Starting Your Career as a Wall Street Quant pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Outskirts Press

作者:Brett Jiu

出品人:

页数:268

译者:

出版时间:2007-6-18

价格:GBP 11.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781432706814

丛书系列:

图书标签:

• quant
• 金融
• Quant
• 量化
• 金融数学
• 职场
• finance
• career
• 量化金融
• 华尔街
• 职业发展
• 金融工程
• 编程
• 数学建模
• 投资银行
• 算法交易
• 数据科学
• 金融数学

踏入量化金融的殿堂：开启你的华尔街量化职业生涯 你是否被金融市场的复杂性深深吸引？是否渴望将严谨的数学、统计学和计算机科学知识应用于驱动财富增长的实践中？《Starting Your Career as a Wall Street Quant》将是你通往华尔街量化金融领域最直接、最权威的指南。本书并非仅仅是一本关于抽象理论的学术著作，它是一份量身定制的行动蓝图，旨在为你在这个充满挑战与机遇的行业中奠定坚实的基础，并指引你稳步前行。 本书将带你深入了解量化金融的世界，这个将科学与金融智慧完美结合的前沿领域。我们将从最基础的概念入手，逐步揭示量化交易、风险管理、资产定价以及衍生品定价等核心领域。你将理解，量化分析师（Quant）的角色远不止于简单的数字处理，他们是利用数学模型和算法来理解市场、预测趋势、优化投资组合以及设计复杂金融产品的关键人物。 内容概览： 第一部分：量化金融的基础 量化分析师的角色与职能： 深入剖析量化分析师在不同金融机构（如对冲基金、投资银行、资产管理公司）中的具体工作内容、所需技能以及职业发展路径。你将了解，量化分析师需要具备扎实的数学功底、优秀的编程能力、敏锐的市场洞察力以及出色的沟通和解决问题的能力。 数学与统计学基石： 本部分将系统梳理量化金融领域所需的关键数学和统计学知识。我们将涵盖概率论、随机过程、线性代数、微积分、时间序列分析、回归分析以及贝叶斯统计等核心概念，并重点强调它们在金融模型构建和数据分析中的实际应用。 金融市场概览： 了解不同金融市场的运作机制，包括股票市场、债券市场、外汇市场、期货与期权市场等。你将学习如何将数学模型应用于分析这些市场的价格波动、交易量和流动性。 编程语言与工具： 掌握量化金融工作中必备的编程语言和工具，包括Python（及其金融库如NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib, Scikit-learn）、R、C++等。本书将提供实践性的编程建议和代码示例，帮助你高效地进行数据处理、模型开发和策略回测。 第二部分：核心量化技术与应用 统计套利与高频交易： 探索统计套利策略的原理，例如配对交易、指数套利等，以及高频交易的执行机制。你将学习如何利用统计模型识别市场中的非效率性并开发自动化交易系统。 风险管理： 掌握量化风险管理的关键技术，包括VaR（Value at Risk）、CVaR（Conditional Value at Risk）、压力测试、因子模型以及信用风险模型等。理解如何量化和管理市场风险、信用风险和操作风险，以保护投资组合免受潜在损失。 资产定价与建模： 深入研究各类资产的定价模型，如CAPM（Capital Asset Pricing Model）、Fama-French三因子模型，以及更复杂的随机波动率模型。你将学习如何构建和验证这些模型，以评估资产的公允价值。 衍生品定价： 剖析期权、期货、掉期等衍生品的定价方法，包括Black-Scholes-Merton模型、二叉树模型以及蒙特卡洛模拟等。理解如何利用这些模型进行衍生品交易和风险对冲。 投资组合优化： 学习现代投资组合理论（MPT）及其在实践中的应用。你将掌握如何利用均值-方差优化、Black-Litterman模型以及风险平价等方法来构建最优化的投资组合。 第三部分：职业发展与面试准备 简历撰写与网络： 提供关于如何撰写一份吸引人的量化金融简历的专业建议，以及如何在行业内建立有价值的人脉关系。 面试技巧与策略： 详细介绍华尔街量化职位的面试流程和常见问题类型，包括技术面试（数学、统计、编程）和行为面试。本书将提供大量的模拟面试题目和解答思路，帮助你自信地应对各种挑战。 技术笔试与案例分析： 准备各种类型技术笔试，包括概率问题、统计推断、算法设计以及数据分析任务。你将学习如何清晰、有条理地分析金融问题并提出创新的解决方案。 职业生涯规划： 探讨量化分析师的职业发展路径，包括从初级分析师到高级研究员、基金经理或交易员的晋升机会。本书还将为你提供持续学习和保持竞争力的建议。 《Starting Your Career as a Wall Street Quant》不仅仅是一本教材，它更是一位经验丰富的导师，将陪伴你走过从入门到精通的每一步。无论你是金融学、数学、物理、计算机科学或其他相关领域的学生，还是希望在金融行业转型寻求量化机会的专业人士，本书都将为你提供所需的知识、技能和信心，帮助你在这个激动人心的领域中取得成功。准备好迎接挑战，用你的智慧和才华，在华尔街开启你的量化职业生涯吧！

