2017 年，量化领域有什么值得一看的理论、paper 和书籍？
链接：https://www.zhihu.com/question/264548049/answer/303330964
来源：知乎
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看到别的答案也提到，17年看到比较印象深的是Marcos Lopez de Prado的presentation：
作者present的视频，口音有点重。。。
CFEM Speaker Series - 9.5.17?cornell.mediasite.com/Mediasite/Play/2f748a113916480fa0bddccc587a2d7d1d
这些内容延伸出的一本书：
Marcos Lopez de Prado: 9781119482086: Amazon.com: Books?www.amazon.com/Advances-Financial-Machine-Learning-Marcos/dp/1119482089/ref=sr_1_1?ie=UTF8&qid=1514864594&sr=8-1&keywords=advances+in+financial+machine+learning
我并不同意他的每个观点，但是他提出了一些有意思的问题 值得更多讨论。
这个问题其实很好，但目前还没看到让我特别满意的回答，在此抛砖引玉。
量化投资领域，在了解技术前，最应该明白的是Expected Returns，market anomaly，investment strategy这些的基础，如果没有这几点几乎都是空谈。
先推荐三本最应该先读完的书，
Expected Returns: An Investor's Guide to Harvesting Market Rewards
Efficiently Inefficient: How Smart Money Invests and Market Prices Are Determined
Asset Management: A Systematic Approach to Factor Investing
我一直的观点都是，量化只是手段而非本质。真正投资策略的超额回报是有一个来源的，基于人的行为偏见或是承担了另一维度的风险，或是真正的alpha
上面几本书的作者或许都不标榜自己为quant，但这几个人是p quant领域的标杆，感兴趣的朋友可以自行搜索。
这三本书覆盖了大部分投资策略理论方面的研究，和实际量化投资行业还有一定差距。如果要谈实际的量化投资的话，以下两本书非常推荐，尤其是第一本，
Inside the Black Box: A Simple Guide to Quantitative and High Frequency Trading
Algorithmic Trading and DMA: An introduction to direct access trading strategies
接着谈谈投资策略方面值得一读的书和文章，从最简单的价值投资，趋势投资谈起。其实就连小学生都知道价值投资，趋势投资这些术语，真正了解这两者的却很少，快速了解这两者的捷径是两本书和一篇paper
Quantitative Value: A Practitioner's Guide to Automating Intelligent Investment and Eliminating Behavioral Errors
Quantitative Momentum: A Practitioner's Guide to Building a Momentum-Based Stock Selection System
Value and Momentum Everywhere
再扩散到广义的因子投资，除了最开始推荐的三本书外还有这两本非常不错，
Your Complete Guide to Factor-Based Investing: The Way Smart Money Invests Today
High Returns from Low Risk: A Remarkable Stock Market Paradox
谈到了momentum，接着推荐一下我觉得很棒的time series momentum的书和paper，
Trend Following with Managed Futures: The Search for Crisis Alpha
Time series momentum
然后就是carry，这篇的working paper已经很多年了，最近才发表再Journal of Financial Economics上
然后是很火的risk parity策略，
桥水的Our Thoughts About Risk Parity and All Weather（此处可以回应一下上面推荐Principles的朋友，我不否认这是本好书，但是如果真正读过的话会发现Dalio在里面提到了自己Investment Principles还没写，当然，如果能从Life and Work Principles里面读到Investment Principles，那也是讲得通的）
Edward Qian的Risk Parity Fundamentals
Edward Qian 2018年还会有两本新书/新版，大家可以关注一下。
最后要提一句，这回答里面大部分都是理论驱动量化模型，而非数据驱动量化模型，后者笔者接触的不及前者多，在有限的接触中读到的好文/书更少，以下的一本书今年二月出，笔者觉得非常值得期待，作者很厉害，可以参看这里，书名和链接在下面，
Advances in Financial Machine Learning
我觉得这些就差不多了，其实每年的好paper都非常多，practitioner journal里面的很多文章其实都很有用，比方说Journal of Portfolio Management的这几个系列（系列A，系列B，系列C），Journal of Alternative Investments的差不多每一期，还有大牛的working paper，但是我觉得上面推荐的那些是读懂很多p quant paper的基础。
最后再回应一下顶的最高的朋友推荐的那几本书，Michael Halls-Moore的两本书主要都在于技术上，而且比较浅显，有点蹭热点的嫌疑。Ernest Chan的三本书深度也不太够，但是可以给初学者很多信心，他的博客里面有一些很有意思的文章，大家可以关注关注
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