量化研究学习书单(从新手到精通)

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手把手教你量化交易入门

手把手教你量化交易入门

手把手教你量化交易入门我们都知道金融量化交易包含很多的学科,如果从头开始学的话,往往会觉得手足无措。

今天逻辑小助理要跟大家讲一讲哪些东西是最直接和金融量化交易有关的,让大家可以少走弯路。

这里主要分四块来讲:金融常识,统计和数据科学,编程和交易。

金融常识这里面大概列举了几块个人量化交易可能会涉及到的一些领域,比如说常用的是股票,期货外汇还有现在增加了一些叫虚拟货币还有期权。

不要求去了解的很深入,但做交易要了解它们的基本常识。

下面我们想详细的谈谈统计和数据科学,这个是我个人认为比较重要的。

数据科学是一个非常大的学科,有很多内容可以去学习。

这里只是找出了一些非常小的一些分支,可能会对你的量化交易起到一定的帮助。

假设检验当你想做出一些很独特的策略,第一步是提出自己的假设,然后在用统计的方法去检验,如果这个结论是显著的,我们就可以制定出好的策略。

机器学习这个学科现在炒得很热,在这方面主要是有深度的学习传统的统计方法、随机森林等。

强调根据需求,作为数据的分析工具。

过度拟合问题在我们的策略回撤中,经常会遇到过度拟合的问题,因此我们要学习怎样尽可能的避免。

在不同的模型下,所用的方法是不一样的。

模型选择,变量选择这部分将会成为决定你的策略能不能和市场上其他策略区别开的分水岭,在这里掌握统计知识以及数据科学知识尤为重要。

编程在量化交易中,我们的目的主要还是在于自动交易。

我们用量化的方法制定策略的终极目标是交易自动化。

目前比较常见的编程语言是Python。

关于Python个人有一些小小的经验可以分享一下。

逻辑小助并不建议买大量很厚的书“埋头苦读”,事实上看书学习编程是效率特别低的方式。

我们可以跟着课程学习,在公开课平台把基础知识快速的过一遍,了解它能做些什么。

首先介绍几个Python常用的扩展包:我们不需要死记它们的功能,通过备忘表(cheatsheet),我们可以找到前人总结出的很漂亮的表格,可以快速知道扩展包有哪些函数和参数,能够实现怎样的功能,在你需要的时候快速找到满足你的需求。

量化入门书籍

量化入门书籍

量化入门书籍
以下是几本适合量化入门阅读的书籍:
《宽客人生》:作者是伊曼纽尔·德曼,介绍了宽客在华尔街的工作和生活,深入阐述了量化金融的思想和策略。

《量化交易:掌握未来市场的赚钱利器》:作者是詹姆斯·道顿和保罗·派克,详细介绍了量化交易的策略、方法和技术,以及如何利用量化方法在市场中获得优势。

《大数据交易》:作者是王晋,介绍了量化投资和大数据的结合,阐述了
如何在金融市场中利用大数据进行投资决策和风险管理。

《统计学习方法》:作者是周志华,介绍了统计学习的基础知识、方法和
应用,包括分类、聚类、回归、决策树等,适合对机器学习和统计学感兴趣的读者。

这些书籍适合初学者阅读,可以帮助他们了解量化投资的基本概念、方法和应用。

建议在阅读时结合实际操作和案例分析,加深对量化投资的理解和掌握。

量化交易从入门到精通

量化交易从入门到精通

“量化交易不仅仅应用于股票和期货市场,还可以应用于其他金融领域,如 外汇和债券等。通过算法模型的分析,投资者可以在不同的市场和资产类别中寻 找投资机会。”
“在量化交易中,投资者需要具备数学、统计学和编程等方面的知识。这些 技能可以帮助投资者更好地理解和应用算法模型。”
“量化交易是一个高度竞争的领域,投资者需要不断学习和创新才能取得成 功。但是,只要掌握正确的技能和方法,量化交易也可以带来非常丰厚的回报。”
量化交易从入门到精通
读书笔记
01 思维导图
03 精彩摘录 05 目录分析
目录
02 内容摘要 04 阅读感受 06 作者简介
思维导图
本书关键字分析思维导图
量化
python
交易
作者
平台
策略
应用
精通
入门
交易 介绍
包括
量化
一章
具体
案例
风险管理
通过
不同
内容摘要
内容摘要
《量化交易从入门到精通》是一本全面介绍量化交易理论与实践的书籍。这本书的目的是帮助读 者理解量化交易的基本概念、方法和策略,并通过具体的案例和代码实现,使读者能够快速上手 并精通量化交易。 在这一章中,作者首先介绍了量化交易的基本概念、应用领域和优势。然后,他详细阐述了量化 交易系统的基本组成部分,包括金融市场分析、交易策略制定、交易执行和风险管理。作者还讨 论了量化交易的适用范围和局限性,以及如何根据投资者的需求和风险承受能力选择合适的量化 交易策略。 第二章 Python编程语言在量化交易中的应用 这一章重点介绍了Python编程语言在量化交易中的应用。作者首先介绍了Python的基本语法和 常用库,然后详细讲解了如何使用Python进行金融数据分析、回溯测试和实时交易。

推荐 I 数据科学需要看的7本书

推荐 I 数据科学需要看的7本书

推荐I 数据科学需要看的7本书过去几年,我用大量时间研究跟数据有关的书籍,然后发现了这7本最值得推荐。

这7本书加起来,就是数据科学入门最有价值的学习材料。

这7本书读起来非常有趣,但不是让你打发时间的闲书哦。

如果你决定要学会它们,就得好好分配你的时间和精力啦!当然它们绝对值得你深入学习!如果你能将学到的这些再跟一些实用的数据课程相结合,那要达到数据科学家的级别,基本就没有问题啦。

我建议你按照这个书单的顺序来学习:1. Lean Analytics?—?by Croll & Yoskovitz这是第一本要读的书,它是关于商业思维如何使用数据的基础知识,主要针对创业公司,但我觉得里面涵盖的内容要更多更广。

你主要学的是,为什么选择一个重要的指标和6个基础在线交易类型同样重要——还有它背后的数据策略。

2. Business value in the ocean of data?—?by Fajszi, Cser &Fehér如果说学习商业数据的分析学主要面向创业公司,那这一本书则是针对大企业的商业数据。

听起来好像有点无聊,但是比起第一本,这是学习实用性技能的好机会。

举个栗子,保险公司如何使用预测分析?再举个栗子,银行面临的数据问题是什么?3. Naked Statistics?—?CharlesWheelan我经常在我的专栏里推荐这本书。