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够驾驭数据、洞察市场脉搏的“华尔街量化精英”们心怀景仰，而这本书的书名，就如同开启他们神秘世界的钥匙。在我拿到这本书之前，我对量化交易的印象是：高深莫测的数学模型、复杂难懂的编程语言，以及仿佛触不可及的专业壁垒。然而，这本书的开篇就给了我一个巨大的惊喜。作者并没有上来就用一堆晦涩难懂的术语轰炸我，而是以一种非常温和且循序渐进的方式，带领我认识量化交易的全貌。我尤其喜欢书中对“金融建模”的讲解。作者没有仅仅停留在理论层面，而是通过一系列生动的例子，展示了如何构建一个能够反映市场真实情况的数学模型。比如，在解释“资产定价”时，作者并没有简单地罗列公式，而是从供需关系、市场情绪等多个角度，阐述了影响资产价格的多种因素，并展示了如何将这些因素量化，从而构建出一个预测模型。此外，书中关于“风险管理”的讨论也让我受益匪浅。作者强调了在量化交易中，风险控制与盈利同等重要，并提供了多种有效的风险管理工具和方法。这让我意识到，量化交易不仅仅是关于如何赚钱，更是关于如何在确保资金安全的前提下，实现可持续的盈利。这本书为我描绘了一个清晰且充满吸引力的量化交易职业图景。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当吸引人，有一种专业且充满潜力的感觉，就像第一次踏入华尔街那熙熙攘攘的交易大厅一样，充满了未知与期待。我之前对量化交易这个领域一直很好奇，但又觉得门槛很高，好像只有数学天才才能驾驭。这本书的标题“Starting Your Career as a Wall Street Quant”恰恰击中了我的痛点，它给了我一个非常直接和明确的信号：这条路虽然充满挑战，但并非遥不可及。在翻阅这本书之前，我的脑海里充斥着各种关于量化交易的专业术语，比如“阿尔法因子”、“统计套利”、“机器学习模型”等等，这些词汇听起来既高深又令人望而生畏，总觉得需要耗费无数个日夜才能将其一一理解。然而，这本书的开篇并没有让我感到被淹没，反而是以一种引导性的方式，逐步解析了量化交易的核心概念，仿佛一位经验丰富的导师，耐心地向初学者展示着这个复杂领域的宏观图景。我特别欣赏作者在解释一些基本原理时所采用的比喻和类比，它们让抽象的概念变得更加具体，易于理解。例如，对于“风险管理”的阐述，作者并没有简单地罗列公式，而是通过生动的例子，展示了在实际交易中，风险控制是如何至关重要的，以及一旦忽视了风险可能带来的毁灭性后果。这让我意识到，量化交易不仅仅是关于数学模型和编程算法，更是一种对市场规律的深刻理解和对自身行为的审慎管理。这本书的出现，无疑为我打开了一扇通往华尔街量化世界的大门，让我对接下来的学习和探索充满了信心和动力。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样金融领域的初学者，初次接触“量化交易”这个词时，脑海中浮现的往往是复杂的数学公式和冰冷的计算机屏幕。这本书的出现，恰恰填补了我认知上的空白，并且以一种非常友好的方式，将这个看似高不可攀的领域展现在我面前。这本书的结构设计非常合理，它没有一开始就抛出大量的专业术语，而是从最基础的金融市场结构和参与者开始介绍，然后逐步深入到量化交易的定义、历史发展以及核心理念。