UCBerkeley頂級量化俱樂部發布年度書單，這12本太好猛（含PDF）

2025-05-11 05:36 DreambigCareer

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👇
此次，這個頂級量化金融俱樂部發布推薦的Reading List中共收錄了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、演算法交易、高頻交易等求職Quant必修科目。
為了節省大家逐本搜尋書籍的時間，主頁君已經準備好了電子PDF版本，打包免費送給你，下滑掃碼，備註【伯克利+你的學校】就能領取。
這12本書，值得所有想要求職Quant的留學生一讀👇
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UC Berkeley
年度推薦閱讀書單
Reading sList
· 書單內容一覽 ·
No.1
《Advances in Financial Machine Learning》
👨🏼‍🎓作者：Marcos Lopez de Prado
康奈爾大學工程學院教授  
💡關鍵詞：金融機器學習
📚UC Berkeley Quantitative Finance Club推薦理由：
作者在康奈爾大學教授Financial ML Course，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。
該書被廣泛認可為金融機器學習領域的重要參考資料之一。
No.2
《The Elements of Statistical Learning》
👨🏼‍🎓作者：Trevor Hastie / Robert Tibshirani / Jerome Friedman
三位均為斯坦福大學統計學教授
💡關鍵詞：機器學習
📚UC Berkeley Quantitative Finance Club推薦理由：
本書作為機器學習領域的經典教材，主要介紹了統計學習的基本原理、方法和演算法，並提供了大量的例項來幫助讀者理解和應用這些概念。
書中涵蓋了機器學習的多個方面，並介紹了一些經典的機器學習演算法，如線性迴歸、邏輯迴歸等，並探討了這些演算法的原理、最佳化方法和應用場景。
此外，書中還涵蓋了特徵選擇、模型評估、模型選擇、整合方法等重要概念和技術。旨在幫助讀者建立對統計學習理論和實踐的深入理解，併為機器學習研究人員、科學家資料和學生提供了實用的指導和參考。
No.3
《Algorithmic Trading》
👨🏼‍🎓作者：Ernie Chan
曾就職於高盛&大摩，量化交易領域知名專家
💡關鍵詞：演算法交易
📚UC Berkeley Quantitative Finance Club推薦理由：
《演算法交易》是一本由經驗豐富的從業者撰寫的關於量化交易的富有洞察力的書。這本書重點強調真實的例子而不僅僅浮於理論，能夠使讀者深入瞭解每個策略是如何開發的、如何實施的，甚至是如何編碼的。
對於任何想要建立自己的系統的人來說，這本書都是寶貴的交易策略資源。
No.4
《An Introduction To Statistical Learning 》
👨🏼‍🎓作者：Gareth James、Daniela Witten、Trevor Hastie和Robert Tibshirani
作者分別是來自UTA、華盛頓大學、斯坦福的統計學教授
💡關鍵詞：統計學
📚UC Berkeley Quantitative Finance Club推薦理由：
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。
No.5
《Frequently Asked Questions in Quantitative Finance》
👨🏼‍🎓作者：Paul Wilmott
著名英國數學家、金融工程師和教育家
💡關鍵詞：量化金融
📚UC Berkeley Quantitative Finance Club推薦理由：
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。
它涵蓋了一些常見的量化金融問題，如期權定價、投資組合最佳化、隨機過程等，並提供了很多實用的建議和技巧。
No.6
《Essentials of Stochastic Processes》
👨🏼‍🎓作者：Richard Durrett
UCLA、康奈爾、杜克大學教授
💡關鍵詞：隨機過程
📚UC Berkeley Quantitative Finance Club推薦理由：
作者在UCLA數學系任教9年，在康奈爾大學任教25年，然後於2010年轉到杜克大學。Richard在任教期間指導了40多名博士生，先後釋出過8本書籍及200篇論文。
而今天介紹的這本書，則是學過機率論課程的本科生或碩士生在學習隨機過程時的第一門課程。
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No.7
《Machine Learning for Asset Managers》
👨🏼‍🎓作者：Marcos López de Prado
曾就職於摩根大通和AQR資本管理公司，金融、量化領域資深專家
💡關鍵詞：資產管理、機器學習
📚UC Berkeley Quantitative Finance Club推薦理由：
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。
非常適合對金融領域機器學習應用感興趣的學生、交易員和資產管理人員閱讀。它為讀者提供了一種理解和應用機器學習在資產管理中的重要工具和技術資源。
No.8
《The ETF Handbook》
👨🏼‍🎓作者：Marcos López de Prado
BlackRock iShares部門ETF資深專家
💡關鍵詞：交易所交易基金
📚UC Berkeley Quantitative Finance Club推薦理由：
該書為第一份ETF技術指南，書中內容幾乎觸及了所有關於ETF技術的細節。
從ETF開發機制到定價和估值技術，這份指南提供了ETF機制的完整背景，並從專業人士的角度提供了有關使用它們的廣泛見解，包含了對每個金融專業人士都至關重要的ETF資訊。
No.9
《Efficiently Inefficient》
👨🏼‍🎓作者： Lasse Heje Pedersen
紐約大學商學院金融學教授
💡關鍵詞：投資、市場定價
📚UC Berkeley Quantitative Finance Club推薦理由：
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。
書中提供了一些提高投資策略和意見，以提高投資者的投資績效並獲得更好的投資回報。
No.10
《A Machine Learning Based Pairs Trading Investment Strategy》
👨🏼‍🎓作者：Simão Sarmento
里斯本大學電氣與計算機工程系副教授
💡關鍵詞：機器學習、配對交易投資策略
📚UC Berkeley Quantitative Finance Club推薦理由：
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。
No.11
《Active Portfolio Management》
👨🏼‍🎓作者：Simão Sarmento
巴克萊全球投資公司高階策略與研究部董事總經理
💡關鍵詞：投資組合管理
📚UC Berkeley Quantitative Finance Club推薦理由：
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。
該書還介紹了各種風險測量和風險控制工具，以幫助投資者在投資組合管理過程中有效管理風險。
No.12
《High Frequency Trading》
👨🏼‍🎓作者：Irene Aldridge
康奈爾大學客座教授
💡關鍵詞：高頻交易
📚UC Berkeley Quantitative Finance Club推薦理由：
該書涵蓋了高頻交易的核心概念和技術

，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。

讀者可以透過本書深入瞭解高頻交易的運作原理和實踐，從而更好地理解和應用這一領域的交易策略。
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