API di facile utilizzo e tutti i loro dati sono liberamente disponibili e frequentemente aggiornato. Una vera e propria miniera d'oro per la Quant Yahoo Finance - Yahoo Finance è il go di posizione per scaricare facilmente di fine giornata i dati azionari. Il vantaggio principale di della loro alimentazione API è che i dati sono di back-regolata. il che significa che esso rappresenta per dividendi e frazionamenti azionari. Tuttavia, i dati non 100 di alta qualità. Ho usato YF in un ambiente di produzione e posso attestare che si dovrebbe essere ricontrollato i dati da altre fonti quali EoDData o Google Finance. Ive legata ai prezzi storici per il FTSE100 come esempio. Mentre libri di testo, i certificati e Master in Financial Engineering (MFE) corsi rimangono il metodo più diffuso per imparare l'ingegneria finanziaria, una serie di risorse liberamente disponibili sono apparsi sulla scena negli ultimi anni. In particolare, Coursera ora offre alcuni fantastici corsi sul tema. Ingegneria finanziaria e Risk Management Parte I - In origine era un piatto unico, ma si è deciso di dividere in due. Questo corso si concentra sulle opzioni di prezzo e le basi della teoria di Black-Scholes. Una caratteristica degna di nota è un colloquio con Emanuel Derman, il famoso autore Quant. Ingegneria finanziaria e gestione del rischio Parte II - La seconda parte della due parte Coursera copre costruzione del portafoglio e gestione del rischio, con qualche occhio di riguardo alla prodotti derivati più avanzati. Introduzione alla Finanza computazionale e Econometria finanziaria - Il corso, gestito da Eric Zivot presso l'Università di Washington, è un assolutamente fantastico Introduzione ai metodi di serie storiche e statistiche, come applicato ai dati finanziari. Il corso copre terra significativo, a partire con i ritorni, statistiche di base e algebra lineare e poi rapidamente che coprono argomenti più avanzati in econometria necessari per la finanza quantitativa. Metodi matematici per la finanza quantitativa - Questo corso è stato progettato principalmente per prepararvi per iniziare gli studi di finanza quantitativa coprendo il necessario calcolo e algebra lineare necessari pricing dei derivati e la gestione del portafoglio. Un ottimo modo per colmare il divario da un grande CompSci o Economia per capire la matematica necessari per QF. QuantNet - QuantNet fornisce un significativo guida su come richiedere e ottenere una posizione su un corso MFE. Il forum è popolato anche con post su derivati dei prezzi e lo sviluppo di software finanziario. Wilmott - Wilmott è il sito di Paul Wilmott, la Quant famosa. Il sito contiene un forum di discussione enorme di ingegneria finanziaria in primo luogo, i metodi numerici e di sviluppo del software. trading algoritmico è anche coperto, ma non è il focus del sito. Purtroppo, Trading algoritmico è spesso impara solo mentre sul lavoro o tramite la sperimentazione accurata a casa Le barriere all'ingresso usato per essere significativo - ampie competenze di sviluppo software, hardware costoso computazionale e dei dati feed così come un sacco di tempo e pazienza. Al giorno d'oggi intere strumenti di backtesting esistono nel browser. che ci ha portato via il taglio startup all'avanguardia quali Quantopian e QuantConnect. Allo stesso modo, i corsi sono ora nascendo in come imparare il trading algoritmico con strumenti open source, come ad esempio Pythonpandas. Ive ha elencato alcune di queste risorse al di sotto. Investire computazionale, Parte I - Tucker Balch ha scritto questo corso per aiutare a imparare le basi del trading algoritmico (investire computazionale) utilizzando Python e una libreria personalizzata. Se si ri completamente nuovo al mondo di analisi dei dati e trading sistematico, allora questo corso è un ottimo inizio. EliteTrader - I forum EliteTrader contengono discussioni significative su tutti gli aspetti del trading. Vi è una sezione di approfondimento sul trading algoritmico. Mentre il rapporto segnale-rumore è più o meno paragonabile ad altri forum di internet, ci sono alcune discussioni fantastiche che parlano di realizzazione di algos di trading avanzate, quindi assicuratevi di caccia per loro QuantConnect - QuantConnect consente quants con i dati liberi, cluster di calcolo, e dei capitali. . Il servizio fornisce un in-navigatore C IDE, l'accesso ai dati tick liberi (azioni statunitensi e forex) e un cluster di server per effettuare test retrospettivi. Il servizio fornisce un livello