我特别欣赏作者在解释“投资组合管理”时所采用的生动例子，比如如何通过分散投资来降低风险，以及如何根据不同的市场环境调整资产配置。这些内容对于理解量化交易的根本目标——在可控风险下实现收益最大化——至关重要。此外，书中关于“统计套利”的讲解也让我大开眼界。它不再是凭空想象的“预测市场”，而是基于数学模型和统计学原理，寻找市场中的微小偏差并加以利用。作者提供的案例分析，让我对量化交易的实际操作有了更直观的认识，也让我明白，成功并非偶然，而是源于对数据背后规律的深刻洞察。总的来说，这本书不仅仅是一本技术指南，更是一本帮助我建立正确金融认知、培养理性投资思维的入门读物。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简约而不失专业感，书名更是直接点出了其核心内容——为有志于投身华尔街量化领域的读者提供入门指导。在我开始阅读之前，我对量化交易的理解，更多地局限于媒体描绘的“高科技”、“高风险”、“高回报”等标签，总觉得这是一个遥不可及、门槛极高的专业领域。然而，这本书的出现，彻底改变了我这种认知。作者以一种非常系统和易于理解的方式，逐步解析了量化交易的方方面面。我特别欣赏书中关于“金融市场数据与特征提取”的章节。作者详细介绍了不同类型金融数据的特性，以及如何从这些数据中提取有用的“特征”，这些特征将是构建量化交易模型的基础。他提供的具体方法和案例，让我这个初学者也能清晰地理解其中的逻辑。例如，在解释如何利用历史价格数据来构建“动量因子”时，作者不仅给出了计算公式，还分析了该因子在不同市场环境下的表现，以及如何通过组合不同的因子来提高模型的鲁棒性。此外，书中关于“风险管理策略”的探讨也让我受益匪浅。作者强调了风险管理在量化交易中的核心地位，并介绍了多种风险控制工具，如止损、头寸管理等。这让我认识到，量化交易并非盲目追求高收益，而是以一种科学、可控的方式来管理风险，实现稳健的盈利。这本书为我勾勒出了一条清晰且可行的职业发展路径。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，就好似一张通往充满机遇的金融圣地的入场券，对于我这个对华尔街量化交易领域充满向往的读者来说，无疑具有巨大的吸引力。在我翻阅它之前，我对量化交易的理解，更多地来自于一些零散的媒体报道和一些关于“大数据”、“人工智能”等热门概念的联想，总觉得它是一个高不可攀、充满神秘色彩的领域。然而，这本书的出现，彻底颠覆了我的这种印象。作者以一种非常清晰且有条理的方式，将量化交易的核心概念和操作流程一一呈现。我尤其欣赏他在介绍“构建交易模型”时所采用的逻辑。他并没有简单地罗列各种模型，而是详细阐述了如何根据不同的市场状况和投资目标，选择合适的模型，并如何进行模型的参数调整和验证。例如，在讲解“均值回归”策略时，作者不仅解释了该策略的理论基础，还详细介绍了如何识别市场中的“超调”信号，以及如何设置止损和止盈点来控制风险。这让我明白，一个有效的交易模型，是建立在对市场规律的深刻理解和严谨的数据分析之上的。此外，书中关于“风险管理与投资组合优化”的讨论也让我受益匪浅。作者强调了在量化交易中，风险管理的重要性不亚于盈利能力，并提供了一系列实用的工具和方法，帮助我理解如何构建一个能够抵御市场波动的稳健投资组合。这让我认识到，量化交易并非是简单的“押注”，而是一种基于科学方法和风险控制的投资理念。这本书为我打开了一扇通往量化交易职业生涯的窗户。

