算法交易作为一个交叉学科领域，融合了计算机科学、金融学、统计学和数学等多个学科。这使得算法交易变得更加复杂和挑战性强，因此，它被认为是初学者需要掌握的挑战。对于非专业人士来说，这可能会变得更加困难，特别是当需要一定的数学和统计知识时。但是，实际上，算法交易的整体概念并不难理解，尤其在你掌握了一些基本的概念后，进一步的细节可以通过不断的迭代和持续学习来掌握。
在算法交易中，最关键的是理解和应用算法以及如何构建有效的交易策略。通过掌握这些核心概念，可逐步提高交易技能，进入算法交易的高级领域。虽然算法交易看起来有些复杂，但是通过正确的学习方法和坚持不懈的努力，每个人都有机会成为一个成功的算法交易者。
这些书籍避免了过多的数学讨论，更加注重基础概念和实际应用。作者是业内知名的量化交易专家。可以轻松理解量化交易的核心概念和策略，同时了解如何将这些理论应用于实际交易中。
1. 里什纳兰的《打开量化投资的黑箱》
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本书中，作者详细解释了专业量化对冲基金的运作方式，为正在考虑是否要投资这种“黑匣子”的投资者提供了有益的参考。这本书它包含了大量有关如何实施“适当的”量化交易系统的信息。例如，书中概述了交易成本和风险管理的重要性，以及该在哪里寻找更多信息。这些信息对于想要深入了解和实践量化交易的个人算法交易者非常有用。此外，作者还讨论了许多复杂的主题，如交易模型、统计套利和策略开发，这些内容对于专业人士也非常有用。总之，这本书不仅为投资者提供了有关专业量化对冲基金的详细信息，还为算法交易者提供了一些有用的指导，帮助他们更好地理解量化交易。总之，这是一本非常实用的量化投资基金入门指南，对于想要学习量化投资基金的投资者来说是不可错过的资料。
2. 量化交易:自己动手做算法交易
让读者了解量化交易的基础知识，以及如何使用常见的工具和技术来构建自己的交易系统。通过讨论交易模型、风险管理和自动化执行系统等方面，读者可以更好地理解算法交易的工作原理。此外，书中还介绍了一些简单但有效的策略，例如动量和均值回归。作者对于使用 MatLab 或 Excel 建立“零售”量化交易系统的过程进行了很好的概述。他使这个主题非常平易近人，让人觉得“任何人都可以做到”。虽然这本书没有详尽讲述所有细节，但它很好地介绍了算法交易的工作原理。书中讨论了 alpha 生成“交易模型”、风险管理、自动执行系统和某些策略。对于对量化交易感兴趣，但不知道从哪里开始的人，这本书是一个很好的入门材料。
3. 算法交易：制胜策略及其原理
Chan博士的第二本书。这本书是是我最喜欢的金融书籍之一。本书详细探讨了惯性、均值回归和高频交易策略，并提供了部分实现细节。Chan博士还对如何使用MatLab或Excel建立“业余”量化交易系统进行了很好的概述。他使得这个话题变得非常容易上手，给人的印象是“任何人都可以做到”。不过，值得注意的是本书对数学有一定要求，书中的策略大部分使用MATLAB实现，但你可以很轻松地的用C++、R或者Python重新实现。
4. 算法交易与直接市场接入：直接市场接入交易策略
对个人投资者确实有很大的帮助，尤其是那些对金融市场和交易策略感兴趣的人。通过深入了解交易所的运作方式和市场微观结构，个人投资者可以更好地理解市场行为和价格波动的根本原因，从而更好地制定和优化自己的交易策略。此外，本书还介绍了一些关于如何开发和测试交易策略的基本概念和技术，以及如何使用计算机编程语言来实现这些策略。这些知识对于想要进一步深入探索量化交易领域的人来说尤其有用。需要注意的是，这本书的难度比较高，因为它探讨了许多技术和概念，包括高级数学、计算机科学、金融和统计学等领域。但是，如果您愿意花时间深入学习，这本书将为您提供深入的见解和实用的知识，让您在交易和投资方面更加成功。
5. 理查德 · 托托里罗的《量化投资策略：如何实现超额收益Alpha》
