UC Berkeley顶级量化年度书单发布，这12本英文书好有料！

公众号新闻

2024-05-28 01:05

在全球各大学科排名中，UC Berkeley的数学、统计、经济学等专业全部稳居前十。

每年，俱乐部不仅会举办西海岸最大的Trading Competition，其赞助商也是个顶个的大有来头。

Sponsor名单上不仅有全球对冲基金新王Citadel的身影，还有Top高频交易大佬Jump Trading、量化交易大佬Jane Street & SIG...

看上去挺厉害，但毕竟不是人人都有机会加入顶级名校的量化金融俱乐部。

那么，有没有办法远程获取他们的内部资源呢？这份最新发布的UC Berkeley量化金融俱乐部年度推荐书单给你答案👇

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此次，这个顶级量化金融俱乐部发布推荐的Reading List中共收录了12本书，全部出自顶级名校教授、名企高层之手，围绕机器学习、算法交易、高频交易等求职Quant必修科目。

为了节省大家逐本搜索书籍的时间，馒头已经准备好了电子PDF版本，打包免费送给你，下滑扫码，备注【伯克利+你的学校】就能领取。

这12本书，值得所有想要求职Quant的留学生一读👇

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UC Berkeley

年度推荐阅读书单

Reading sList

· 书单内容一览 ·

No.1

《Advances in Financial Machine Learning》

👨🏼‍🎓作者：Marcos Lopez de Prado

康奈尔大学工程学院教授

💡关键词：金融机器学习

📚UC Berkeley Quantitative Finance Club推荐理由：

作者在康奈尔大学教授Financial ML Course，同时也是美国金融领域最受欢迎的10位作者之一。

在这本书中，作者探讨了大家在金融机器学习中会遇到哪些挑战，并提供了一些解决方案和实用建议。它旨在帮助读者深入了解金融机器学习的原理和方法，并为金融从业者、研究人员和学生提供实用的指导和参考。

该书被广泛认可为金融机器学习领域的重要参考资料之一。

No.2

《The Elements of Statistical Learning》

👨🏼‍🎓作者：Trevor Hastie / Robert Tibshirani / Jerome Friedman

三位均为斯坦福大学统计学教授

💡关键词：机器学习

📚UC Berkeley Quantitative Finance Club推荐理由：

本书作为机器学习领域的经典教材，主要介绍了统计学习的基本原理、方法和算法，并提供了大量的实例来帮助读者理解和应用这些概念。

书中涵盖了机器学习的多个方面，并介绍了一些经典的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归等，并探讨了这些算法的原理、优化方法和应用场景。

此外，书中还涵盖了特征选择、模型评估、模型选择、集成方法等重要概念和技术。旨在帮助读者建立对统计学习理论和实践的深入理解，并为机器学习研究人员、科学家数据和学生提供了实用的指导和参考。

No.3

《Algorithmic Trading》

👨🏼‍🎓作者：Ernie Chan

曾就职于高盛&大摩，量化交易领域知名专家

💡关键词：算法交易

📚UC Berkeley Quantitative Finance Club推荐理由：

《算法交易》是一本由经验丰富的从业者撰写的关于量化交易的富有洞察力的书。这本书重点强调真实的例子而不仅仅浮于理论，能够使读者深入了解每个策略是如何开发的、如何实施的，甚至是如何编码的。

对于任何想要创建自己的系统的人来说，这本书都是宝贵的交易策略资源。

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No.4

《An Introduction To Statistical Learning 》

👨🏼‍🎓作者：Gareth James、Daniela Witten、Trevor Hastie和Robert Tibshirani

作者分别是来自UTA、华盛顿大学、斯坦福的统计学教授

💡关键词：统计学

📚UC Berkeley Quantitative Finance Club推荐理由：

本书提供了统计学习领域的简单概述，是理解过去二十年在生物学、金融、营销和天体物理学等领域出现的庞大而复杂的数据集的重要工具。本书介绍了一些最重要的建模和预测技术以及相关应用。

主题包括线性回归、分类、重采样方法、收缩方法、基于树的方法、支持向量机、聚类等，非常适合对统计学习感兴趣的学生、研究人员和从业者阅读。

No.5

《Frequently Asked Questions in Quantitative Finance》

👨🏼‍🎓作者： Paul Wilmott

著名英国数学家、金融工程师和教育家

💡关键词：量化金融

📚UC Berkeley Quantitative Finance Club推荐理由：

这是一本优秀量化分析师必备的书籍，书中介绍了金融市场、金融工具、金融模型、风险管理和衍生品定价等重要概念和技术，并提供了简明扼要的解释和示例，帮助读者理解和应用量化金融中的关键概念和方法。

