クオンツ取引を体系的に学ぶには、金融、統計、機械学習、プログラミングといった複数の分野を横断する必要がある。本書リストは学習順序と難易度に沿って配列している。

本書について

『AIクオンツ取引ゼロから1へ』 は、まさにこの学習のハードルを下げるために書かれた。

下記の古典的名著から最も核心的で実用的な内容を抽出し、マルチエージェントアーキテクチャという現代的な視点を組み合わせ、ストーリー駆動・コード任意という方式で再構成した。クオンツ取引の全体像を素早く把握したい方にも、体系的に理解したい方にも、本書は最初のステップとなり得る——読了後に興味に応じて以下の専門書に進んでいただきたい。

もちろん現代の情報過多社会では、個人の体力と時間が全ての資料を読み尽くすことを許さない場合もある。本書はさらにエッセンスと核心要点から切り込み、AI とエージェント（現時点2026年1月）の新技術フレームワークで実践を駆動しており、本質的には一部の伝統的な旧来の考え方やイノベーションで置き換え可能なステップを次元圧縮している。もちろんここは各自の判断に委ねたい。

一、入門必読

1.1 クオンツ取引入門

"Quantitative Trading" - Ernest P. Chan

難易度：入門
内容：ゼロからクオンツ戦略を構築
特徴：実践性が高く、完全なコード付き
対象：プログラミング基礎のある初心者

"Algorithmic Trading" - Ernest P. Chan

難易度：入門〜中級
内容：戦略開発、バックテスト、実運用
特徴：Chan 三部作の第二作
対象：ある程度経験のある開発者

1.2 金融市場の基礎

"A Random Walk Down Wall Street" - Burton Malkiel

難易度：入門
内容：市場の効率性、投資哲学
特徴：古典的名著、読みやすい
対象：全ての人

"The Intelligent Investor" - Benjamin Graham

難易度：入門
内容：バリュー投資の原則
特徴：バフェット推薦
対象：投資の本質を理解したい人

二、コア上級編

2.1 Marcos López de Prado 三部作

"Advances in Financial Machine Learning"

難易度：上級
内容：金融における ML の正しい適用法
主要章：
- 金融データ構造
- ラベル設計（Triple Barrier）
- Meta-Labeling
- 交差検証の落とし穴
- 特徴量の重要度
特徴：業界で最も重要なクオンツ ML 書と公認
必読度：⭐⭐⭐⭐⭐

"Machine Learning for Asset Managers"

難易度：中〜上級
内容：アセットマネジメントにおける ML
特徴：資産運用の視点寄り
対象：ポートフォリオマネージャー

"Machine Learning for Factor Investing"

難易度：上級
内容：ファクター投資 + ML
特徴：理論が深い
対象：ファクター研究者

2.2 統計と時系列

"Analysis of Financial Time Series" - Ruey S. Tsay

難易度：上級
内容：金融時系列分析
核心：ARIMA、GARCH、ボラティリティモデリング
特徴：統計学の視点、数学が重め
対象：統計学のバックグラウンドがある人

"Elements of Statistical Learning" - Hastie, Tibshirani, Friedman

難易度：上級
内容：統計学習手法
特徴：ML のバイブル
対象：理論基盤の構築

三、戦略専門編

3.1 モメンタムとトレンド

"Following the Trend" - Andreas Clenow

難易度：中級
内容：トレンドフォロー戦略
特徴：実践的コード付き、先物の視点
対象：トレンド戦略開発者

"Stocks on the Move" - Andreas Clenow

難易度：中級
内容：株式におけるモメンタム戦略の応用
特徴：完全な戦略実装
対象：株式戦略開発者

3.2 平均回帰とアービトラージ

"Statistical Arbitrage" - Andrew Pole

難易度：上級
内容：統計的アービトラージ戦略
特徴：理論が深い
対象：アービトラージ戦略の研究

"Pairs Trading" - Ganapathy Vidyamurthy

難易度：中級
内容：ペアトレーディング戦略
特徴：共和分分析の詳解
対象：ペアトレーディング開発

3.3 オプションとボラティリティ

"Option Volatility and Pricing" - Sheldon Natenberg

難易度：中級
内容：オプション価格決定とボラティリティ
特徴：オプショントレーダー必読
対象：オプション戦略開発

"Volatility Trading" - Euan Sinclair

難易度：中〜上級
内容：ボラティリティトレーディング戦略
特徴：実戦志向
対象：ボラティリティトレーダー

四、執行と市場マイクロストラクチャー

"Algorithmic and High-Frequency Trading" - Cartea, Jaimungal, Penalva

難易度：上級
内容：アルゴリズム取引の理論
特徴：数学的に厳密
対象：執行アルゴリズムの研究

"Trading and Exchanges" - Larry Harris

難易度：中級
内容：市場マイクロストラクチャー
特徴：取引所の仕組みを詳解
対象：市場メカニズムの理解

"Market Microstructure Theory" - Maureen O'Hara

難易度：上級
内容：マイクロストラクチャー理論
特徴：学術的な古典
対象：理論研究

五、強化学習

"Reinforcement Learning: An Introduction" - Sutton & Barto

難易度：中〜上級
内容：RL の基礎理論
特徴：RL のバイブル、オンラインで無料公開
対象：全ての RL 学習者
リンク：http://incompleteideas.net/book/the-book.html