它不仅仅专注在数据科学这块,而且还涉及一些基础的统计思维,这些都是我们要熟悉的内容。

里面有很多故事,教你怎么不被标题党骗,比如“我们如何通过只改一个字就能提升1300%的兑换率”,还有像BS这些。

4. Doing Data Science?—?Schutt andO’Neil为进阶真正的科技集中做准备的最后一本书。

跟前面3本书相比,这本书是为我们过渡到下一个级别做知识储备,它开始深入一些主题,例如回归模型,垃圾邮件过滤,推荐引擎,甚至大数据。

5. Data Science at the Command Line?—?Janssens学习基本代码是我常推荐的另一件事。

(外汇、股票、期货)给想由浅入深学习的人的书单

(外汇、股票、期货)给想由浅入深学习的人的书单

(外汇、股票、期货)给想由浅入深学习的人的书单给想由浅入深学习的人——读书进阶这个书目早在两年前就答允要写,可一直懒,更或者怕误人子弟,所以拖到今日。

惭愧惭愧。

当然,现在写出来的,不代表就不会误人子弟了,至多表示自己变得勤快些吧,这是可喜的:)书单的模式,我的预想是列出从入门,进阶,提高,直到综合,各个阶段需要读的书,并作相应的注解。

我当年读书时跑了不少冤枉路,如今列一张书单,或许可使后来人走些捷径,不至于浪费了时间。

我是做股票的,所以是从一个想做股票的新手的角度出发来考虑列书目。

不过,因为我是技术分析者,技术分析是相通的,希望此书目对其他交易者,例如期货,外汇等,也有启发。

——未济(一)作为一个没有做过股票的朋友,如果现在开始准备做股票了我觉得第一步要知道做股票的游戏规则,就是怎么玩记得《专业投机原理》的开篇讲了一个很生动的故事“赌博例” 乔是扑克好手,但他却在一次和农民玩的扑克赌局中输的身无分文不是农民的技巧有多高,一切只因为乔不了解当地扑克的游戏规则那么,做股票也是同样的道理你首先要充分了解整个股票的操作流程和交易规则越详细越具体越好例如,怎么买入怎么卖出怎么参与配股,st和非st有什么区别,代星号的st 又代表什么意思,具体的成交顺序,交易时间,买入最小单位是1手,卖出可以零碎,1手表示多少股,怎么参与新股配售,各项交易费用,交易者的权利,证券公司对你应尽的义务。

还有很多很多的必备知识,我不再一一举例反正个人认为最好能做到象营业部大厅里的咨询小姐那样的了解程度就可以了对于这些股票交易知识的资料可以问问自己开户的营业部有没有也可以到网上搜索查找一下新华书店应该也有这样子的书不过可能不容易找到印象里,《炒股就这么几招》的前面几册曾有比较详细的介绍,适合新股民看看(二)在掌握了基本的交易知识以后,下面就可以开始交易技能的学习第一本书很重要因为到此为止,你或许还是一张白纸白纸上落的第一笔,在某种程度上预示着以后发展的方向我考虑了许久决定推荐《股市操练大全》这一推荐可能会引起争议因为多数读过书的交易老手都不建议看国内的书甚至把国内书定为糟粕但我不这么认为国内书总体格局小,却也不乏好书在入门书上一下子就去读国外书容易发生断层《股市操练大全》共有4册,外加一本习题集这套书非常本土化,使人产生很强的亲切感尤其是新颖的写作模式让人有不忍释卷的冲动我不打算用自己的语言来多介绍这套书想偷个懒,贴这套书的目录和简介(三)书读到这里,应该开始看国外的经典了呵呵,所谓“取法乎上,得乎其中”如果老是在国内的书里打转,恐怕会限制自己的视野,无法往高层进阶有时候,决定你是否能在市场里成为赢家的关键,不是在于你有多高的技巧,而更重要的是你的理念《期货市场技术分析》这是一本很适合初学者看的技术分析的经典书籍讲得不深,但很透彻,把每项技术分析的重点都拎了出来加上丁圣元先生流畅贴切的翻译使之成为中文版技术分析书籍中难得的好书当然,这本书的价格可能稍贵如果想追求性价比的朋友,可以选择该书的更新版《金融市场技术分析》《金融市场技术分析》是《期货市场技术分析》的新版,增加了一些内容翻译者是陈鑫陈鑫先生也是国内翻译交易书籍的一把好手不过,对于我个人来说捧着《期货市场技术分析》这本大书好像感觉更舒心和温暖些毕竟看了这么多年这么多遍在交易上,说她是伴随我成长的也不为过(四)接下去要看的书是《股市趋势技术分析》记得我曾经说过这样的话,如果要出远门,而只能让我带一本交易书籍在身上,我会选择《期货交易策略》现在我要说的是,如果要拿走我书架上的交易书籍,而只能留一本下来,我会选择把《股市趋势技术分析》留下这本书可以称之为伟大,她的伟大主要体现在1)用具体图表走势对道氏理论进行了细致和精彩的描述道氏理论之重要,交易者皆知,可惜很多人看道氏理论觉得空洞和枯燥,不过《股市趋势技术分析》却能给你一种豁然开朗的欣喜;她不仅能让你领略到道氏理论的精髓,更可以给你一种对道氏理论震撼性的再认识。

定量研究最好的书籍

定量研究最好的书籍

定量研究最好的书籍以定量研究最好的书籍为标题,本文将为大家推荐一些在定量研究领域中备受好评的书籍,这些书籍将帮助读者深入理解定量研究的方法和技巧,提升研究能力。

一、《定量研究方法》这本书由美国社会学家唐纳德·迈克尼尔(Donald McNeil)撰写,是定量研究方法领域的经典教材之一。

书中介绍了定量研究的基本原理和技术,包括问卷设计、样本选择、数据收集和分析等内容。

该书以简洁明了的语言和丰富的实例,帮助读者系统地学习和掌握定量研究的全过程。

二、《定量研究设计与分析》这本书由美国心理学家尼尔·J·塞尔兹(Neil J. Salkind)撰写,是一本面向初学者的定量研究入门教材。

书中详细介绍了定量研究的基本概念、设计原则以及常用的统计分析方法,如描述统计、推论统计、回归分析等。

该书注重理论与实践相结合,通过大量的案例和练习,帮助读者理解和应用定量研究方法。

三、《定量研究设计与分析:社会科学研究的方法》这本书由美国社会学家罗伯特·K·耶里斯(Robert K. Yin)撰写,是一本针对社会科学研究的定量研究方法教材。