它涵盖了一些常见的量化金融问题，如期权定价、投资组合优化、随机过程等，并提供了很多实用的建议和技巧。

No.6

《Essentials of Stochastic Processes》

👨🏼‍🎓作者：Richard Durrett

UCLA、康奈尔、杜克大学教授

💡关键词：随机过程

📚UC Berkeley Quantitative Finance Club推荐理由：

作者在UCLA数学系任教9年，在康奈尔大学任教25年，然后于2010年转到杜克大学。Richard在任教期间指导了40多名博士生，先后发布过8本书籍及200篇论文。

而今天介绍的这本书，则是学过概率论课程的本科生或硕士生在学习随机过程时的第一门课程。

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No.7

《Machine Learning for Asset Managers》

👨🏼‍🎓作者：Marcos López de Prado

曾就职于摩根大通和AQR资本管理公司，金融、量化领域资深专家

💡关键词：资产管理、机器学习

📚UC Berkeley Quantitative Finance Club推荐理由：

该书介绍了金融数据市场的特点和处理方法，以及如何构建和评估机器学习模型，并以实用的案例研究和示例，展示了机器学习在资产管理中的应用。

非常适合对金融领域机器学习应用感兴趣的学生、交易员和资产管理人员阅读。它为读者提供了一种理解和应用机器学习在资产管理中的重要工具和技术资源。

No.8

《The ETF Handbook》

👨🏼‍🎓作者：Marcos López de Prado

BlackRock iShares部门ETF资深专家

💡关键词：交易所交易基金

📚UC Berkeley Quantitative Finance Club推荐理由：

该书为第一份ETF技术指南，书中内容几乎触及了所有关于ETF技术的细节。

从ETF开发机制到定价和估值技术，这份指南提供了ETF机制的完整背景，并从专业人士的角度提供了有关使用它们的广泛见解，包含了对每个金融专业人士都至关重要的ETF信息。

No.9

《Efficiently Inefficient》

👨🏼‍🎓作者： Lasse Heje Pedersen

纽约大学商学院金融学教授

💡关键词：投资、市场定价

📚UC Berkeley Quantitative Finance Club推荐理由：

本书描述了对冲基金使用的关键交易策略，揭开了主动投资的秘密世界。

金融经济学家Lasse Heje Pedersen将其最新研究与现实案例相结合，分析了某些交易策略为何能赚钱，以及策略出现失误的原因。

书中提供了一些提高投资策略和意见，以提高投资者的投资绩效并获得更好的投资回报。

No.10

《A Machine Learning Based Pairs Trading Investment Strategy》

👨🏼‍🎓作者： Simão Sarmento

里斯本大学电气与计算机工程系副教授

💡关键词：机器学习、配对交易投资策略

📚UC Berkeley Quantitative Finance Club推荐理由：

该书探讨了如何利用机器学习技术来开发和实施布局交易策略，以及数据布局、特征选择和模型等关键步骤，并提供了一种基于机器学习的布局交易策略的具体实施方法。

No.11

《Active Portfolio Management》

👨🏼‍🎓作者： Simão Sarmento

巴克莱全球投资公司高级策略与研究部董事总经理

💡关键词：投资组合管理

📚UC Berkeley Quantitative Finance Club推荐理由：

本书介绍了投资组合构建的关键原则和方法，探讨了如何选择适当的资产类别、确定适当的权重分配，并提供了一些交易执行的最佳实践和策略。

该书还介绍了各种风险测量和风险控制工具，以帮助投资者在投资组合管理过程中有效管理风险。

No.12

《High Frequency Trading》

👨🏼‍🎓作者： Irene Aldridge

康奈尔大学客座教授

💡关键词：高频交易

📚UC Berkeley Quantitative Finance Club推荐理由：

该书涵盖了高频交易的核心概念和技术，包括市场视角结构、算法交易、高频数据分析和交易执行等，它提供了一些实用的工具和方法，帮助读者理解和应用高频交易策略。

读者可以通过本书深入了解高频交易的运作原理和实践，从而更好地理解和应用这一领域的交易策略。

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来源: qq

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