Ressources pour en savoir plus sur l'analyse statistique des données financières

Je me rends compte que l'analyse statistique des données financières est un sujet énorme, mais c'est exactement pourquoi il est nécessaire pour moi de poser ma question alors que j'essaie de pénétrer dans le monde de l'analyse financière.

Comme à ce stade, je ne sais presque rien sur le sujet, les résultats de mes recherches sur Google sont écrasants. De nombreux matchs préconisent l'apprentissage d'outils spécialisés ou du langage de programmation R. Bien que je les apprenne quand ils sont nécessaires, je m'intéresse d'abord aux livres, articles ou autres ressources qui expliquent les méthodes modernes d'analyse statistique spécifiquement pour les données financières. Je suppose qu'il existe un certain nombre de méthodes différentes et très variées pour analyser les données, donc, idéalement, je cherche un aperçu des différentes méthodes qui sont pratiquement applicables. J'aimerais quelque chose qui utilise des exemples du monde réel qu'un débutant est capable de saisir mais qui ne sont pas trop simplistes.

Quelles sont les bonnes ressources pour apprendre sur l'analyse statistique des données financières?

Vous pourriez commencer par cette série de conférences de Robert Shiller à Yale . Il donne un bon aperçu du domaine.

Mes livres préférés sur le sujet:

• Je recommande fortement de commencer par Statistics and Finance , par David Ruppert ( le code R du livre est disponible ). Ceci est une excellente introduction et couvre les bases de la finance et des statistiques, il est donc approprié comme premier livre.
• Modélisation de séries chronologiques financières avec S-Plus , par Eric Zivot
• Analyse des séries chronologiques financières , par Ruey Tsay
• Analyse des séries chronologiques , par Jonathan D. Cryer

Au-delà de cela, vous voudrez peut-être des ressources générales, et la «bible» de la finance est Options, Futures et autres dérivés de John Hull.

Enfin, en termes de bons livres généraux, vous pouvez commencer par ces deux:

• Une promenade au hasard dans Wall Street
• Contre les dieux: la remarquable histoire du risque

Vous devriez vérifier http://area51.stackexchange.com/proposals/117/quantitative-finance?referrer=b3Z9BBygZU6P1xPZSakPmQ2 , ils essaient de démarrer un sur stackexhange.com

Ed Thorpe a commencé toute l'affaire de l'arbitrage statistique. Il a un site Web et de bons articles.

http://edwardothorp.com/

Vous devriez également lire "Fooled By Randomness" de Nassim Taleb.

Allez également sur Google Scholar et lisez les meilleurs articles de Markowitz, Sharpe, Fama, Modigliani. Si vous n'avez pas un accès complet, allez au collège le plus proche et obtenez une carte de bibliothèque communautaire.

"Analyse statistique des données financières dans S-PLUS" est également bon de René A. Carmona

Consultez également Wilmott.com . Il est orienté vers des praticiens plus avancés, mais si je devais choisir une personne parmi laquelle apprendre les mathématiques financières, ce serait Paul Wilmott. Brillant mais bien ancré.

Plus d'un point de vue économique, je pense que ces deux séries de notes de cours sont très bonnes:

http://home.datacomm.ch/paulsoderlind/Courses/OldCourses/FinEcmtAll.pdf

http://personal.lse.ac.uk/mele/files/fin_eco.pdf

Le premier fournit des méthodes économétriques pour l'analyse des données financières tandis que le second fournit la théorie de l'économie financière derrière les modèles appliqués. Ce sont deux textes de niveau MSc.

Oren, il est utile de définir quels aspects de la finance vous comptez aborder. La statistique est un outil vu du point de vue de l'économétrie (en termes d'évaluation de la plausibilité d'un modèle / théorie proposé) ou peut être la première ou principale ligne d'attaque vue du côté de l'apprentissage automatique - c'est-à-dire que vous allez bas dans le domaine connaissances et s'appuyer davantage sur la construction d'un espace d'entités et l'application d'algorithmes. (Cependant, la tâche de construire un espace de fonctionnalité utile dépend de la connaissance approfondie du domaine).

Pour avoir une idée des aspects théoriques de la finance - je recommanderais de dire:

• Science de l'investissement par Luenberger
• Techniques mathématiques en finance: outils pour les marchés incomplets par Ales Cerny (peut-être une lecture ultérieure)
• Prix ​​des actifs par Cochrane

Pour apprendre à appliquer des statistiques / économétrie couplées à la théorie:

• Econométrie d'introduction à la finance par Chris Brooks
• Dynamique, volatilité et prévision des prix des actifs par Stephen Taylor
• Econométrie des marchés financiers par Campbell, MacKinlay et Lo

Les livres recommandés ci-dessus, ceux de David Ruppert, Eric Zivot, Ruey Tsay sont utiles, cependant, je recommanderais d'abord les textes de Chris Brooks et Ruppert, suivis de ceux de Taylor.

Les notes de Paul Soderlind et de Kevin Sheppard (toutes deux disponibles en ligne) sont assez bonnes.

J'aime la répartition des risques et des actifs par A. Meucci. Ce livre est un peu plus avancé que le livre de Ruppert, mais reste très convivial.

Le Guide d'économétrie de Kennedy est un bon aperçu des techniques d'économétrie - pas assez détaillé pour vous salir les mains, mais très bon pour découvrir quelles techniques sont utilisées.