Quantitative Trading: Algorithms, Analytics, Data, Models, Optimization 

cham-6876
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eBay-Artikelnr.:174176327738
Zuletzt aktualisiert am 30. Jan. 2021 10:13:38 MEZAlle Änderungen ansehenAlle Änderungen ansehen

Artikelmerkmale

Artikelzustand
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Country/Region of Manufacture
United States
Topic
Quant, Equity Trading, Data, Financial Engineering, Financial Modeling, Statistics, Finance
Region
World
Country
USA
Title
Quantitative Trading
Type
Manual
Subjects
Computer & IT
Author
Samuel Po-Shing Wong, Howard Shek, Tze Leung Lai, Xin Guo
Age Level
Adults, Young Adults
Special Attributes
1st Edition
ISBN
9781498706483
Kategorie

Über dieses Produkt

Product Identifiers

Publisher
CRC Press LLC
ISBN-10
1498706487
ISBN-13
9781498706483
eBay Product ID (ePID)
221512748

Product Key Features

Number of Pages
357 Pages
Language
English
Publication Name
Quantitative Trading : Algorithms, Analytics, Data, Models, Optimization
Subject
Finance / General, Probability & Statistics / General, General, Investments & Securities / Stocks
Publication Year
2016
Type
Textbook
Author
Xin Guo, Samuel Po-Shing Wong, Tze Leung Lai, Howard Shek
Subject Area
Mathematics, Business & Economics
Format
Hardcover

Dimensions

Item Height
1 in
Item Weight
30.4 Oz
Item Length
9.5 in
Item Width
6.3 in

Additional Product Features

Intended Audience
College Audience
LCCN
2016-026683
Reviews
"All in all, it is certainly a welcome addition to the nascent literature on this intriguing subject and recommended reading for those interested in quantitative trading strategies--academics, practitioners, and students alike." ~The American Statistician, Mikko S. Pakkanen
Dewey Edition
23
Illustrated
Yes
Dewey Decimal
332.6450151
Synopsis
The first part of this book discusses institutions and mechanisms of algorithmic trading, market microstructure, high-frequency data and stylized facts, time and event aggregation, order book dynamics, trading strategies and algorithms, transaction costs, market impact and execution strategies, risk analysis, and management. The second part covers market impact models, network models, multi-asset trading, machine learning techniques, and nonlinear filtering. The third part discusses electronic market making, liquidity, systemic risk, recent developments and debates on the subject., This book is an outgrowth of recent curriculum development in the Financial Engineering and Mathematical and Computational Finance programs at Berkeley, Stanford, and elsewhere where the authors are involved, in response to the new era of big data and FinTech in the financial industry. Quantitative strategies, together with statistical models and methods, knowledge representation and data analytics, and algorithms and informatics for their development and implementation, are of increasing importance in this new era. Thus this book gives a comprehensive treatment of quantitative tracing by using a multidisciplinary approach. It also bridges the gap between academic research/education and the financial industry. Quantitative trading is a multifaceted subject that traverses academia and industry. The authors, combining their backgrounds in different academic disciplines and their diverse professional industry experiences, put together the core of this subject for the target audience, which consists of students, traders, quantitative strategies, and regulators. Because of the diversity of backgrounds and interests of the target audience, this book has been organized so that different groups of readers can focus on different, self-contained parts of the book. These different groups of readers will include master's-level students and advanced undergraduates as well as traders and quantitative strategists who went to learn more about cutting-edge methodologies and modern trading practices. Book jacket.
LC Classification Number
HG4515.2.G87 2017

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cham-6876

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