有没有你相见恨晚的金融学或经济学方面书籍？
谢邀。我根据您提的4个问题，分别展开回答一下。 不需要。本科学历以上就行。 咱们先看世界顶级对冲基金的例子。 第一家叫PDT，创始人Peter Muller，普林斯顿的数学本科。 这家公司，最早是摩根斯坦利的一个自营团队，2009年次贷危机之后，因为Dodd-Frank法案，从摩根斯坦利剥离出来了。PDT刚出来的时候，黑石集团BlackStone，就投了5亿美元。 PDT在摩根斯坦利的时候，就是一个由50个精英组成的神秘团队，在摩根斯坦利10年的时间，给摩根斯坦利带来了60亿美元的利润。 大部分摩根斯坦利的员工，都不清楚这个团队，是怎么样的存在。有一个段子，就是说，PDT，其实是Please don't tell的缩写。 创始人Peter Muller，平时也喜欢玩音乐。在PDT取得成功之后，他有段时间，跑去纽约地铁站，当了名街头艺人，弹吉他来获得路人的打赏。当了段时间街头艺人之后，他在2007年又回归了PDT，重掌大局。 2019年, Peter Muller成功入选世界上最赚钱的对冲基金经理名单。 第2家是Citadel，创始人Ken Griffin，哈佛大学数学本科。 Griffin大学二年级时，就发起了两只基金，又从亲戚那里借来的26万美元，在宿舍里用传真机、个人电脑和电话做起了可转换债套利。为了加速债券报价，他甚至还曾偷偷在宿舍大楼一侧偷偷安了一个卫星天线。就在这间小小的宿舍里，格里芬赚来了人生的第一桶金，是当时对冲基金界最年轻的投资经理。 大学毕业后，Griffin进入前者旗下的格兰伍德资本管理公司，管理100万美元，这笔钱在短短一年后就获得了70%的收益。 刚刚过完22岁生日的Griffin，靠着自己的赚来的400多万美元建立了自己的基金公司——Citadel。在创立后仅8年时间里，Citadel的资产规模就扩大至超20亿美元。2003年，格里芬登陆“福布斯美国400富豪榜”。 第3家是Millennium(千禧年)，创始人Israel Englander，纽约大学金融本科。 华尔街最头部对冲基金。30多年的常青树，业绩笑傲江湖。 对Millennium，有过太多荣誉了。这里不需要过多介绍。就只说一条：很多投资者，会因为可以买到Millennium的产品，感到荣幸。 在过去20年，《机构投资者》发布的全球对冲基金经理年度收入榜单Top10里，Israel Englander有19年上榜，并且多次进入前3名。 这是Millennium30年的业绩曲线，稳定得吓人。 Millennium旗下王牌产品之一的WorldQuant，可以说，给中国量化私募界，贡献了最多的投资经理和合伙人。  说完国际的情况，再说说国内。根据媒体的统计，20多家百亿量化私募里，至少有5位负责投资的合伙人，是本科学历。 可以看到，本科学历，做到百亿私募合伙人的比例都不低，更何况入行呢？ 所以，对您这个问题的答案是，不需要一定是硕士或PhD。 Two Sigma，两个创始人，一个是学计算机的； DE Shaw，也是计算机出身，创立DE Shaw之前，是哥大计算机教授; AQR，创始人，是芝加哥Booth商学院金融PhD； 上一个问题里，提到的Millennium，创始人，是NYU的金融本科。 把视角转回到国内，20多家量化私募里，合伙人级别的，就有十几位，不是数学或物理背景。他们各种背景都有，包括商科，金融，工程类，生命科学。 所以，数学和物理背景，不是量化私募行业必须的。 这个也不一定的。有一些量化私募的合伙人，也是中途转过来的。 因为量化交易，是用数学和计算机，对金融市场建模，所以数学工具和编程工具，都要比较熟悉。 数学工具的话，大概范围是概率，统计，线性代数，随机过程，随机微积分，PDE。这些都要在某种程度上精通。 计算机编程工具的话，C++，Python，R，数值计算，计算机算法。此外Distributed Computing和Parallel Computing框架，有些场景下也需要掌握。 现在具体说说，该怎么样准备这些工具。 欢迎关注知乎号。有职业发展的问题，也欢迎交流。 欢迎阅读，更多A股最新动态，留学，经济，数学类文章华尔街老兵：quant面试题合集1: 某海外对冲基金的开发岗 华尔街老兵：硅谷面试题合集1: 海外大厂篇 面试 Quant 时你都有哪些好的面试题来衡量候选人的水平？ 华尔街老兵：萧瑟秋风今又是，换了人间 zz量化世界失去了一位传奇：泰斗级人物意外去世 华尔街老兵：(转载)费马大定理终结者—数学大师怀尔斯北京纪行 (a)概率 概率，容易起来，很容易；难起来，很难。 概率的书，国内的，和国外的，差别很大。国内的书，我读过的，很多都是组合排列方面的概率题。