Buku yang direkomendasikan

Bacaan yang cocok dipadukan dengan pembuatan strategi berbasis AI—mencakup fondasi, sejarah quant, dan ML modern (referensi edukatif, bukan nasihat keuangan).

• Dark Pools

  Scott Patterson

  Lanjutan dari The Quants tentang struktur pasar, likuiditas gelap, dan bagaimana venue eksekusi berkembang—konteks yang berguna di samping topik blog yang sarat mikrostruktur.

• Machine Learning for Algorithmic Trading

  Stefan Jansen

  Alur kerja Python praktis dari ingesti data hingga evaluasi strategi—selaras dengan tumpukan ML + backtesting yang dibahas di artikel kami.

• The Quants

  Scott Patterson

  Sejarah naratif tentang bagaimana model matematis membentuk ulang Wall Street—dari stat arb awal hingga bangkitnya hedge fund sistematis.

• Advances in Financial Machine Learning

  Marcos López de Prado

  Metode praktis untuk pelabelan, validasi silang, dan kepentingan fitur yang disesuaikan untuk deret waktu keuangan.

• Algorithmic Trading

  Ernest Chan

  Alur kerja strategi kuantitatif praktis: backtesting, eksekusi, dan risiko—berguna bagi praktisi yang beralih dari riset ke produksi.

• Trading and Exchanges

  Larry Harris

  Mikrostruktur pasar dan bagaimana order berinteraksi—latar belakang yang membantu untuk eksekusi dan market making.

• Options, Futures, and Other Derivatives

  John Hull

  Referensi klasik untuk model penetapan harga derivatif yang mendasari banyak pendekatan sistematis.

• Statistical Arbitrage

  Andrew Pole

  Comprehensive guide to the stat-arb workflow—from instrument selection and spread modelling to execution; complements the pairs-trading and cointegration themes across our blog.

• Pairs Trading

  Ganapathy Vidyamurthy

  Rigorous quantitative treatment of mean-reversion pair strategies: cointegration tests, signal construction, and risk control—foundational reading for market-neutral quant desks.

Referensi edukatif saja. MarketMaker.cc tidak mendukung penerbit mana pun; verifikasi edisi dan kesesuaiannya dengan yurisdiksi Anda.