Carga Forex Quantstart

Recursos financeiros quantitativos gratuitos Bem-vindo à grande lista de recursos de financiamento quantitativos gratuitos Ive listados aqui todos os ebooks gratuitos, slides, cursos, vídeos e dados que eu achei úteis durante minha carreira de finanças de quant. Os recursos são discriminados por categoria e são totalmente gratuitos (ou requerem inscrição gratuita). Estarei constantemente atualizando esta página quando encontrei novos conteúdos na web, então continue procurando novamente. Esta lista foi atualizada pela última vez em 21 de agosto de 2013. Lista de Navegação Se você tiver alguma recomendação para recursos gratuitos de recursos quantitativos, sinta-se à vontade para me enviar um e-mail no mikequantstart. É surpreendentemente direto obter dados financeiros de alta qualidade gratuitamente, desde que esteja disposto a aceitar que ele será restrito a determinados períodos de tempo e subconjuntos de instrumentos. As corretoras geralmente dão seus dados financeiros históricos para atrair novos clientes. Em particular, os dados de troca de câmbio (forex) estão amplamente disponíveis em muitas das fontes abaixo. As ações são um pouco mais complicadas, pois requerem uma alimentação de ações corporativas de alta qualidade correspondente para lidar com dividendos e estoque-divisão. No entanto, é relativamente fácil obter informações importantes de USUK de fim de dia que já foram ajustadas de volta dessa maneira. DukasCopy - DukasCopy é um intermediário suíço de Forex, que fornece dados de ticks forex de alta qualidade, que remontam a 2007 para a maioria dos pares de moedas. Este deve ser o seu primeiro porto de escala se você estiver interessado em testar estratégias de forex de nível de teste. EoDData - EoDData é um serviço pago, mas eles fornecem um nível gratuito. Eles fornecem convenientemente uma lista substancial de símbolos negociados em quase todas as trocas de interesse em todo o mundo. Google Finance - O Google Finance fornece dados de ações de fim de dia. Infelizmente, ao contrário do Yahoo Finance, não é ajustado novamente para lidar com dividendos e estoque-divisão. Assim, é necessário um feed de ações corporativas separado. Eu tenho ligado a um exemplo de dados históricos através do FTSE100. Quandl - Quandl é um projeto ambicioso que tenta facilitar a utilização de todos os dados numéricos na internet. Eles fornecem um enorme catálogo de dados de mercado em várias classes de ativos, incluindo moedas, ações, futuros e commodities. Eles têm uma API fácil de usar e todos os seus dados estão disponíveis gratuitamente e freqüentemente atualizados. Uma verdadeira mina de ouro para o quê O Yahoo Finance - O Yahoo Finance é o local para o download fácil de dados de ações de fim de dia. O principal benefício de seu feed de API é que os dados estão ajustados de volta. O que significa dividendos e divisões de estoque. No entanto, os dados não são 100 de alta qualidade. Utilizei YF em um ambiente de produção e posso atestar que você deve verificar seus dados contra outras fontes, como o EoDData ou o Google Finance. Ive ligado aos Preços Históricos do FTSE100 como exemplo. Enquanto os livros de texto, os certificados e os cursos de Mestrado em Engenharia Financeira (MFE) continuam a ser o método mais popular para aprender engenharia financeira, vários recursos livremente disponíveis apareceram nos últimos anos. Em particular, a Coursera oferece alguns cursos fantásticos sobre o tema. Engenharia Financeira e Gerenciamento de Riscos Parte I - Este foi originalmente um único curso, mas foi decidido dividir em dois. Este curso concentra-se no preço das opções e no básico da teoria de Black-Scholes. Uma característica notável é uma entrevista com Emanuel Derman, o famoso autor quant. Engenharia Financeira e Gerenciamento de Riscos Parte II - A segunda parte da dupla parte da Coursera abrange a construção de portfólio e gerenciamento de riscos, com foco adicional em produtos derivados mais avançados. Introdução à Finanças Computacionais e Econometria Financeira - Este curso, dirigido por Eric Zivot da Universidade de