CMU頂級量化俱樂部發布書單,讀完感覺自己在Citadel幹了10年….

U.S.News最新的全美學科排名中,CMU的量化專業僅次於MIT,穩居全美第二
圖/U.S.News學科排名
每年,CMU的Quant俱樂部舉辦的Quantathon, Market Making Game等一系列量化活動,都會吸引一大批留學生慕名參加。
俱樂部的贊助商都是華爾街的巨頭,不僅有頂尖做市商大佬Optiver、八大投行高盛還有量化基金大佬AQR Capital…這個含金量不言而喻咯👇
可以說,CMU的量化俱樂部資源是華爾街最Insight的。但,如果其他學校的留學生也想獲取他們的內部資源呢?
這份最新發布的 CMU 量化金融俱樂部年度推薦書單 給你答案👇(甚至有華爾街內部的面試題?)

強烈建議以下人群領取! 

👧各年級對量化感興趣的同學
🧑‍💼想求職Quant崗位的留學生
👩‍🦱想為孩子多爭取些Quant求職資源的家長
值得一提的是,CMU量化俱樂部這次的書單裡有3本是完全適配量化面試的,可以說看了這三本,面試Quant崗位就灑灑水啦!
圖/CMU官網
比如,這本《Heard on the Street》,是從投行、量化交易公司的面試中收集的Quant相關的185個高頻題,並且還附上解題思路和答案。
即使面試問題發生變化,只要學會了書中的解題技巧,也能舉一反三!
此次,這個頂級量化金融俱樂部推薦的Reading List共收錄了12本書,全部出自頂級名校教授、名企高層之手,圍繞機器學習、量化交易、投資組合等關鍵詞展開。
不過,即使是高畫質電子版,每本價格也不菲,主頁君上亞馬遜看了看,隨便挑幾本的價格動輒都要39刀
圖/Amazon
甚至部分書籍在網上能找到的免費資源非常稀少,為了節省大家逐本搜尋書籍的時間,頁君已準備好了電子PDF版本,打包分享給你。
這12本書,值得所有想求職Quant的留學生一讀👇篇幅有限,頁君舉例其中幾本讓大家感受一下含金量~
CMU量化俱樂部年度閱讀書單
書單內容一覽
1
📚Heard on the Street
👨🏼‍🎓作者:Timothy Falcon Crack
🏆Quantitative Club推薦理由:

求職Quant必看的讀物!可以說這是第一本關於金融面試中定量問題的指南。
《Heard on The Street》包含300+道實際金融工作面試題,和185從投資銀行、投資管理和期權交易領域的實際工作面試中收集的定量問題,其中包含詳細的解決思路和答案!
這些問題涵蓋純定量/邏輯、金融經濟學和統計學,範圍非常之廣,也是金融論壇WSO上推薦次數最多的量化面試指南。
2
📚A Practical Guide To Quantitative Finance Interviews
👨🏼‍🎓作者:Xinfeng Zhou
🏆Quantitative Club推薦理由:
這本已經被數萬位候選人奉為“Quant求職綠皮神書”,基本上包含了New Grad在面試Quant崗位時所有的內容,值得花時間多看幾遍。
並且拿到BlackRock Offer的DBC職夢學員表示:
“量化面試中會涉及到的Brain Teasers, Calculus, Linear Algebra等型別的題目,用綠皮書可以全部搞定。”

3
📚How Jim Simons Launched the Quant Revolution
👨🏼‍🎓作者:GregoryZuckerman
🏆Quantitative Club推薦理由:
本書已入圍《金融時報》/麥肯錫年度商業書籍獎
書本講述了吉姆·西蒙斯這位神秘數學家的故事,他開創了演算法時代,並因此賺了 230億美元,堪稱史上最偉大的賺錢者,資金超過巴菲特。
西蒙斯創造的一種席捲全球的資料驅動演算法,是一場如何掌控市場的扣人心絃的故事。
以上電子書資源,在讀留學生免費可領
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4
📚Quantitative Trading
👨🏼‍🎓作者:ErnestP. Chan
🏆Quantitative Club推薦理由:
這是一本量化交易實操性很強的書籍,量化交易經驗豐富的作者在書中給大家展示具體實操行為。
不論是希望開展自己量化業務的交易者,還是將來會在大型金融機構擔任量化實習生的同學,這本實用指南從基礎到實操,包含一切所需的操作資訊。
5
📚The Quants
👨🏼‍🎓作者:Scott Patterson
🏆Quantitative Club推薦理由:
本書記錄了Citadel、AQR等在量化領域數一數二的公司創始人是如何一步步建立起如今的量化王國。
在過去20年裡,這種數學天才不是憑直覺分析,而是靠公式和高速計算機賺了數十億美元的量化大神。
如果是要求職這幾家量化巨頭公司,非常值得留學生去了解!
6
📚Advances in Financial Machine Learning
👨🏼‍🎓作者:Marcos Lopez de Prado
🏆Quantitative Club推薦理由:
作者是康奈爾大學金融專業的教授,同時也是美國金融領域最受歡迎的10位作者之一 。
在這本書中,作者探討了大家在金融機器學習中會遇到哪些挑戰,並提供了一些解決方案和實用建議。
它旨在幫助讀者深入瞭解金融機器學習的原理和方法,併為金融從業者、研究人員和學生提供實用的指導和參考。
該書被華爾街認可為金融機器學習領域的重要參考資料之一

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