本书聚焦于因子选股的量化投资方式，并提供了丰富的因子检验资料，为投资者提供了更全面的思考和参考。读者可以通过学习这些因素，有效地结合单个投资因子或组件因子，并构建多因子策略来构建更全面的选股模型。这些因素和策略可以帮助读者在股票市场中寻找投资机会并降低风险。 除此以外，该书还提供了如何将这些策略有效地整合到投资过程中的指导。读者可以通过学习本书提出的量化方法，创造优秀的选股模型，构建自己的量化模型和投资组合，实现超越市场的收益。这些方法可以为定性投资者提供一个被证实的设计投资策略的方法，并作为提高投资绩效的准则。
6. 交易与交易所：市场微观结构
市场微观结构是市场运作的关键，了解它有助于我们更好地理解市场的运作机制。市场微观结构的研究可以帮助我们了解市场中的买方和卖方如何相互影响，并且有助于我们理解订单簿是如何形成的。了解市场微观结构的重要性在于，它可以帮助我们更好地理解市场波动的原因和交易的价格变化。 本书并未涉及具体的交易策略，而是更多地关注于交易所订单系统和市场的微观结构。读者可以了解到交易所如何管理和执行订单，并且可以了解到交易所如何处理不同类型的订单，从而影响市场的流动性和价格发现。此外，读者还可以了解到交易成本和风险管理等重要概念，这对于个人投资者来说非常重要。 虽然这本书可能比较复杂，但对于想要深入了解市场运作机制的读者来说，它是一本非常有价值的书。
1、《期权、期货及其他衍生产品》
这本书是衍生品入门的经典教材。通俗易懂，但是也不失严谨。如果你是小白，对这些金融产品非常感兴，非常建议从本书入手。你可以看到期货市场的运作机制是什么、期货的对冲策略、远期和期货的定价、期权的运作及定价等等，对这些基础的内容都有比较体系统的介绍，当然B-S模型，CAPM模型等也有详细全面的说明，比较直观，也有不少实际操作的细节在里面，可以算一本百科全书。另外它也比较讨巧地回避了复杂的数学，除了模型稍有些复杂之外，其他部分都比较易于理解。
值得一提的是，这本书的作者，赫尔教授在衍生品领域是一个重量级的人物。1999年这本书第一次进入中国出了第一版，当时无论是翻译还是排版可读性都不是特别好，但是就这个版本到2004年已经印刷三次了，不难看出它的影响力。
2、《波动率交易：期权量化交易员指南》
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这本书的实用性非常强，作者基于B-S-M模型，结合自己15年的期权交易经验开发了自己度量波动率的方法，适用性非常广。当然，也包括期权定价、对冲、资金管理等等一些基础的内容。更有意思的是，这本书并不仅仅是数字，作者还考虑了很多心理因素，比如是什么驱动交易决策，人的情感偏差等等，他也提供了这些因素的量化分析。
3、《波动率微笑：宽客大师教你建模》
这本书的作者就是《宽客人生》里那位从物理转做量化的主角，不过不同于专注自己的人生顿悟，这本书更多探究的是“布莱克-斯科尔斯-默顿”期权模型，以及这个模型的拓展和表达。这本书也不是教科书式的介绍，你仔细读会发现，里面既有模型介绍，也有交易模型背后的思想基础和数学关系。所以，如果你想学习金融建模，我觉得这本书是个不错的选择。
4、《主动投资组合管理：创造高收益并控制风险的量化投资方法》
这本书详细讲解了主动投资管理的基本原则和理论，也提供了实践的细节。值得一提的是，这本书是比较典型的西式思维，胜在数学上的严谨性和内容上的系统性，善于把直觉、灵感这种感性的认识通过各种模型或方法，转化为分析、流程和结构。
p.s.建议读原版，翻译的话建议选择清华大学出版社的版本会好一点。
5、《定价未来：撼动华尔街的量化金融史》
说到量化，总是离不开资产定价模型、套利定价模型、期权定价模型以及有效市场理论。你有没有想过，这些理论是怎么发展而来呢？
作者追根溯源，回顾历史，从郁金香泡沫到“布莱克-斯科尔斯”的期权定价公式，从布朗运动概率论和积分学的发展，看金融定价理论和数学理论方法是怎么融合的。正如第一位用数学术语解释股票交易运作机制的雷格纳特所说， “Men moves but God leads him”， 人类的行动都受到上帝的指引。只不过此上帝非彼上帝，我们的未来都写在历史里。
6、《对冲之王：华尔街量化投资传奇》
不同于《定价未来》从物理数理和金融两条线出发，从宏观的历史线看这两门学科的发展和融合，《对冲之王》从第一个数理金融发现者巴施里耶说起，看随机游走模型是怎么诞生，有效市场理论的雏形怎么得到，是一个更微观的视角。