书中系统介绍了定量研究的各个环节,包括研究设计、样本选择、数据收集和分析等。

该书注重实用性,提供了大量的实例和案例,帮助读者掌握定量研究的实际应用技巧。

四、《定量研究方法与实践》这本书由美国社会学家兰斯·布莱克(Lance W. Roberts)和罗伯特·W·古德(Robert W. Good)合著,是一本综合性的定量研究教材。

书中全面介绍了定量研究的理论基础、研究设计、数据收集和分析等内容。

该书以清晰的逻辑结构和详细的步骤指导,帮助读者系统地进行定量研究,并提供了丰富的案例和实践经验。

五、《定量研究方法与分析》这本书由英国社会学家艾伦·布莱巴(Alan Bryman)和艾玛·贝尔(Emma Bell)合著,是一本综合性的定量研究教材。

金融量化入门书籍

金融量化入门书籍

金融量化入门书籍摘要:1.金融量化入门书籍的概述2.金融量化入门书籍的推荐3.金融量化入门书籍的评价4.金融量化入门书籍的总结正文:金融量化作为金融领域的一个重要分支,越来越受到业界的关注。

对于想要学习金融量化的朋友来说,选择一本合适的入门书籍尤为重要。

本文将为大家推荐几本金融量化入门书籍,并对其进行简要评价。

1.《金融数学》(John Hull)这本书是金融数学领域的经典教材,被誉为金融工程的“圣经”。

书中详细介绍了金融市场中的各种衍生品定价理论,以及量化分析方法。

对于想要深入学习金融量化的读者来说,这本书是一个不错的选择。

2.《量化投资:以概率思维为核心的投资策略》(洪灝)这本书从投资者的角度出发,介绍了量化投资的基本理念、方法和技术。

书中通过大量实例分析,帮助读者理解量化投资的实际应用。

对于想要将金融量化知识应用于实际投资的读者来说,这本书具有很高的参考价值。

3.《Python 金融实战》(Vince Bruzzese 等)随着编程语言在金融领域的普及,Python 已经成为金融工程师的必备技能。

这本书通过大量实例,介绍了如何使用Python 进行金融数据的处理、分析和可视化。

对于想要学习Python 金融编程的读者来说,这本书是一个很好的入门教材。

4.《金融时间序列分析》(Ruey S.Tsay)金融市场中的数据具有时间序列特征,因此对时间序列分析方法在金融领域的应用进行了详细介绍。

书中涵盖了时间序列分析的基本概念、方法和技术,以及它们在金融市场中的应用。

对于想要学习金融时间序列分析的读者来说,这本书是一个很好的参考资料。

总的来说,以上这些书籍都是金融量化入门的好教材。

读者可以根据自己的兴趣和需求,选择合适的书籍进行学习。

《量化交易从入门到精通 TOP交易员交易策略与实战手记》读书笔记思维导图

《量化交易从入门到精通 TOP交易员交易策略与实战手记》读书笔记思维导图

06 内容提要
目录
07 第一章 能量守恒理论
08
第二章 实用指标&应 用方法
09
第三章 策略设计及风 控管理
附录二 松鼠宽客慕金
011 龙:MACD顶底背 离...
010
附录一 吕尚:基于波 动率因子的择时分析
012 延伸阅读
该书是作者关于量化投资策略的系统思考与实战总结,实战案例涵盖了股票、股指、期货、外汇等诸多交易 领域。作者在书中深入浅出地揭示了众多量化交易策略的本质,近60种顶级量化交易策略,实战案例及程序源代 码一本囊括,堪称量化交易者的“红宝书”。
《量化交易从入门到精 通 TOP交易员交易策略
与实战手记》
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本书关键字分析思维导图
经典
实战
指标
因子
案例
投资
作者
交易

线
市场
设计
量化
原理
01 推荐一
目录
02 推荐二
03 推荐三
04 推荐四
05
概述 投资市场是否有 交易圣杯
第七节 多因子量化 策略
第九节 恒温器策略 Thermostat
附录一 吕尚:基于波动率因子的 择时分析
附录二 松鼠宽客慕金龙:MACD 顶底背离...
延伸阅读
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推荐一
推荐二
推荐三
推荐四
概述 投资市场是否有交易圣杯
内容提要
第一章 能量守恒理论
第一节 趋势&形态
第二节 趋势交易理 论
第三节 如何定义震 荡市场
第四节 涨跌定量速 度分型

《量化研究与统计分析》

《量化研究与统计分析》

《量化研究与统计分析》内容简介邱皓政编著的《量化研究与统计分析—— SPSS数据分析范例解析》指导读者科学地设计量化研究,规范地收集研究数据,无需繁琐的统计演算公式,借助SPSS强大的数据处理功能,跟随作者的演示和解析即能完成量化研究数据向实际研究成果的转化。

本书引导读者建立一套研究学理一统计知识一操作能力三位一体的知识与技术。

为适应新近的科学研究的需要,此次修订更新了大量内容。

本版强化了方差分析与多元回归的范例,新增了调节变量与中介变量的分析;并以实例详尽示范了量表编制中的探索性与验证性因素分析。

本版以SPSS(PASW)18为基础演示了软件操作步骤。

《量化研究与统计分析——SPSS数据分析范例解析》的这些特点和内容,使本书不仅可以作为各大高校统计学、研究方法与数据分析课程的教科书,它还是一本简单易懂的量化研究工具书。

