Mir ist klar, dass die statistische Analyse von Finanzdaten ein großes Thema ist, aber genau deshalb muss ich meine Frage stellen, wenn ich versuche, in die Welt der Finanzanalyse einzudringen.
Da ich zu diesem Zeitpunkt so gut wie nichts über das Thema weiß, sind die Ergebnisse meiner Google-Suche überwältigend. Viele der Spiele befürworten das Erlernen spezieller Tools oder der Programmiersprache R. Während ich diese lernen werde, wenn sie notwendig sind, interessiere ich mich zuerst für Bücher, Artikel oder andere Ressourcen, die moderne Methoden der statistischen Analyse speziell für Finanzdaten erklären. Ich gehe davon aus, dass es eine Reihe verschiedener Methoden zur Analyse von Daten gibt, daher suche ich im Idealfall einen Überblick über die verschiedenen Methoden, die praktisch anwendbar sind. Ich möchte etwas, das Beispiele aus der realen Welt verwendet, die ein Anfänger verstehen kann, die aber nicht allzu simpel sind.
Was sind einige gute Ressourcen, um etwas über die statistische Analyse von Finanzdaten zu lernen?
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Antworten:
Sie könnten mit dieser Vortragsreihe von Robert Shiller in Yale beginnen . Er gibt einen guten Überblick über das Gebiet.
Meine Lieblingsbücher zu diesem Thema:
Darüber hinaus möchten Sie möglicherweise einige allgemeine Ressourcen, und die "Bibel" der Finanzierung ist Optionen, Futures und andere Derivate von John Hull.
In Bezug auf einige gute allgemeine Bücher könnten Sie schließlich mit diesen beiden beginnen:
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Sie sollten http://area51.stackexchange.com/proposals/117/quantitative-finance?referrer=b3Z9BBygZU6P1xPZSakPmQ2 überprüfen , sie versuchen, eine auf stackexhange.com zu starten
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Ed Thorpe startete die ganze statistische Arbitrage-Sache. Er hat eine Website und einige gute Artikel.
http://edwardothorp.com/
Sie sollten auch Nassim Talebs "Fooled By Randomness" lesen.
Besuchen Sie auch Google Scholar und lesen Sie die Top-Artikel von Markowitz, Sharpe, Fama, Modigliani. Wenn Sie keinen vollständigen Zugang haben, gehen Sie zum nächsten College und holen Sie sich einen Gemeindebibliotheksausweis.
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Gut ist auch "Statistische Analyse von Finanzdaten in S-PLUS" von Rene A. Carmona
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Schauen Sie sich auch Wilmott.com an. Es richtet sich an fortgeschrittenere Praktiker, aber wenn ich eine Person auswählen müsste, von der ich Finanzmathematik lernen möchte, wäre es Paul Wilmott. Genial aber geerdet.
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Aus wirtschaftlicher Sicht finde ich diese beiden Sätze von Vorlesungsskripten sehr gut:
http://home.datacomm.ch/paulsoderlind/Courses/OldCourses/FinEcmtAll.pdf
http://personal.lse.ac.uk/mele/files/fin_eco.pdf
Die erste liefert ökonometrische Methoden zur Analyse von Finanzdaten, während die zweite die Theorie der Finanzökonomie hinter den angewandten Modellen liefert. Sie sind beide Texte auf MSc-Ebene.
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Oren, es ist nützlich zu definieren, welche Aspekte der Finanzierung Sie angehen möchten. Statistik ist aus ökonometrischer Sicht ein Werkzeug (im Hinblick auf die Beurteilung der Plausibilität eines vorgeschlagenen Modells / einer vorgeschlagenen Theorie) oder kann aus Sicht des maschinellen Lernens die erste oder primäre Angriffslinie sein - das heißt, Sie haben nur wenig Erfahrung Wissen und verlassen sich mehr auf die Erstellung eines Feature-Space und die Anwendung von Algorithmen. (Die Aufgabe, einen nützlichen Merkmalsraum zu erstellen, hängt jedoch von tiefem Domänenwissen ab.)
Um die theoretischen Aspekte des Finanzwesens in den Griff zu bekommen, würde ich empfehlen zu sagen:
Um zu lernen, wie man Statistik / Ökonometrie in Verbindung mit der Theorie anwendet:
Die oben empfohlenen Bücher von David Ruppert, Eric Zivot und Ruey Tsay sind nützlich. Ich würde jedoch zuerst die Texte von Chris Brooks & Ruppert empfehlen, gefolgt von denen von Taylor.
Paul Soderlinds Notizen und Kevin Sheppards Notizen (beide online verfügbar) sind ziemlich gut.
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Ich mag die Risiko- und Vermögensallokation von A. Meucci. Dieses Buch ist etwas fortgeschrittener als Rupperts Buch, aber dennoch sehr benutzerfreundlich.
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Kennedys Leitfaden zur Ökonometrie ist eine gute Übersicht über Techniken in der Ökonometrie - nicht detailliert genug, um sich die Hände schmutzig zu machen, aber sehr gut, um herauszufinden, welche Techniken verwendet werden.
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