Washington, é uma introdução absolutamente fantástica aos métodos e estatísticas de séries temporais aplicados aos dados financeiros. O curso abrange um terreno significativo, começando com retornos, estatísticas básicas e álgebra linear e, em seguida, cobrindo rapidamente tópicos mais avançados em econometria necessários para financiamento quantitativo. Métodos matemáticos para financiamento quantitativo - Este curso foi projetado principalmente para prepará-lo para o início de estudos de financiamento quantitativo, cobrindo o cálculo necessário e a álgebra linear necessária em preços de derivativos e gerenciamento de portfólio. Uma ótima maneira de preencher a lacuna de uma competência CompSci ou Economia para entender a matemática necessária para QF. QuantNet - QuantNet fornece orientação significativa sobre como se candidatar e obter uma posição em um curso de MFE. O fórum também é preenchido com postagens sobre preços de derivativos e desenvolvimento de software financeiro. Wilmott - Wilmott é o site de Paul Wilmott, o famoso quant. O site contém um enorme fórum que discute principalmente engenharia financeira, métodos numéricos e desenvolvimento de software. O comércio algorítmico também está coberto, mas não é o foco do site. Infelizmente, o comércio de algoritmos é muitas vezes apenas aprendido durante o trabalho ou através de experimentação cuidadosa em casa. As barreiras à entrada costumavam ser significativas - habilidades extensivas de desenvolvimento de software, feições de hardware e dados computacionais caras, bem como muito tempo e paciência. Atualmente, existem ferramentas de backtesting inteiras no navegador. Trouxe-nos através de startups de ponta, como o Quantpian e o QuantConnect. Da mesma forma, os cursos agora estão surgindo em como aprender comércio algorítmico usando ferramentas de código aberto, como Pythonpandas. Eu listei alguns desses recursos abaixo. Investimento computacional, Parte I - Tucker Balch escreveu este curso para ajudar a aprender os conceitos básicos de negociação algorítmica (investimento computacional) usando Python e uma biblioteca personalizada. Se você é completamente novo no mundo da análise de dados e do comércio sistemático, então este curso é um excelente começo. EliteTrader - Os fóruns EliteTrader contêm discussões significativas sobre todos os aspectos da negociação. Existe uma seção detalhada sobre negociação algorítmica. Enquanto a relação sinal-ruído é aproximadamente comparável a outros fóruns na Internet, existem alguns tópicos fantásticos sobre a implementação de algos comerciais avançados, portanto, assegure-se de buscá-los QuantConnect - QuantConnect capacita quants com dados gratuitos, computação em cluster e capital. . O serviço fornece um IDE C no navegador, acesso a dados de ticks gratuitos (ações americanas e forex) e um conjunto de servidores para realizar backtesting. O serviço fornece uma camada gratuita, embora mais recursos estejam disponíveis por assinatura mensal. Quantopian - Quantopian fornece um IDE Python no navegador, acesso a dados de ações dos Estados Unidos e um sistema de backtesting sofisticado (ZipLine, veja abaixo). O principal benefício de Quantopian é que as estratégias podem (opcionalmente) ser compartilhadas e comentadas, permitindo que as pessoas sugiram melhorias, se você estiver em um estágio inicial da sua carreira de quant. Eventualmente, eles planejam apoiar a negociação ao vivo (embora este seja provavelmente um serviço pago). Eu disse isso repetidamente no QuantStart, mas é absolutamente necessário, neste dia e idade, ser um bom programador para chegar em qualquer lugar em financiamento quantitativo. Como o software rapidamente come o resto do mundo, também invade os mercados financeiros. A barreira à entrada pode agora ser superior a 10 anos atrás, mas a prevalência de materiais gratuitos também é muito maior. A comunidade de programação é extremamente generosa ao devolver e aqui estão alguns dos recursos mais úteis que o ajudarão a aprender a programar nas principais línguas do quant. Métodos Bayesianos para Hackers - Esta é uma abordagem