国外的书，著名的是Ross的，会有很多实际生活，或者随机过程相关的，概率题。建议国内国外都看看。 Ross系列，多看看，Ross这一系列教材，很经典，我基本都读过。读完之后，对概率的感觉，会好很多。 等建立了概率的感觉之后，你可以看一些高难度的empirical概率书了。 这本概率书，是我见过的，跟实际生活结合的，难度最大的empirical概率习题书了。每道题的场景你都很清楚，但是就是挺难的。 这本书的名字，起的挺简单的，叫做”Probability and Random Process“，给人感觉不难，其实很难。如果这本书的题目，你能轻松做出来。那你的概率水平，应该可以轻松碾压很多Quant了。 如果您有更难的empirical概率习题集，欢迎分享。 如果你是纯数背景的，还有一本概率神书，有兴趣你可以读一读。书名叫”Brownian Motion and Stochastic Calculus“。是随机过程方面的大师，Karatzas教授出的。非纯数背景的，就不建议读了，可能第一页都读不懂。 这里是Karatzas教授的主页，Ioannis Karatzas 量化用到统计，很多时候，是在机器学习的场景下，应用到。所以这里介绍几本书，或者公开课，按照进度，从概率到统计，从统计到statistical learning，再从statistical learning到machine learning。 第一本，入门级的 第二本，从statistics进入statistical learning 然后就是machine learning相关的书籍和课程了。machine learning经典的书籍，有如下这3本： Bishop的Pattern Recognition and Machine Learning UIUC的机器学习大牛教授，Han JiaWei的Data Mining: Concepts and Techniques 卡耐基梅隆的机器学习大师，Tom Mitchell的Machine Learning 看书的时候，同时看一些公开课，也能起到相辅相成的作用。 这里推荐两门公开课，分别是 Andrew Ng教授的机器学习， 和Mitchell教授的PhD级别的机器学习课， 链接如下： https://www.coursera.org/learn/machine-learning http://www.cs.cmu.edu/~ninamf/courses/601sp15/lectures.shtml 因为机器学习是在持续发展的。前面的训练，只是打了基本功，还是要长期保持对最新算法的了解和掌握。 这个叫scikit-learn的算法module，就提供了一些最新算法的模块和展示： https://scikit-learn.org/ 算法，可以先用”Introduction to algorithms“这本书和公开课，作为入门级。 书和公开课的链接，在下面。 https://ocw.mit.edu/courses/6-006-introduction-to-algorithms-fall-2011/ 然后更高阶的，是这本叫做”Algorithms“的书 这个算法网站，里面有些算法题也挺有意思的 GeeksforGeeks | A computer science portal for geeks (D)C++和Python 关于C++,需要理论和实际结合。就是一边读一些教材，知道C++的整体语法和框架；另一边，通过做项目，去锻炼编程能力，同时理解C++。 这里，讲框架和语法的书，是这两本： 下面这两本书，从一些细节层面，教你优化使用C++ 具体锻炼C++能力的，可以通过在Leetcode网站里，编程序Bugfree，来加强。这是Leetcode的网站： LeetCode - The World's Leading Online Programming Learning Platform 我是最早刷Leetcode的一批人，当时的题目没这么多，大概是100道左右。后来题目越来越难。 如果你想做Quant，把最简单的100-150道题目，Bugfree几次，就可以了。不需要达到硅谷程序员的编程级别。 Python语法要比C++简单，这本书”Dive into Python“不错，链接如下： Dive Into Python 3 Python的编程能力，也可以通过做Leetcode题目来提高。 Leetcode的题目，都是小型算法题。做完Leetocde之后，还需要做一些大项目，来加强对于C++和Python的掌握。 概率，统计，机器学习，数据挖掘，编程，C++，Python，应该算是Quant的基本功。用上面的方法去强化，应该会好很多。 