7、《高频交易员》
假设你是一名股票交易员，看到屏幕上显示有1万股、定价50美元的Facebook股票的卖单，正准备买入，而就在你按下鼠标的那一秒，这些卖单就全都消失了，股票价格也瞬间升到50.01美元。你会怎么样？破口大骂，或是自认倒霉？而如果这种情况不是一次两次，而是每一次，市场就像一个读心高手，回回都能准确读出你的买卖意图而相应地涨跌——你又会作何感想？你会不会开始怀疑：是你疯了，还是这个世界疯了？这正是这本书的主角布拉德·胜山的亲身经历。
高频交易的核心就是速度，也许眨眼之间就是百万的利差。那么，到底是谁在操纵市场？屏幕背后的秘密是什么？这本书会深入浅出地带你走进高频交易的世界。
8、《宽客人生》
什么是宽客？其实就是Quant，金融工程师，他们戏称自己是矿工，靠数学模型分析金融市场。
这些宽客中，最知名的就是伊曼纽尔·德曼，他本来是一名高能粒子物理学家，进入华尔街后成为高盛的常务董事，并且是著名的高盛量化策略小组的领导人。所以你会看到这本书的副标题是，“从物理学家到数量金融大师的传奇”。只是，对一个事事讲究精确的物理学家来说，如何适应狂热的金融市场？又如何把物理方法应用到喧嚣的金融市场中去？
“当你研究物理学的时候，你的对手是上帝，而在研究金融学时，你的对手是上帝创造的人类”。
这本书，将带你走进一名物理学家的蜕变和人生体验。
9、《赌金者》
如果你考FRM必然会碰到一个经典案例，就是长期资本管理公司（LTCM）。
这个公司在诞生的时候光鲜无比，有诺贝尔经济学奖获得者，有前美联储副主席，有华尔街的金牌交易员，号称“每平方英寸智商密度高于地球上任何其他地方“。短短三年时间就成为了华尔街最受瞩目的明星，凭借丰厚的收益率，几乎随意拿捏华尔街的各大顶级投行。
但是，同样是事业的顶峰，这个光鲜无比的团队在短短150天资产从48亿美元暴跌至5亿美元，损失逾90%。最终1998年9月23日，美联储联合各大投资银行、商业银行和投资机构一起救助并接手其业务。
那么，LTCM做对了什么成为了华尔街的明星？又做错了什么拖累了整个华尔街，甚至美国金融市场？在这本书里，你会从跟随LTCM的天才们回顾整个过程。
10、《大空头》
当市场所有人都在狂热买入的时候，你会选择反其道而行卖出吗？
2007年美国信贷风暴之前，次贷市场在美国依然红红火火，就有这么一群人看空美国的房地产市场。这四路天才团队看穿了房地产泡沫，通过做空次贷CDS而大幅获益，成为少数在金融灾难中大量获利的枭雄。
这本书将带你近距离看他们假设、论证、筹资、下注，到完成收割的惊心动魄的全过程。
11. Ernest Chan的量化交易 - 这是我最喜欢的金融书籍之一。Chan博士对使用MatLab或Excel建立一个“业余”量化交易系统的过程进行了很好的概述。他使这个话题变得非常容易上手，给人的印象是“任何人都可以做到”。尽管跳过了很多细节（主要是为了简洁），但本书还是对算法交易的原理有很好介绍。他讨论了alpha生成（“交易模型”），风险管理，自动化执行系统和某些策略（尤其是动量和均值回归）。这本书是一个很好的初始点。
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12. Rishi K. Narang的打开量化盒子的黑箱 - 在本书中，Narang博士详细解释了专业量化对冲基金的运作方式。它面向正在考虑是否要投资这种“黑匣子”的投资者。尽管与业余投资者似乎无关紧要，但该书实际上包含了大量有关应如何实施“适当的”量化交易系统的信息。例如，它概述了交易成本和风险管理的重要性，以及该在哪里寻找更多信息。许多业余算法交易员可以很好地掌握这一点，并了解“专业人士”如何进行交易。
. Barry Johnson的算法交易和DMA - 金融行业中的“算法交易”一词通常是指银行和经纪人用来执行有效交易的执行算法。我一直提到的算法交易不仅涵盖交易的那些方面，还涵盖量化或系统的交易。这本书主要是关于前者的，这是由某投资银行的量化软件开发商Barry Johnson撰写的。这是否对我们没有用？一点也不。对交易所的运作方式和“市场微观结构”有更深入的了解，可以极大地帮助业余策略提高盈利能力。尽管它是一本复杂的书，但还是值得一读。