gratuito, anche se più caratteristiche sono disponibili su abbonamento mensile. Quantopian - Quantopian fornisce un in-navigatore IDE Python, l'accesso al minuto risoluzione degli Stati Uniti i dati azionari e un sistema di backtesting sofisticato (ZipLine, vedi sotto). Il vantaggio principale di Quantopian è che le strategie possono (opzionalmente) essere condivisi e commentati, permettendo alle persone di suggerire miglioramenti, se si è in una fase iniziale della tua carriera quant. Alla fine si prevede di supportare trading dal vivo (anche se questo sarà probabilmente un servizio a pagamento). Ive ha detto più e più volte su QuantStart, ma è assolutamente necessario in questo giorno ed età per essere un buon programmatore per arrivare ovunque in finanza quantitativa. Come software mangia rapidamente il resto del mondo, così anche fa invadere sui mercati finanziari. La barriera all'entrata può ora essere superiore a 10 anni fa, ma poi la prevalenza di materiali gratuiti è anche di gran lunga maggiore. La comunità di programmazione è estremamente generosa a dare indietro e qui ci sono alcune delle risorse più utili che vi aiuteranno a imparare a programmare nelle principali lingue quant. Metodi Bayesiani per gli hacker - Si tratta di un nuovo approccio per imparare ciò che è spesso un soggetto abbastanza difficile. In realtà è un ebook interattivo, che consente di modificare il codice in una sessione del browser IPython. I metodi Bayesiani sono estremamente importanti nel campo del Machine Learning (e quindi la finanza quant) e questo corso introduttivo davvero colma il divario tra teoria e applicazione. Costruire competenze in Design Object-Oriented - La maggior parte dei libri di discutere l'orientamento oggetto in termini di mammiferi, cani e gatti. Questo è in gran parte inutile dal punto di vista della creazione di una vera e propria applicazione software costruzione delle competenze in OOD è un web-book gratuito sull'utilizzo di Python per creare un'applicazione orientata agli oggetti reali moderatamente complesso. Algoritmi e strutture dati con i modelli progettazione orientata agli oggetti in Python - Se werent un puro undergrad CompSci, allora potrebbe essere necessario dovuto imparare strutture dati, come si è andato lungo. Per un'introduzione più formale in Python (e molte altre lingue troppo, se si segue il link), questo libro web gratuito colmerà il divario tra teoria e applicazione. Alta Python prestazioni - Questo è un insieme di note di conferenza da una conferenza EuroPython nel 2011. Le lezioni discutono profiling, PyPy, CPython, Cython e PyCUDA come mezzo per ottimizzare i tuoi programmi Python. Essenziale per la Quant prestazioni affamati di imparare Python il senso duro - famoso libro Zed Shaw è in realtà progettato per il programmatore principiante, nonostante il titolo dispari Si tratta di un ottimo modo per iniziare ad imparare Python e in realtà copre praticamente tutto un principiante avrebbe bisogno di conoscere. Meglio di tutti, il suo libero Natural Language Processing con Python - Alcune applicazioni finanza quantitativa quali sentiment analysis fanno pesante uso di Natural Language Processing (NLP) algoritmi. Questa è la versione web gratuita del libro OReilly, che discute il pacchetto ToolKit Natural Language (NLTK) per Python e come applicarla alle applicazioni in PNL. Pensate Python - Allen Downey ha creato un grande libro, originariamente pubblicato da OReilly, su come imparare Python da zero. Copre tutti i componenti principali del linguaggio e fornisce un sacco di esempi di codice. L'obiettivo dichiarato è quello di aiutare a pensare come un informatico e direi che il libro fa un buon lavoro di raggiungere tale. Pensate Statistiche - Allen Downey ha preso un grande argomento (statistiche) e distillata giù nelle componenti chiave per fornire un approccio più applicata all'apprendimento, attraverso il linguaggio Python. Probabilità, distribuzioni, verifica di ipotesi, la stima e la correlazione sono tutti coperti. Se si preferisce imparare facendo, allora questo libro gratuito è sicuramente per voi. Computing per l'analisi dei dati - Roger Peng gestisce un corso progettato per aiutarti ad imparare R e poi applicare tale conoscenza a problemi di analisi dei dati. Per molti quants inizio, questo fornirà alcuni grandi lezioni su come trattare con disordinato importazione dei dati e fare uso di fonti non tradizionali di dati per aiutare nella modellazione finanziaria. DataMind - DataMind è