在2026 QS世界大學學科排名中,UC Berkeley的數學、統計、經濟學等專業全部穩居前十。
作為一所在Quant相關學科毫無短板的強勢高校,其針對本科生開設的Quantitative Finance Club含金量也是數一數二的高。
每年3月,俱樂部不僅會舉辦西海岸最大的Trading Competition,其贊助商也是個頂個的大有來頭。
Sponsor名單上不僅有全球對沖基金新王Citadel的身影,還有Top高頻交易大佬Jump Trading、量化交易大佬Jane Street & SIG…
看上去挺厲害,但畢竟不是人人都有機會加入頂級名校的量化金融俱樂部。
那麼,有沒有辦法遠端獲取他們的內部資源呢?這份最新發布的UC Berkeley量化金融俱樂部年度推薦書單給你答案







康奈爾大學工程學院教授
《The Elements of Statistical Learning》

《Algorithmic Trading》

《An Introduction To Statistical Learning 》

本書提供了統計學習領域的簡單概述,是理解過去二十年在生物學、金融、營銷和天體物理學等領域出現的龐大而複雜的資料集的重要工具。本書介紹了一些最重要的建模和預測技術以及相關應用。
主題包括線性迴歸、分類、重取樣方法、收縮方法、基於樹的方法、支援向量機、聚類等,非常適合對統計學習感興趣的學生、研究人員和從業者閱讀。

這是一本優秀量化分析師必備的書籍,書中介紹了金融市場、金融工具、金融模型、風險管理和衍生品定價等重要概念和技術,並提供了簡明扼要的解釋和示例,幫助讀者理解和應用量化金融中的關鍵概念和方法。
《Essentials of Stochastic Processes》

UCLA、康奈爾、杜克大學教授


該書介紹了金融資料市場的特點和處理方法,以及如何構建和評估機器學習模型,並以實用的案例研究和示例,展示了機器學習在資產管理中的應用。
《The ETF Handbook》

BlackRock iShares部門ETF資深專家

紐約大學商學院金融學教授
本書描述了對沖基金使用的關鍵交易策略,揭開了主動投資的秘密世界。
金融經濟學家Lasse Heje Pedersen將其最新研究與現實案例相結合,分析了某些交易策略為何能賺錢,以及策略出現失誤的原因。
《A Machine Learning Based Pairs Trading Investment Strategy》

該書探討了如何利用機器學習技術來開發和實施佈局交易策略,以及資料佈局、特徵選擇和模型等關鍵步驟,並提供了一種基於機器學習的佈局交易策略的具體實施方法。

巴克萊全球投資公司高階策略與研究部董事總經理
本書介紹了投資組合構建的關鍵原則和方法,探討了如何選擇適當的資產類別、確定適當的權重分配,並提供了一些交易執行的最佳實踐和策略。
《High Frequency Trading》

康奈爾大學客座教授
,包括市場視角結構、演算法交易、高頻資料分析和交易執行等,它提供了一些實用的工具和方法,幫助讀者理解和應用高頻交易策略。

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