inovadora para aprender o que muitas vezes é um assunto bastante complicado. Na verdade, é um ebook interativo, que permite modificar o código em uma sessão do navegador IPython. Métodos Bayesianos são extremamente importantes no campo da Aprendizagem Automática (e, portanto, da Finanças Quantitativas) e este curso introdutório supera a distância entre teoria e aplicação. Construindo habilidades em design orientado a objetos - A maioria dos livros discute a orientação do objeto em termos de mamíferos, gatos e cães. Isso é principalmente inútil do ponto de vista da criação de uma aplicação de software real Build Skills in OOD é um livro gratuito na utilização do Python para criar uma aplicação orientada a objetos moderadamente complexa. Estruturas de dados e algoritmos com padrões de design orientados a objetos em Python - Se você fosse um graduado CompSci puro, então você precisaria aprender Estruturas de dados conforme você seguiu. Para uma introdução mais formal em Python (e muitas outras línguas também, se você seguir o link), este livro gratuito irá preencher a lacuna entre teoria e aplicativo. Python de alto desempenho - Este é um conjunto de notas de conferência de uma conferência EuroPython em 2011. As palestras abordam o perfil, PyPy, CPython, Cython e PyCUDA como otimização de seus programas Python. Essencial para o quantum de performance-aprendizagem Aprenda Python the Hard Way - O livro famoso de Zed Shaws é realmente projetado para o programador iniciante, apesar do título estranho. É uma ótima maneira de começar a aprender Python e realmente cobre praticamente tudo que um iniciante precisaria conhecer. O melhor de tudo, é o processamento gratuito de linguagem natural com Python - Certas aplicações de finanças quantitativas, como a análise de sentimentos, fazem uso intenso de algoritmos de processamento de linguagem natural (PNL). Esta é a versão web gratuita do livro OReilly, que discute o pacote Natural ToolKit (NLTK) para Python e como aplicá-lo aos aplicativos na PNL. Think Python - Allen Downey criou um ótimo livro, originalmente publicado por OReilly, sobre como aprender Python desde o início. Abrange todos os principais componentes do idioma e fornece muitos exemplos de código. O objetivo declarado é ajudá-lo a pensar como um cientista da computação e eu diria que o livro faz um bom trabalho para conseguir isso. Think Stats - Allen Downey tomou uma grande área de assunto (estatísticas) e destilou-a nos componentes-chave para fornecer uma abordagem mais aplicada para aprender, através da linguagem Python. Probabilidade, distribuições, teste de hipóteses, estimativa e correlação são cobertos. Se você preferir aprender fazendo, então este livro gratuito é definitivamente para você. Computação para análise de dados - Roger Peng executa um curso projetado para ajudá-lo a aprender R e, em seguida, aplicar esse conhecimento para problemas de análise de dados. Para muitos quants de início, isso proporcionará algumas ótimas lições sobre como lidar com a importação de dados bagunçados e fazer uso de fontes de dados não tradicionais para ajudar na sua modelagem financeira. DataMind - DataMind é um novo serviço (ainda em modo beta) projetado para ajudá-lo a aprender o idioma R, de forma interativa. Atualmente, há algumas aulas iniciantes, mas mais estão sendo adicionados o tempo todo. O software livre aberto soure (FOSS) agora pode ser encontrado em quase todos os bancos de investimento e fundos hedge quantitativos. Não só não lhe custa nada para experimentar, mas você pode modificar o código-fonte como você vê em forma para se adequar à sua aplicação específica. Agora, você pode facilmente criar um sistema de preços completo ou sistema de negociação algorítmica fora do FOSS. Aqui estão algumas das ferramentas que eu uso no dia a dia no meu próprio trabalho, o que eu recomendo. Boost - As bibliotecas do Boost começam onde as bibliotecas padrão C terminam. Na verdade, muitos dos componentes Boost originais foram adicionados ao padrão C11. No entanto, se você ainda estiver restrito ao C03, o Boost vem com módulos para expressões regulares (regexes), ponteiros inteligentes, lambdas, threading, distribuições estatísticas e muito mais. Django - Django é uma estrutura web escrita em Python. Na verdade, QuantStart é um site baseado em Django. Quando eu era um desenvolvedor em um fundo, usei-o para todas as nossas ferramentas de relatórios baseadas na Web. Tem uma comunidade significativa por trás disso e vem com as baterias incluídas para ajudá-lo a começar rapidamente. Eigen - Eigen fornece um conjunto de cabeçalhos C para a álgebra linear numérica (NLA). Destina-se a ser concorrente do uBLAS. Eu acho a API extremamente expressiva e o código mínimo é geralmente necessário para realizar operações comuns. Se você quiser saber mais sobre isso, confira meu artigo sobre como usá-lo para álgebra matriz. HDF5 - HDF5 é um armazenamento de dados do sistema de arquivos de nível científico. Como quants, estamos principalmente interessados ​​nisso, pois é comumente usado para armazenar dados de tick. Quando integrado com PyTables e pandas, no ecossistema Python, faz backtesting estratégias de alto volume direto. MySQL - MySQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional de código aberto (RDBMS). Eu usei-o em ambientes de produção financeira de alta escala e posso atestar que pode realizar suas próprias aplicações exigentes. É uma ótima opção para criar um mestre de valores de fim de dia. Pandas - Wes McKinney criou pandas para fornecer a expressividade de R no ecossistema científico de Python. É agora o pacote de análise de dados de fato para o Python. Quando combinado com o IPython e o HDF5, isso proporciona um ambiente de pesquisa interativo extremamente útil. R-R é uma linguagem estatística interativa de código aberto com suporte extensivo de pacote e recursos gráficos. R é freqüentemente encontrado em alguns dos melhores hedge funds quantitativos como o início da ferramenta de pesquisa inicial. QuantLib - QuantLib é uma biblioteca de preços de derivativos altamente madura escrita em C. Embora seja um pouco complexa, ela possui suporte para muitos tipos de derivativos. Um número significativo de bancos e fundos de investimento utilizam o QuantLib nas configurações de produção. Scikit-learn - scikit-learn é um pacote Python relativamente novo que compacta uma variedade de algoritmos de aprendizado de máquina, envolvidos em uma interface expressiva com uma implementação altamente eficiente (usando NumPySciPy embaixo). Juntamente com o IPython e os pandas, permite uma rápida pesquisa e desenvolvimento de estratégias de negociação financeira. Servidor Ubuntu - O Ubuntu Server é uma das distribuições Linux de produção mais populares para aplicações financeiras. Eu tenho usado isso desde que saiu (o que mostra minha idade) e ele passou de força em força. É altamente robusto, muito seguro e está baseado no kernal do Linux, pode ser modificado à vontade para se adequar à sua aplicação específica. ZipLine - ZipLine é uma ferramenta de backtesting de negociação algorítmica de código aberto, desenvolvida e usada como o motor no serviço de Quantopian. Deve ser sua primeira porta para iniciar o desenvolvimento de um sistema de negociação algorítmica se você quiser usar uma pilha Python. Por favor, envie-me todas as sugestões de livros quant gratuitos, blogs, fóruns, cursos, vídeos ou slides que você leu que o ajudaram no seu caminho. Estou sempre disposto a adicionar mais a esta lista. Você pode entrar em contato comigo enviando um e-mail para o mikequantstart. Forex Cargo é um intermediário de transporte marítimo licenciado e vinculado, transportador comum sem navio (OTI-NVOCC) que se especializa no transporte de bens domésticos e efeitos pessoais para as Filipinas, via carga marítima . A Forex Cargo continua a ser o incontestável e o número um dos carregadores das caixas balikbayan porta-a-porta nas Filipinas. Desde a sua criação em 1983, a Forex Cargo orgulhou-se em oferecer um serviço incomparável seguro, rápido e confiável. Ligue-nos a qualquer hora no Office. 904-458-7447 Fax: 904-272-9722 Endereço: 6625 Argyle Forest Blvd 10 Jacksonville, FL 32244 Ligue-nos a qualquer momento