"Deep Reinforcement Learning Hands-On" - Maxim Lapan

難易度：中級
内容：深層 RL の実践
特徴：コード中心
対象：実践者

六、プログラミングとエンジニアリング

"Python for Finance" - Yves Hilpisch

難易度：中級
内容：Python 金融プログラミング
特徴：包括的で実用的
対象：Python 開発者

"Hands-On Machine Learning" - Aurélien Géron

難易度：中級
内容：ML 実践ガイド
特徴：Scikit-learn + TensorFlow
対象：ML エンジニア

七、リスク管理と資金管理

7.1 資金管理（最重要事項）

Van K. Tharp の見解：資金管理の重要性は実戦において少なくとも50%を占める。どれだけ優れた戦略でも、ポジション管理が不適切であれば破綻する。

"Trade Your Way to Financial Freedom" - Van K. Tharp

難易度：中級
内容：完全なトレーディングシステム設計
主要章：
- ポジションサイジング（Position Sizing）：各取引にどれだけ投入するかを決定
- 期待値（Expectancy）：勝率 × リワード/リスク比の本当の意味
- Rマルチプル（R-Multiple）：リスク単位で収益を測定
- システム開発プロセス
特徴：実戦性が極めて高く、トレーディング思考を変える
必読度：⭐⭐⭐⭐⭐
対象：全てのトレーダー（戦略書よりも重要）

"The Definitive Guide to Position Sizing" - Van K. Tharp

難易度：中〜上級
内容：ポジションサイジングの深堀りガイド
核心：
- 固定比率法（Fixed Fractional）
- 固定レシオ法（Fixed Ratio）
- ケリー公式とその限界
- リスクパリティ（Risk Parity）
特徴：資金管理の専門書、詳細が豊富
対象：前著を読了した上級読者

Van K. Tharp のコア公式：

期待値 = (勝率 × 平均利益) - (敗率 × 平均損失)

Rマルチプル = 実際の損益 / 初期リスク（ストップロスまでの距離）

ポジションサイズ = 口座リスク比率 / 1トレードあたりのリスク
               = (総資金 × 2%) / (エントリー価格 - ストップロス価格)

なぜ資金管理が最も重要なのか：

戦略の勝率60%でも、ポジション管理が不適切 → 損失
戦略の勝率40%でも、ポジション管理が適切 → 利益
重要なのは「何回当たるか」ではなく、「当たった時にいくら稼ぎ、外れた時にいくら失うか」

7.2 ポートフォリオ管理

"Active Portfolio Management" - Grinold & Kahn

難易度：上級
内容：アクティブポートフォリオ管理
核心：情報レシオ、アルファの分解
特徴：機関投資家必読

"Quantitative Risk Management" - McNeil, Frey, Embrechts

難易度：上級
内容：リスク計測と管理
特徴：理論的に厳密
対象：リスクマネージャー

7.3 トレーディング心理

"Trading in the Zone" - Mark Douglas

難易度：入門〜中級
内容：トレーディング心理学
核心：確率思考、感情のコントロール
特徴：メンタル面の構築に必読
対象：全てのトレーダー

"Market Wizards" シリーズ - Jack Schwager

難易度：入門
内容：トップトレーダーへのインタビュー
特徴：リアルなトレーディングの世界を知る
対象：自分に合ったスタイルを見つけたい人

八、推薦読書順序

初心者パス（6〜12ヶ月）

第1段階（基礎）
├── A Random Walk Down Wall Street
├── Quantitative Trading (Chan)
└── Python for Finance

第2段階（資金管理 - 最重要！）
├── Trade Your Way to Financial Freedom ⭐ (Van K. Tharp)
└── Trading in the Zone (Mark Douglas)

第3段階（戦略）
├── Following the Trend
├── Stocks on the Move
└── Algorithmic Trading (Chan)

第4段階（上級）
├── Advances in Financial Machine Learning ⭐
└── Analysis of Financial Time Series

重要：多くの人が第2段階を飛ばして直接戦略の研究に入るが、これは最もよくある間違いである。資金管理が生死を決め、戦略は錦上添花に過ぎない。

機械学習パス（3〜6ヶ月）

├── Elements of Statistical Learning
├── Hands-On Machine Learning
├── Advances in Financial Machine Learning ⭐
└── Reinforcement Learning (Sutton)

高頻度/執行パス（6〜12ヶ月）

├── Trading and Exchanges
├── Market Microstructure Theory
└── Algorithmic and High-Frequency Trading

九、オンラインリソース

9.1 論文

SSRN：https://www.ssrn.com（金融研究論文）
arXiv q-fin：https://arxiv.org/list/q-fin/recent
Journal of Portfolio Management

9.2 ブログ

Quantocracy：クオンツブログのアグリゲーター
QuantStart：戦略チュートリアル
Ernie Chan's Blog：著者のブログ

9.3 コース

Coursera - Machine Learning (Andrew Ng)
Coursera - Financial Engineering and Risk Management
DataCamp - Finance with Python

十、読書のアドバイス

基礎を飛ばさない：入門書を先に読み、上級書は後に
読みながら実践：1章読み終わるごとにコードで実装する
古典を再読：López de Prado の著書は何度も読む価値がある
懐疑的であれ：どの戦略もいつか陳腐化し得る
理論+実践：理論書と実践書を交互に読む

核心原則：書籍は出発点に過ぎない。本当の学びは実践から得られる。1冊読み終えた後、その内容をコードで実装できるかどうかこそが、学習効果を測る基準である。