un nuovo servizio (ancora in modalità beta) che è stato progettato per aiutarti ad imparare il linguaggio R, in modo interattivo. Attualmente ci sono un paio di lezioni per principianti, ma più vengono aggiunti tutto il tempo. software soure aperto libero (FOSS) può ora essere trovato in quasi ogni banca d'investimento e hedge fund quantitativa. Non solo ti costa nulla da provare, ma è possibile modificare il codice sorgente, come si vede in forma, al fine di soddisfare la vostra applicazione particolare. Si può ora facilmente costruire un intero prezzi opzioni o sistema di trading algoritmico di FOSS. Qui ci sono alcuni degli strumenti che uso giorno per giorno nel mio lavoro, che consiglio vivamente. Boost - Le librerie Boost iniziano dove finiscono le librerie C standard. Infatti, molti dei componenti Boost originali sono stati aggiunti allo standard C11. Tuttavia, se siete ancora limitato a C03, poi Boost è dotato di moduli per le espressioni regolari (regex), puntatori intelligenti, lambda, filettatura, distribuzioni statistiche e molto altro ancora. Django - Django è un framework web scritto in Python. In realtà, QuantStart è un sito web Django-based Quando ero un dev quant in un fondo, l'ho usato per tutti i nostri strumenti di reporting web-based. Esso ha una comunità significativa alle spalle e viene fornito con batterie incluse per aiutarti a iniziare rapidamente. Eigen - Eigen fornisce una serie di intestazioni C per l'algebra lineare numerica (NLA). Esso è inteso come un concorrente di uBLAS. Trovo l'API estremamente espressivo e codice minimo è di solito necessario per eseguire le operazioni più comuni. Se si desidera saperne di più su di esso, controllare il mio articolo su di utilizzarlo per l'algebra delle matrici. HDF5 - HDF5 è un archivio dati file-system scientifico-grade. Come quants, siamo principalmente interessati in esso come è comunemente utilizzato per memorizzare i dati tick. Se integrato con PyTables e panda, nell'ecosistema Python, rende le strategie di backtesting ad alto volume semplice. MySQL - MySQL è un sistema di gestione di database relazionale open-source (RDBMS). L'ho usato in ambienti di produzione finanziaria di alta scala e posso attestare che possa reggere il nelle applicazioni E 'una grande scelta per la creazione di un maestro di fine giornata titoli. panda - Wes McKinney creati panda al fine di fornire l'espressività del R nell'ecosistema scientifico Python. Ora è il pacchetto di analisi dei dati di fatto per Python. Una volta accoppiato con IPython e HDF5, si fa per un ambiente estremamente utile la ricerca interattivo. R - R è un linguaggio statistico interattivo open source con un ampio supporto del pacchetto e capacità grafiche. R si trova spesso in alcuni dei migliori fondi hedge quantitativi come il go di strumento di ricerca iniziale. QuantLib - QuantLib è un derivati altamente maturo pricing libreria scritta in C. Anche se è un po 'complessa, ha il supporto per molti tipi derivati. Un numero significativo di banche e fondi di investimento fanno uso di QuantLib in ambienti di produzione. scikit-learn - scikit-learn è relativamente nuovo pacchetto di Python che ecompasses una serie di algoritmi di apprendimento automatico, avvolto in una interfaccia espressiva con una implementazione altamente efficiente (facendo uso di NumPySciPy sotto). Accoppiato con IPython e panda, che permette una rapida ricerca e lo sviluppo di strategie di trading finanziario. Ubuntu Server - Ubuntu Server è una delle più popolari distribuzioni Linux per la produzione di applicazioni finanziarie. Sono stato con esso da quando è uscito (che mostra la mia età), e si è passati da resistenza a resistenza. E 'molto robusto, molto sicuro e essendo basato su Linux Kernel, può essere modificato a piacimento per soddisfare la vostra applicazione particolare. ZipLine - ZipLine è uno strumento di trading algoritmico backtesting open source, sviluppato da e utilizzato come il motore nel servizio Quantopian. Dovrebbe essere il primo porto di scalo per iniziare lo sviluppo di un sistema di trading algoritmico se si desidera utilizzare uno stack Python. Vi prego di inviarmi eventuali suggerimenti di liberi Quant libri, blog, forum, corsi, video o diapositive youve letto che ti hanno aiutato sulla strada. Sono sempre disposto ad aggiungere di più per questa lista. Potete contattarmi inviando una e-mail a mikequantstart. Appena iniziato con Trading Quantitative
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