一旦掌握了基本概念，就有必要开始制定交易策略。这通常被称为交易系统的alpha模型。这些策略很容易找到，但是真正的价值在于通过广泛的研究和回测来确定自己的交易参数。下列书籍讨论了某些类型的交易和执行系统，以及如何实施它们：
14. Ernest Chan的算法交易：这是Chan博士的第二本书。在第一本书中，他没有提到动量，均值回归和某些高频策略。本书深入讨论了此类策略，并提供了重要的实现方面的细节，尽管其数学复杂度比第一种方法高（例如，卡尔曼滤波器，平稳性/协整，CADF等）。这些策略再次充分利用了MatLab，但是对于那些有编程经验的人来说，可以轻松地将代码修改为C ++，Python / pandas或R。由于第一本书是几年前写的，这本还提供了有关最新市场行为的一些新的信息。
拉里·哈里斯（Larry Harris ）的交易和交换 - 本书着重于市场微观结构，我个人认为，即使在量化交易的开始阶段，这也是必须学习的一个重要领域。市场微观结构是市场参与者如何互动以及订单簿中的“科学” 。它与交易所的功能以及进行交易时的实际情况密切相关。本书很少涉及交易策略，而是更多关于设计执行系统时要注意的事情。量化金融领域的许多专业人士都认为这是一本很好的书，我也强烈推荐它。
在此阶段，作为个人交易者，您将真正准备好开始研究一个关于交易系统其他的部分，例如执行机制（及其与交易成本的深层关系）以及风险和投资组合管理。
《金融炼金术》
《对冲基金风云录 三部曲》
《交易心理学》
《定价未来：撼动华尔街的量化金融史》
《宽客》
《量化投资：策略与技术》
《量化投资：Python为工具》
《投资学》第6版[美]兹维·博迪.文字版 (link)
《打开量化投资的黑箱》 里什·纳兰
《宽客》[美] 斯科特·帕特森（Scott Patterson） 著；译科，卢开济 译
《解读量化投资：西蒙斯用公式打败市场的故事》 忻海
《Trends in Quantitative Finance》 Frank J. Fabozzi, Sergio M. Focardi, Petter N. Kolm
《漫步华尔街》麦基尔
《海龟交易法则》柯蒂斯·费思
《交易策略评估与最佳化》罗伯特·帕多
《统计套利》 安德鲁·波尔《信号与噪声》纳特•西尔弗
《期货截拳道》朱淋靖
《量化投资—策略与技术》 丁鹏
《量化投资—以matlab为工具》 李洋faruto
《量化投资策略:如何实现超额收益Alpha》 吴冲锋
《中低频量化交易策略研发（上）》 杨博理
《走出幻觉走向成熟》 金融帝国
《失控》凯文·凯利
《通往财务自由之路》范K撒普
《以交易为生》 埃尔德
《超越技术分析》图莎尔·钱德
《高级技术分析》布鲁斯·巴布科克
《积极型投资组合管理》格里纳德，卡恩
《金融计量学:从初级到高级建模技术》 斯维特洛扎
《投资革命》Bernstein
《富可敌国》Sebastian Mallaby
《量化交易——如何建立自己的算法交易事业》欧内斯特·陈
《聪明的投资者》 本杰明·格雷厄姆
《黑天鹅·如何应对不可知的未来》 纳西姆·塔勒布
《期权、期货和其他衍生品》 约翰·赫尔
《Building Reliable Trading Systems: Tradable Strategies That Perform As They Backtest and Meet Your Risk-Reward Goals》 Keith Fitschen
《Quantitative Equity Investing》by Frank J. Fabozzi, Sergio M. Focardi, Petter N. Kolm
Barra USE3 handbook
《Quantitative Equity Portfolio Management》 Ludwig Chincarini
《Quantitative Equity Portfolio Management》 Qian & Hua & Sorensen