评分☆☆☆☆☆

我一直对金融市场的运作机制充满好奇，尤其是那些能够从看似混乱的数据中发现规律、并将其转化为实际收益的“量化交易员”。这本书的书名，就像一个充满魔力的咒语，召唤着我对这个神秘领域的探求欲。在接触这本书之前，我脑海中关于量化交易的印象，充斥着复杂的数学模型、晦涩的编程语言和那些让人眼花缭乱的图表。然而，这本书的开篇就给予了我一个非常积极的信号：它并非是一本只为顶尖数学家准备的“天书”。作者以一种非常友好的方式，将量化交易的整个流程娓娓道来。我尤其欣赏他对“策略回测与优化”的讲解。他没有仅仅停留在理论层面，而是详细阐述了如何进行有效的策略回测，如何分析回测结果，以及如何根据回测结果对策略进行优化。例如，在介绍“夏普比率”和“最大回撤”这两个关键指标时，作者不仅解释了它们的计算方法，还深入分析了它们在评估策略表现时的重要意义，以及如何通过调整策略参数来改善这两个指标。这让我明白了，一个成功的量化策略，是经过严格的数据检验和反复优化的结果。此外，书中关于“交易执行与监控”的部分也让我受益匪浅。作者强调了在实际交易中，如何确保交易指令的准确执行，以及如何实时监控策略的表现，并及时进行调整。这让我意识到，量化交易是一个集技术、策略和执行于一体的综合性职业。

评分☆☆☆☆☆

在我翻开这本书之前，对“量化交易”这个词的理解，还停留在一些模糊的媒体报道和科幻电影的片段里，总觉得那是遥不可及的、属于顶尖数学家和程序员的游戏。而这本书的出现，就像一束光，照亮了我前进的方向。它不仅仅是一本关于“如何成为一名量化交易员”的技术手册，更是一本关于“如何理解金融市场的本质”的启蒙读物。我特别欣赏作者在介绍“交易策略的逻辑与构建”时所展现的细致入微。他并没有简单地罗列各种策略的名称，而是深入剖析了每种策略背后的逻辑，以及它们是如何在真实的市场环境中运作的。比如，在讲解“趋势跟踪”策略时，作者不仅解释了趋势跟踪的基本原理，还探讨了如何识别趋势的起始和结束，以及如何选择合适的参数来优化策略。这种对细节的关注，让我觉得这本书充满了实践价值。此外，书中关于“数据分析与可视化”的部分也让我眼前一亮。作者强调了数据分析在量化交易中的核心作用，并提供了一系列实用工具和技术，帮助我更有效地从海量数据中提取有价值的信息。通过可视化的方式，我能更直观地理解市场的变化和策略的表现，这对于我这样的初学者来说，无疑是极大的帮助。这本书为我开启了一个全新的视野，让我对金融市场和量化交易有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够从海量数据中挖掘出隐藏规律，并将其转化为盈利策略的“交易炼金术士”们充满了敬畏。这本书的书名，仿佛一个神秘的邀请函，承诺着揭示那些成功的量化交易员背后的秘密。从阅读体验来说，这本书非常注重逻辑性和系统性，它并非简单地堆砌技术知识，而是层层递进，从基础的金融市场运作机制讲起，逐步深入到量化分析的各个层面。我尤其对书中关于“数据预处理”和“特征工程”的章节印象深刻。在实际应用中，原始数据的质量往往参差不齐，如何有效地清洗、转换和构建有用的特征，直接关系到模型的表现。作者在这里提供了一系列实用的技巧和方法，并配以相应的代码示例，这对于我这种希望将理论知识付诸实践的人来说，是无价的。更重要的是，作者并没有回避量化交易中的挑战和陷阱，比如“过拟合”问题，他详细解释了导致过拟合的原因，以及如何通过正则化、交叉验证等技术来规避。这种坦诚和务实的态度，让我觉得这本书非常可信，因为它真实地反映了量化交易的复杂性和实践难度，而不是提供一个虚假的“快速致富”的承诺。阅读过程中，我发现自己不仅在学习技术，更在学习一种思维方式——一种基于数据、逻辑和概率的分析方法。