目录第一篇量化研究的基本概念第一章科学研究与量化方法第一节科学研究的概念与方法一、科学的目的与功能二、科学研究的特性三、科学研究的内容四、理论及其功能第二节主要的量化研究设计一、调查法二、相关法三、实验法四、量化方法之比较第三节量化研究的结构与内容一、绪论二、方法三、结果四、讨论第四节量化研究的程序一、理论引导阶段二、数据搜集阶段三、数据分析阶段第五节计算机软件包在科学研究上的应用第二章测量理论与方法第一节测量的基本概念一、测量的意义二、测量与统计的基础:变异第二节测量的尺度一、名义尺度二、顺序尺度三、等距尺度四、比率尺度五、测量尺度的比较第三节测量的格式一、测量格式的基本特性二、量化研究的测量格式三、测量格式的比较第二篇数据处理与数据查核第三章数据计算机化与 SPSS 介绍第一节编码系统的建立与应用一、编码系统与工具发展的优先性二、编码系统的概念三、文字资料的计量处理四、编码表五、废卷处理第二节 SPSS 的介绍一、SPSS 简介二、SPSS 的基本运作原理三、SPSS 的基本操作四、SPSS 的各种窗口第四章数据库的建立第一节建立SPSS 数据文件一、SPSS 数据窗口的开启二、数据库的建立第二节其他文档的转入一、EXCEL 文档读入二、由文字文档(ASCII 档案,.dat)读入第三节复选题处理与分析一、复选题的基本格式二、基本分析策略三、复选题分析第四节排序题处理与分析一、排序题的基本格式二、次数分布表的应用三、交叉表的应用第五章数据与文档管理第一节数据管理功能一、新增变量与观察值二、数据查询三、数据排序四、数据转置五、定义变量属性第二节文档管理功能一、观察值加权二、分割文档三、选择观察值四、数据合并:新增观察值五、数据合并:新增变量第三节数据转换功能一、计算二、重新编码三、数据分组四、计数五、等级观察值第六章数据检核第一节数据查核一、过程检核二、终点查核第二节遗漏值处理一、遗漏的型态二、遗漏值的处置三、SPSS 的遗漏值处理功能第三节偏离值的侦测与处置一、单变量偏离检验二、多变量偏离检验三、偏离值的处理第四节反应心向一、反应心向的界定二、反应心向的处理第七章数据的图示第一节次数分布表的运用一、基本原理二、次数分布的图示三、茎叶图四、次数分布表的制作第二节统计图的运用一、茎叶图的制作二、长条图的制作三、线形图的制作四、散布图的制作第八章描述统计的原理与应用第一节集中量数一、平均数二、中位数三、众数四、集中量数的特性与使用时机第二节变异量数一、全距二、四分差三、以离均差为基础的变异量数四、变异量数的特性与使用时机第三节偏态与峰度一、偏态二、峰度三、偏态与峰度的判断第四节相对量数一、百分等级与百分位数第五节标准分数一、Z分数二、正态化Z分数三、T分数第六节描述统计的 SPSS 操作一、次数分布表功能二、描述性统计量功能三、观察值摘要功能四、相对量数转换五、Z分数转换六、T分数转换第三篇统计分析的原理与技术第九章类别数据的分析——卡方检验第一节基本概念一、类别数据的呈现二、类别数据的检验形式第二节类别变量的统计检验一、残差分析二、卡方检验三、校正公式第三节类别变量的关联系数一、Phi(Φ)系数二、列联系数与V系数三、Lambda(λ)系数四、Tau(τy)系数第四节顺序变量的关联分析一、Gamma 系数二、Tau-b 与 Tau-c 系数三、Kappa 量数四、So mers’s dyx第五节范例解析第十章平均数的差异检验——t检验第一节基本概念一、Z检验与t检验二、单总体与多总体检验三、单尾与双尾检验四、独立样本与相依样本第二节平均数差异检验的原理一、抽样分布与中央极限定理二、统计检验的决策原则三、平均数的统计检验四、t检验的基本假设第三节范例解析第十一章平均数的变异分析——ANOVA 第一节基本概念第二节变异数分析的统计原理一、基本原理二、变异数的计算与拆解三、相依样本的变异数分析四、固定效果模式与随机效果模式五、实验、族系与比较错误率六、效果量七、ANOVA 的基本假设与相关问题第三节多重比较:事前与事后检验一、事前比较二、事后比较第四节共变数分析一、控制的概念二、连续变量作为共变量三、共变数分析的原理四、变异量拆解第五节范例解析第十二章多因子变异数分析第一节基本概念一、多因子变异数分析的数据形式二、多因子变异数分析的各种效果第二节多因子变异数分析的统计原理一、变异数拆解二、整体检验与事后检验三、单纯主要效果检验第三节带有相依样本的多因子变异数分析一、基本概念二、变异数拆解三、整体效果的假设检验四、多因子变异数分析的交互作用图示第四节范例解析第十三章线性关系的分析——相关与回归第一节基本概念第二节积差相关的原理与特性一、变异数与共变数二、积差相关系数三、积差相关系数的特性四、积差相关的假设检验五、Spearman 等级相关六、点二系列相关第三节回归分析一、回归分析的概念二、最小平方法与回归方程式三、回归系数四、回归误差与可解释变异五、回归模型的显著性检验六、估计标准误七、回归系数的统计检验八、回归系数的区间估计九、回归分析的基本假设第四节范例解析第十四章多元回归第一节基本概念第二节多元回归的原理与特性一、多元相关二、多元回归方程式三、回归系数的统计检验四、共线性诊断第三节多元回归的变量选择模式一、同时回归分析二、逐步回归分析三、阶层回归分析四、三种回归方法的比较第四节范例解析第四篇测验编制的分析技术第十五章测验发展与信效度第一节测验发展的程序与步骤一、准备阶段二、预试阶段三、正式阶段四、后续发展阶段第二节信度一、信度的意义二、信度系数的原理三、测量误差与测量标准误四、信度的估计方法五、影响信度的因素第三节效度一、效度的意义二、效度的类型与原理三、其他效度的讨论四、效度衡鉴技术五、影响效度的因素第四节信度与效度之关系第十六章项目分析与信度估计第一节项目分析的基本概念一、项目难度二、项目鉴别度第二节项目分析的计量方法一、遗漏值判断法二、描述统计指数三、题目总分相关法四、内部一致性效标法五、因素负荷量判断法第三节项目分析实际范例一、遗漏检验与描述统计检测二、极端组比较三、同质性检验四、综合判断第四节信度估计范例一、Cronbach’s α系数二、折半信度分析结果第十七章因素分析第一节基本概念第二节因素分析的基本特性一、简化结构原则二、因素与共变结构三、因素分析的条件第三节因素分析的数学原理一、因素分析涉及之各矩阵二、相关系数适切性的判断三、因素的萃取四、因素个数的决定五、特征向量、特征值与萃取变异六、因素结构与负荷量七、因素转轴八、因素分数第四节范例解析参考文献术语英汉对照表万卷方法总书目。

量化交易必读书单,你读了几本?

量化交易必读书单,你读了几本?

