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Contents
I Introduction 1
1 Introduction To Advanced Algorithmic Trading . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.1 The Hunt for Alpha . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2 Why Time Series Analysis, Bayesian Statistics and Machine Learning? . . . . . . 3
1.2.1 Bayesian Statistics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2.2 Time Series Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2.3 Machine Learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.3 How Is The Book Laid Out? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.4 Required Technical Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.4.1 Mathematics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.4.2 Programming . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.5 How Does This Book Differ From "Successful Algorithmic Trading"? . . . . . . . 8
1.6 Software Installation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.6.1 Installing Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.6.2 Installing R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.7 QSTrader Backtesting Simulation Software . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.7.1 Alternatives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.8 Where to Get Help . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
II Bayesian Statistics 11
2 Introduction to Bayesian Statistics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.1 What is Bayesian Statistics? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.1.1 Frequentist vs Bayesian Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.2 Applying Bayes’ Rule for Bayesian Inference . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.3 Coin-Flipping Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3 Bayesian Inference of a Binomial Proportion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.1 The Bayesian Approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.2 Assumptions of the Approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.3 Recalling Bayes’ Rule . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.4 The Likelihood Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.4.1 Bernoulli Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.4.2 Bernoulli Likelihood Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.4.3 Multiple Flips of the Coin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.5 Quantifying our Prior Beliefs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
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