评分☆☆☆☆☆

读这本书之前，我对“华尔街量化交易员”的印象，更多是来自新闻报道中那些瞬间决定市场走向的神秘人物，以及那些被认为是“只有数学天才才能胜任”的职业。这本书的书名，就恰恰戳中了我的好奇心，让我渴望一窥究竟。我尤其欣赏作者在讲述“量化交易的基础知识”时，那种循序渐进的教学方式。他并没有一上来就抛出复杂的数学公式，而是从最基本的金融概念讲起，比如什么是股票、债券，它们是如何交易的，以及市场参与者有哪些。这种扎实的基础铺垫，让我在理解更深层次的量化概念时，感到游刃有余。书中关于“技术分析与基本面分析的结合”的讨论也给我留下了深刻的印象。作者并没有完全否定传统分析方法，而是强调了如何将技术指标与基本面数据相结合，构建出更全面的交易模型。这让我意识到，量化交易并非是冰冷的数字游戏，而是对市场多种因素的综合考量。此外，书中关于“交易心理学”的部分也让我耳目一新。作者深入探讨了在量化交易中，情绪是如何影响决策的，以及如何通过建立严格的交易纪律来克服心理障碍。这让我明白，要想成为一名成功的量化交易员，除了技术能力，还需要强大的心理素质。这本书为我打开了一扇通往量化交易世界的大门，让我对未来的学习和职业发展充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名就好似一位经验丰富的向导，引领着我这位对华尔街量化领域充满好奇的探索者。在阅读之前，我对“量化交易”的理解仅限于一些模糊的概念，比如“高频交易”、“算法交易”等等，总觉得这是一项只属于少数精英的神秘技能。然而，这本书的出现，彻底改变了我的看法。作者以一种非常清晰和有条理的方式，将量化交易的核心要素一一剖析。我尤其欣赏他在介绍“交易策略的开发与回测”时所展现的严谨性。他并没有止步于理论的讲解，而是详细阐述了如何从构思一个交易想法，到将其转化为可执行的算法，再到通过历史数据进行严格的回测和优化。这让我明白了，一个成功的量化策略，绝非一蹴而就，而是经过无数次迭代和检验的产物。书中关于“模型选择与评估”的部分也给了我很多启发。作者详细介绍了各种常用的模型，比如线性回归、时间序列模型，以及更高级的机器学习模型，并针对不同的应用场景，给出了如何选择和评估模型的建议。这种深入浅出的讲解，让我觉得即使是初学者，也能逐步掌握这些复杂的概念。这本书就像一座宝库，里面蕴藏着通往量化交易世界的关键知识和实用技巧。

评分☆☆☆☆☆

断断续续的看完了这本被作者描述为第一本详尽的Quant求职书籍，可以说这本书也是自己完完整整看过的第一本非小说类英文书籍。看这本书的初衷是想要了解作为一个Quant，到底需要哪些技能被点亮。大体而言，金融、数学以及计算机，而其中数理量化分析能力（计量统计、概率模型、微分方程、蒙特卡洛仿真、随机积分）是最为重要的，这也是为什么称作Quant的原因；金融以及经济相关的知识掌握大概就好，不要做门外汉就好；计算机重点在执行效率以及好的开发模式上，顺带练习解决实际问题的能力。整体而言，本书从objective，education，experience，和bright future四个方面探讨了成为Quant所需要和经历的方方面。各个部分体系结构清晰并且配有翔实的例子和建议，可供读者在需要的时候参考学习

评分☆☆☆☆☆

看得我阵阵冷汗！挺实用的，而且细节到点，部分章节的内容都可以当handbook来看。不足之处有：关于介绍interview还有其他非技术部分的章节略冗长，以及作者作为一个equity analyst可能涉及到的内容大多为他的工作领域。不过呢，如果作者要说到方方面面的话，可能就不会那么practical了。

评分☆☆☆☆☆

看得我阵阵冷汗！挺实用的，而且细节到点，部分章节的内容都可以当handbook来看。不足之处有：关于介绍interview还有其他非技术部分的章节略冗长，以及作者作为一个equity analyst可能涉及到的内容大多为他的工作领域。不过呢，如果作者要说到方方面面的话，可能就不会那么practical了。

评分☆☆☆☆☆

这本书内容很详细，比那些罗列brain teaser的题目的破书好太多了

评分☆☆☆☆☆

断断续续的看完了这本被作者描述为第一本详尽的Quant求职书籍，可以说这本书也是自己完完整整看过的第一本非小说类英文书籍。看这本书的初衷是想要了解作为一个Quant，到底需要哪些技能被点亮。大体而言，金融、数学以及计算机，而其中数理量化分析能力（计量统计、概率模型、微分方程、蒙特卡洛仿真、随机积分）是最为重要的，这也是为什么称作Quant的原因；金融以及经济相关的知识掌握大概就好，不要做门外汉就好；计算机重点在执行效率以及好的开发模式上，顺带练习解决实际问题的能力。整体而言，本书从objective，education，experience，和bright future四个方面探讨了成为Quant所需要和经历的方方面。各个部分体系结构清晰并且配有翔实的例子和建议，可供读者在需要的时候参考学习