量化交易必读书单,你读了几本?《投资学》是由三名美国知名学府的著名金融学教授撰写的优秀著作,是美国最好的商学院和管理学院的首选教材,在世界各国都有很大的影响,被广泛使用。

自1999年《投资学》第4版以及2002年的第5版翻译介绍进中国以后,在国内的大学里,本书同样得到广泛运用和热烈反响。

此为本书的第6版,作者在前5版的基础上根据近年来金融市场、投资环境的变化和投资理论的最新进展做了大幅度的内容更新和补充,还充分利用了网络资源为使用者提供了大量网上资料。

全书共分7大部分,27章。

详细讲解了投资领域中的风险组合理论、资本资产定价模型、套利定价理论、市场有效性、证券评估、衍生证券、资产组合管理等重要内容。

该书观点权威,阐述详尽,结构清楚,设计独特,语言生动活泼,学生易于理解,内容上注重理论与实践的结合。

2. 《计量经济学导论》《计量经济学导论:现代观点》(第3版)用简洁、准确的语言了计量经济学研究的最新特点。

与传统的教材不同,在陈述和解释假定时,作者完全放弃了非随机的或在重复样本中加以固定的回归元假定。

这种方法更便于读者对计量经济学的理解和运用,是对传统计量经济学教学和研究的一个突破。

《计量经济学导论:现代观点》(第3版)含有大量例题,许多是取自或受启发于应用经济学或其他领域的最新及有影响的作品。

《计量经济学导论:现代观点》(第3版)适合各大专院校经济管理类专业本科生用作计量经济学教材,还可供经济管理类教师及科研人员用作参考书。

3. 《Trends in Quantitative Finance》书中讲到了做量化策略需要注意的几个最重要的地方,例如过拟合、未来函数、幸存者偏差等等。

有一句话已经慢慢成为了我做策略开发的信条:交易策略研发应该以经济直觉(Economic Intuition)为基础。

我本身是数学、统计出身,初期曾坚信数据挖掘的作用大于经济直觉,碰壁多次之后,慢慢开始转变观念。

这也说明一个问题,交易策略研发是一门需要实践的手艺,多做才会促进思维的进一步发展。

量化投资 书籍

量化投资 书籍

量化投资书籍
“量化投资”是指使用数学模型、计算机算法等方法,系统地构建投资策略和管理投资组合,以达到优化投资回报和降低风险的目的。

在这个领域,有很多值得一读的书籍,包括以下几本:
1.《量化投资实战》
这是一本量化投资领域的经典,由大师级人物Edward Thorp所著,书中详细介绍了量化投资的基本理论和实践应用,并分享了自己在量化投资领域的经验和思考。

2.《统计套利:量化投资策略与技术》
这是一本介绍量化投资策略和技术的入门书籍,作者介绍了各种投资策略和技术,并且详细分析了它们的优缺点和适用范围,适合初学者入门。

3.《算法交易最佳实践》
这是一本介绍量化投资算法的实战手册,作者介绍了各种常见的量化投资算法,如均线策略、海龟交易法等,并且详细讲解了如何根据市场条件和投资目标构建量化投资策略。

总之,量化投资是一个创新性和前沿性的投资方法,需要投资者有扎实的理论基础和实践经验,才能够在这个领域获得成功。

以上三本书籍都是非常值得投资者一读的参考资料。

金融量化入门书籍

金融量化入门书籍

金融量化入门书籍
以下是几本金融量化入门书籍的推荐:
1. 《数学之美》-- 吴军
这本书从数学的角度介绍了量化交易的基本原理和方法,适
合对数学感兴趣的读者入门。

2. 《金融工程与量化投资》-- 王俊杰
这本书系统地介绍了金融工程和量化投资的基本概念、模型
和策略,适合有一定金融知识基础的读者。

3. 《量化交易:如何建立自己量化投资体系》-- 谢清海
这本书从实战的角度介绍了量化交易的基本思路、方法和技巧,适合想要通过量化交易获得长期稳定回报的读者。

4. 《量化投资策略与模型构建》-- 邢志峰
这本书介绍了量化投资策略的构建和模型的应用方法,适合
对量化投资有兴趣的读者。

5. 《金融统计学》-- 邵振宇
这本书介绍了金融统计学的基本概念和方法,包括时间序列
分析、回归分析等,是量化投资的基本理论基础。

这些书籍从不同的角度介绍了金融量化的基本概念、方法和实践,读者可以根据自己的兴趣和背景选择适合自己的入门书籍。

量化人工智能相关书籍

量化人工智能相关书籍

量化人工智能相关书籍以下是 8 条关于量化人工智能相关书籍的内容:1. 《量化人工智能实战指南》这本书不得了啊!就像给你一把打开智能宝库的钥匙!你想想,你能通过它深入了解那些复杂又超级厉害的算法和模型,看看它们怎么在数据的海洋里大显身手。

比如自动驾驶,不就是靠这些技术才能那么牛嘛!2. 《量化人工智能的奥秘》哇塞,这本书简直就是带你进入一个神奇世界的通道!它能让你明白人工智能那些看似遥不可及的奥秘。

就好比你一直好奇天空为什么是蓝色,读了它,你就懂了!像人脸识别这么酷的技术,可不就是其中的精彩之一嘛!3. 《量化人工智能的奇妙之旅》嘿,这本书啊,那可是一场精彩绝伦的奇妙之旅!带着你在人工智能的领域里尽情探索。

就像你去冒险,每一步都充满惊喜!你看智能医疗,不就是靠着这些量化知识让人们能更好地看病吗!4. 《深入量化人工智能》哇哦,读这本书就跟钻进人工智能的核心一样刺激!它会让你清楚看到那些隐藏在背后的关键东西。

好比你发现了一个宝藏的秘密入口!像智能语音助手这么方便的东西,都是因为这些知识的支撑啊!5. 《量化人工智能:从入门到精通》哎呀呀,这书可厉害啦!能让你从一个小白快速变成专家呢!就像你学骑自行车,一开始可能摇摇晃晃,读完这本书你就能一路飞驰啦!像是智能家居,不就是人工智能在生活中的完美应用嘛!6. 《量化人工智能的魔法书》嘿哟,这可真是一本魔法书啊!它能施展魔法让你搞懂人工智能的一切。

就好像你突然有了超能力一样!想想智能推荐系统,不就是魔法在生活中的展现嘛!7. 《探索量化人工智能》哇呀,读这本书就像开始一场刺激的探索之旅!你不知道下一个转角会遇到什么惊人的发现。

好比你走进一个神秘洞穴,充满新奇!像智能物流,不都是量化人工智能的功劳嘛!8. 《量化人工智能的智慧之光》哇,这本书绽放着智慧之光啊!它能让你沐浴在人工智能的智慧之中。

就如同阳光照亮你的世界!看看智能教育,不就是给学习带来了巨大的变革嘛!我的观点结论:这些关于量化人工智能的书籍都非常有价值,能带你深入了解这个充满魅力和潜力的领域,值得一读再读!。

写给新手--经典书目推荐,少走弯路了

写给新手--经典书目推荐,少走弯路了

写给新手--经典书目推荐,少走弯路了炒股是一种介于艺术与技能之间的行业,自认为对于新手而言,最佳的途径就是大量参阅成功者的成功经验与技术,并坚定不移地将这种经验运用于实际操作中,再逐渐形成自己的风格。

对新手而言,完全自己摸索的代价太过昂贵,而错误的指导更是饴祸万年,因此一个合理的阅读书目的价值重于那些荐股百万倍(如果还在相信荐股,那只能说你真的是个新新手,捂紧你的钱包了)。

这个书目是在别处看到的,自认是个比较合理的推荐,一个炒股新手,如果能够认认真真地将这些书目读完,并终于意识到要将资金管理与风险控制置于技术操作之前,那我想就已经脱离新手的范畴了。

永远实践如下原则:“保本”是第一考虑,“稳定”其次,“最大获利”是终极目标(摘自刀疤老二语录)。

给想由浅入深学习的人——读书进阶这个书目早在两年前就答允要写,可一直懒,更或者怕误人子弟,所以拖到今日。

惭愧惭愧。

当然,现在写出来的,不代表就不会误人子弟了,至多表示自己变得勤快些吧,这是可喜的:)书单的模式,我的预想是列出从入门,进阶,提高,直到综合,各个阶段需要读的书,并作相应的注解。

我当年读书时跑了不少冤枉路,如今列一张书单,或许可使后来人走些捷径,不至于浪费了时间。

我是做股票的,所以是从一个想做股票的新手的角度出发来考虑列书目。

不过,因为我是技术分析者,技术分析是相通的,希望此书目对其他交易者,例如期货,外汇等,也有启发。

——未济 2004.05(1)作为一个没有做过股票的朋友,如果现在开始准备做股票了,我觉得第一步要知道做股票的游戏规则,就是怎么玩。

记得《专业投机原理》的开篇讲了一个很生动的故事“赌博例”,乔是扑克好手,但他却在一次和农民玩的扑克赌局中输的身无分文,不是农民的技巧有多高,一切只因为乔不了解当地扑克的游戏规则。

那么,做股票也是同样的道理,你首先要充分了解整个股票的操作流程和交易规则,越详细越具体越好。

例如,怎么买入怎么卖出怎么参与配股,st和非st有什么区别,代星号的st又代表什么意思,具体的成交顺序,交易时间,买入最小单位是1手,卖出可以零碎,1手表示多少股,怎么参与新股配售,各项交易费用,交易者的权利,证券公司对你应尽的义务……还有很多很多的必备知识,我不再一一举例,反正个人认为,最好能做到象营业部大厅里的咨询小姐那样的了解程度就可以了。

量化交易入门书籍

量化交易入门书籍

量化交易入门书籍
量化交易是一种基于数学和统计学方法进行的股票和期货交易策略,其优势在于自动化、高效性和稳定性。

如何学习和掌握量化交易,是许多投资者和交易者关注的话题。

以下是一些值得阅读的量化交易
入门书籍:
《量化交易:如何用数学方法及程序化交易打造稳定收益》:该
书介绍了量化交易的基本概念和方法,包括策略设计、数据挖掘、回
测和交易执行等方面的内容。

该书的重点在于实践性的操作指导和经
验总结,对初学者很有帮助。

《Python金融实战指南》:Python是量化交易中最为重要的编程
语言之一,该书结合金融行业实际应用场景,介绍了Python的基础知
识和量化交易所需的相关库和工具。

该书在实现交易策略上有较为详
细的讲解和代码示例,适合具有一定编程基础的读者。

《统计套利:MATLAB实战》:该书以实际的量化交易实例为基础,介绍了统计学方法在交易策略中的应用,包括协整交易、时间序列建
模等方面。

该书对MATLAB编程的技术要求较高,适合有一定经验和技
术功底的读者。

总之,掌握量化交易需要具备相关的数学、统计和编程技能,入
门书籍只是个好的开始,还需要不断的实践和总结。

量化投资战略实操课程大纲

量化投资战略实操课程大纲

量化投资战略实操课程大纲课程概述本课程旨在帮助学员深入了解量化投资战略的原理和实操技巧。

通过理论讲解和实际案例分析,学员将研究到优化投资组合、风险管理、因子选择等关键概念和技术,以提高投资决策的准确性和效率。

课程目标- 理解量化投资的基本原理和方法- 掌握优化投资组合的技巧和策略- 研究风险管理的工具和实操方法- 熟悉因子选择的理论和实践指导- 提高投资决策的量化分析能力课程大纲1. 量化投资简介- 量化投资的定义和特点- 量化投资与传统投资的区别2. 数据处理与质量控制- 数据获取和处理的基本步骤- 数据质量控制的方法和策略3. 因子选择与模型构建- 因子的定义和分类- 因子选择的原则和方法- 模型构建和评估4. 优化投资组合- 投资组合优化的基本概念- 常见的投资组合优化模型- 约束条件的处理和调整5. 风险管理与资金分配- 风险管理的基本原理和方法- 资金分配模型和策略6. 实践案例分析- 实际量化投资策略的案例分析- 综合运用所学知识进行实操演练7. 课程总结与展望- 总结课程的重点内容和要点- 展望量化投资的发展趋势和挑战学员要求- 具备基本的投资理论知识和金融市场基础- 对数据处理和编程有一定了解- 愿意在课程中积极参与讨论和实操练授课方式- 理论讲解:授课人员通过讲解理论知识和原理- 实操演练:学员在课堂上进行量化投资实操练- 案例分析:通过实际案例分析,加深对理论知识的理解和应用考核方式- 平时表现:参与课堂讨论和实操练的积极程度- 课程作业:完成课程要求的作业任务- 期末考试:对课程内容的综合考核参考资料- Harris, L. E., & Stoikov, S. (2013). ___ pair trading: ___.- Chan, E. P. (2013). Quantitative trading: How to build your own ___.- Avellaneda, M., & Lee, J. H. (2010). Statistical arbitrage in the US equities market. Quantitative finance, 10(7), 761-782.。

量化研究法入门培训课件

量化研究法入门培训课件

实验数据分析
介绍如何对实验数据进行统计分析,包括假 设检验、方差分析等。
实验结果的解释与报告
讲解如何对实验结果进行解释,并撰写实验 报告。
案例分析
以某心理学实验为例,详细展示实验设计与 结果分析的全过程。
案例三:基于公开数据的量化研究
开放数据的获取与整理
介绍如何获取公开数据集,并进行数据清洗和预处理。
截面数据是同一时点上多个个体的数据,时间序列数据是同一个 体在不同时点的数据。
数据来源
数据可以来自调查、实验、观测等多种方式,也可以是从公开数据 库或网络爬虫等途径获取。
数据质量评估
评估数据的可靠性、有效性、一致性、准确性等方面,确保数据的 可用性和研究结果的可信度。
量化研究伦理与规范
尊重隐私
知情同意
换、缺失值处理等。
03
可视化呈现
演示如何通过图表等方式直观展 示问卷数据分析结果。
02
数据分析方法
讲解针对问卷数据常用的统计分 析方法,如描述性统计、因子分
析、聚类分析等。
04
案例分析
以某次大型问卷调查为例,详细 演示数据分析的全过程,并解读
分析结果。
案例二:实验设计与结果分析
实验设计原理
阐述实验设计的基本原则和要素,如随机化 、对照组、实验效应等。
常用统计分析
描述性统计、T检验、方差分析 、相关分析、回归分析等常用 统计分析方法的操作和实现。
结果解读与报告
如何正确解读SPSS输出结果, 以及如何将结果整合到研究报
告中。
Excel在量化研究中的应用
01
02
03
04
数据清洗与预处理
利用Excel进行数据筛选、排 序、去重、填充等预处理操作

书单从入门到精通,数据分析「好书」推荐

书单从入门到精通,数据分析「好书」推荐

书单从入门到精通,数据分析「好书」推荐统计学与数据挖掘书籍推荐1.1《 The Elements of StatisticalLearning》,神书,不解释1.2《实用多元统计分析》,从线性代数的角度详细讲解算法,例子简单,国外课程教材1.3《统计学习方法》,李航著,统计学习算法必备书籍1.4《从零进阶!数据分析的统计基础》 CDA数据分析师系列丛书1.5《统计学:从数据到结论》1.6《数据挖掘:概念与技术》数据分析软件篇SQL书籍推荐《MySQL必知必会》SPSS推荐书籍《SPSS统计分析基础教程》《SPSS统计分析高级教程》《IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》张文彤著SAS推荐书籍1.综合入门:1.1 《The Little SAS? Book: A Primer, Fifth Edition》经典入门级SAS官方推荐书籍,其中第4版有中文版,但不是官方翻译也有部分章节未完成,可以中英文参考来看。

1.2 《Applied Statistics and the SAS Programming Language》SAS大神Ronald Cody的作品,已出到第五版,有中文版译名:SAS应用统计分析。

扫描版论坛有链接1.3 《小白学sas》原生中文版,语言诙谐,问答形式。

便于入门,但没有上面2本知识系统……1.4《Learning SAS by Example:A Programmer’s Guide》还是大神Ronald Cody的作品,by example,非常便于自学。

2.由浅入深循序渐进:2.1首推SAS官方初级程序员培训教材,2本Course Notes:《SAS Programming I Essentials》《SAS Programming III Data Manipulation Techniques》绝对面向0基础,图文并茂,讲解详细,强烈推荐(可惜是英文版……)如果没有时间精力细读(2本将近1400页)可以看SAS Certification Prep Guide: Base Programming for SAS9,综合了前2本的知识要点,复习梳理用的。

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希尔德布兰德等:《社会统计方法与技术》,社科文献出版社,2005年版。
温忠麟:《调节效应和中介效应分析》,教育科学出版社,2012年版。
安德斯·斯科隆多等:《广义潜变量模型——多层次、纵贯性以及结构方程模型》,重庆大学出版社,2011年版。
刘红云:《追踪数据分析方法及其应用》,教育科学出版社,2005年版。
10、目前市面上量化研究的书也很多,但说实话,好书不多,中文的好书更少,手把手教你学习的好书,则少之又少。这里所列书目,每本我都认真研读过数遍,都是我自认为觉得对研究入门、研究进阶、研究深入很有帮助的好书。但受制于我的阅读量和阅读范围,仅为一家之言,特此说明。
基础篇:
陈国明:《传播研究方法》,复旦大学出版社,2011年版。
温福星等:《多层次模式方法论:阶层线性模式的关键问题与试解》,前程文化,2012年版。
吴明隆:《论文写作与量化研究》,五南图书公司,2011年版
吴明隆:《SPSS操作与应用多变量分析实务》,五南图书公司,2009年版。
郭玉霞等:《质性研究资料分析:NVivo8活用宝典》,台湾高等教育,2009年版。
杨孝荣:《传播研究与统计学》,台湾商务印书馆,1991年版。
余民宁:《试题反应理论(IRT)及其应用》,心理出版社,2009年版。
余民宁:《潜在变项模式——SIMPLIS的应用》,台湾高等教育,2006年版。
翁秀琪:《大众传播理论与实证(三版) 》,三民书局,2011年版。
李茂能:《图解AMOS在学术研究之应用》,五南图书公司,2009年版。
徐淑英等:《中国民营企业的管理和绩效:多学科视角》,北京大学出版社,2008年版。
徐淑英:《求真之道,求美之路:徐淑英研究历程》,北京大学出版社,2012年版。
值得学习的定量研究论文集:
边燕杰等:《社会分层与流动——国外学者对中国研究的新进展》,中国人民大学出版社,2008年版。
李路路等:《制度转型与社会分层——基于2003年全国综合社会调查》,中国人民大学出版社,2008年版。
边燕杰等:《市场转型与社会分层——美国学者分析中国》,三联书店,2002年版。
8、量化研究要学好,理论、方法技术、分析软件,三者缺一不可。这里所列书目,以方法技术为主,部分涉及分析软件,侧重实用性。理论书,请根据具体的研究选题,自行查阅。
9、读书也要看“品牌”,品牌是质量的保证。量化研究学习领域,个人认为,比较好的作者品牌是:台湾学者邱皓政、吴明隆、温福星等;海外学者谢宇、边燕杰、侯杰泰等;国内学者徐淑英、郭志刚、风笑天、仇立平、温忠麟等;比较好的出版社品牌是:大陆的重庆大学出版社“万卷方法”系列;格致出版社的“格致定量”系列;台湾的五南图书出版公司、三民书局、心理出版社等。另外,大陆的社科文献出版社,经常会出版一些优秀的定量研究专著。
郝大海:《社会调查研究方法》,中国人民大学出版社,2009年版。
罗伯特·F·德威利斯:《量表编制:理论与应用(第2版)》,重庆大学出版社,2004年版。
陈晓萍等:《组织与管理研究的实证方法》,北京大学出版社,2008年版。
杨国枢等:《社会及行为科学研究法》(上、下),重庆大学出版社,2006年版。
邱皓政:《潜在类别模型的原理与技术》,教育科学出版社,2008年版。
谢宇:《社会学方法与定量研究》,社科文献出版社,2006年版。
谢宇:《回归分析》,社科文献出版社,2010年版。
论文写作:
高惠蓉等:《怎样做文献综述:六步走向成功》,上海教育出版社,2011年版。
蓝石等:《国际论文研究与撰写规范:方法、格式及案例》,格致出版社,2009年版。
风笑天:《社会调查中的问卷设计》,天津人民出版社,2002年版
高级篇:
吴晓刚主编“格致定量”系列八本:《因果关系模型》、《高级回归分析》、《线性回归分析基础》、《社会科学中的数理基础及应用》、《广义线性模型》、《数据分析方法五种》、《列表数据分析》、《纵贯数据分析》,格致出版社,2011年版。(就是经典的sage绿皮书的中文版)
重要说明:
1、这里所列的书籍,专指定量研究学习,侧重应用,定性研究的大量好书,暂不列入。
2、方法论为各学科所共通,此书单所列书目,对包括新闻传播学在内的所有社会科学学生掌握定量研究方法都有帮助。
3、研究方法的学习与运用,有相当的难度。为了使中国学生便于理解和阅读,这里所列的绝大部分都是中文书,且为近期出版,容易找到。事实上,英文世界,有大量更好的学习书籍,请感兴趣者通过其他途径查找阅读。
邱皓政:《量化研究与统计分析》,重庆大学出版社,2009年版。
仇立平:《社会研究方法》,重庆大学出版社,2008年版。
柯惠新等:《传播统计学》,北京广播学院出版社,2003年版。
郭志刚:《社会统计分析方法》,中国人民大学出版社,1999年版。
李沛良:《社会研究的应用统计》,社科文献出版社,2001年版。
克雷斯威尔:《研究设计与写作指导》,重庆大学出版社,2007年版。
美国心理协会:《美国心理协会写作手册》(第五版),重庆大学出版社,2008年版
美国心理协会:《APA格式:国际社会科学学术写作规范手册》,重庆大学出版社,2011年版。
科恩等:《学位论文全程指南:心理学及相关领域》,重庆大学出版社,2011年版。
4、方法论的书,都是“工具书”,看一遍或几遍远远不够,要放在案头,像字典一样,遇到具体的问题,常读常新。每次阅读,你都能有新的理解和收获。
5、如果能把书目中所列的大部分书都读通读精,完成一篇比较优秀的定量研究博士论文,在方法论上已经游刃有余。但学海无边,方法会不断出新,更深入、专业的分析手段,请感兴趣者日后自行查找。
事件史:
杜本峰:《事件史分析及其应用》,经济科学出版社,2等:《An introduction to survival analysis using stata》,2010年版。
内容分析法:
彭增军:《媒介内容分析法》,中国人民大学出版社,2012年版。
Stanley Wasserman等:《社会网络分析:方法与应用》,中国人民大学出版社,2012年版。
HLM(多层线性模型):
张雷:《多层线性模型应用》,教育科学出版社,2005年版。
温福星:《阶层线性模型的原理与应用》,中国轻工业出版社,2009年版。
克雷伏特等:《多层次模型分析导论》,重庆大学出版社,2007年版。
台湾版中文书:
邱皓政:《量化研究法(一):研究设计与数据处理(修订版)》,双叶书廊,2008年版。
邱皓政:《量化研究法(二):统计原理与分析技术》,双叶书廊,2006年版。
邱皓政:《量化研究法(三):测验原理与量表发展技术》,双叶书廊,2011年版。
邱皓政:《量化研究法(四):多变量统计分析技术》(尚未出版)。
Stata应用:
汉密尔顿:《应用stata做统计分析》,重庆大学出版社2011年版。
杨菊华:《数据管理与模型分析:STATA软件应用》,中国人民大学出版社,2012年版。
R软件:
1.薛毅等:《统计建模与R软件》,清华大学出版社,2007年版。
SEM(结构方程模型):
张芳全:《问卷就是要这样编》,心理出版社,2008年版。
张芳全:《统计就是要这样跑》,心理出版社,2012年版。
张芳全:《论文就是要这样写》,心理出版社,2010年版。
Stanley Lieberson:《量化的反思——重探社会研究的逻辑》,巨流图书公司,1997年版。
杨孝荣:《社会研究实务》,正中书局,1995年版。
社会网络分析:
刘军:《社会网络分析导论》,社科文献出版社,2004年版。
刘军:《整体网分析讲义——ucinet软件实用指南》,上海人民出版社,2009年版。
罗家德:《社会网分析讲义(第二版)》,社科文献出版社,2010年版。
张文宏:《中国城市的阶层结构与社会网络》,上海人民出版社,2006年版。
邱皓政等:《结构方程模型的原理与应用》,中国轻工业出版社,2009年版。
侯杰泰等:《结构方程模型及其应用》,教育科学出版社,2004年版。
吴明隆:《结构方程模型——AMOS的操作与应用》,重庆大学出版社,2009年。
黄芳铭:《结构方程模式:理论与应用》,中国税务出版社,2005年版。
6、台湾地区的研究方法和论文写作指导书,无论是数量还是质量上,远高于大陆。所以这里特别列出了一些台湾地区的书目,如有机会阅读,对你的帮助肯定很大很大。
7、量化研究入门容易,学好很难。在最后特别列出了“值得学习的定量研究论文集”,看看高手的量化研究论文是怎么写的,是如何从构思到步步深入的。每篇都值得新手反复研读,模仿,你的水平定会提高。
徐圣训:《LISREL新手入门——在结构方程模式的应用》,沧海书局,2009年版。
王石番:《传播内容分析法——理论与实证》,幼狮文化,1999年版。
余桂霖:《因素分析:从探索性到验证性的因素分析》,五南图书公司,2012年版。
余桂霖:《多元回归分析》,五南图书公司,2012年版。
黄纪等:《质变量与受限依变量的回归分析》,五南图书公司,2012年版。
王济川等:《Logistic回归模型:方法与应用》,高等教育出版社,2001年版。
多变量分析:
陈正昌:《多变量分析方法:统计软件应用》,中国税务出版社,2005年4月版。
王保进:《多变量分析:统计软件与数据分析》,北京大学出版社,2007年版。
林震岩:《多变量分析:SPSS的操作与应用》,北京大学出版社,2007年版。
分类数据分析:
丹尼尔·A.鲍威斯等:《分类数据分析的统计方法》,社科文献出版社,2009年版。
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