金融量化岗面试—刷题推荐书籍

金融量化岗面试——刷题推荐书籍

篱笆教育的Derek导师今天要和大家分享金融量化岗位面试准备可以使用到的一些书籍。量化金融是投资管理的一个分支，采用数学，统计和计算机相结合的方法来进行金融分析和投资决策。在传统的金融交易中，投资决策主要依赖于人类的主观判断和经验。然而，这种方法存在着许多局限性，比如情绪化的决策、信息获取受限以及难以处理大规模数据等等。而金融量化正是通过应用科学和技术，以系统化和自动化的方式进行交易决策，从而克服了这些局限性。

随着人工智能的迅猛发展，量化金融也越来越占据主导地位。但这个行业的竞争也是相当激烈，面试不但涵盖范围广，同时也会深入考察一些知识难点。所以如果想要进入量化金融行业，一定要提前多做准备！本期老师就为大家推荐3本金融量化面试刷题书籍，平时多多积累，提升自己对题目形式的熟悉程度，这样在面试中无论遇到哪个学科哪种形式的题目，都可以做到有思路，理解题目考察的重点。

金融量化面试刷题书籍推荐

1.A Practical Guide To Quantitative Finance Interviews《量化金融访谈实用指南》

在《量化金融访谈实用指南》这本书中分析了200多个真实面试问题的解决方法，并提供了宝贵的见解，并且涵盖了量化面试中可能遇到的各种主题：脑筋急转弯题、微积分、线性代数、概率、随机过程和随机微积分、金融和编程。非常适合用来刷题。

2.Heard on the Street ：Quantitative Questions from Wall Street Job Interviews《华尔街求职面试中的定量问题》

这本书是一本经典的华尔街面试问答集，被广泛引用和借鉴于量化金融面试中。它分为五个主要部分：定量/逻辑问题、衍生问题、金融经济学问题、统计问题和非定量问题。这些领域的内容对于量化分析师来说至关重要，尤其是一些具有挑战性的统计和定量问题，在这本书中提供了一系列深入和综合的问题和答案。

3.《Python金融大数据分析》

理论知识的学习固然重要，但是在工作中毕竟还是需要我们对实际的数据进行分析，所以对于python的学习也是非常有必要的。这本书尤其对于python在金融中的应用进行了比较全面的介绍，其中很多的实例也对python的学习有很大的帮助。无论是对python有一定经验的从业者，还是对于python了解不多的初学者，都可以将此书作为学习书籍。

最后，我想向同学们分享一些如何利用这些书籍进行有效准备的技巧。

首先，对于书籍的学习和阅读要制定扎实可行且容易长期坚持的计划，书中的很多内容难免有时会设计数学推导和大量的计算，阅读起来会有难度。所以在书籍的系统学习中，循序渐进最为重要，不宜追求过快的阅读速度。根据自己的目的，可以选择性的阅读来针对性的准备面试或工作，也可以制定长期计划系统的完整学习，全方位的提升自己。

在下面我也贴上一个我推荐的学习计划表：

1.第一周：

确定面试的具体日期和要求。

选择适合的面试准备书籍和资源。

阅读面试准备指南和策略，了解面试的基本要求和评估标准。

2.第二周至第三周：

深入学习和理解量化金融的基本概念和原理。

阅读专门涉及量化金融的书籍，学习相关模型和算法。例如《算法交易：从做市到高频》

刷题，重点关注常见的量化金融面试问题和数学、统计学、计算机科学方面的题目。

3.第四周至第五周：

深入学习量化金融中的编程和数据分析技术。

阅读与编程相关的书籍，了解量化交易平台和工具的使用。例如《Python金融大数据分析》

继续刷题，加强对编程和数据处理问题的熟练度。

4.第六周至第七周：

针对量化金融面试中的模拟题目和情境问题进行练习。

通过解决实际案例和参与模拟交易来加强实践能力。例如《A Practical Guide To Quantitative Finance Interviews》，《Heard on the Street ：Quantitative Questions from Wall Street Job Interviews》

参加模拟面试或与他人进行面试模拟，以检验自己的准备情况。

5.最后一周：

复习整理所学知识，查漏补缺。

针对弱点和容易混淆的概念进行重点复习。

收集常见面试问题的答案和解决方法，进行口头复述和准备。

大量的理论学习会非常容易变得枯燥，而且单纯的理论学习也不容易真正的掌握核心知识点。最好的方法还是辅以大量的习题，从而更加深入的理解如何运用所学知识。在实际的面试和工作中也是同样，只是阐述理论知识并不能很好的打动面试官，最终的目的还是要解决实际问题。在面试前也要多找人进行mock interview，让自己适应面试的强度和环境，做到游刃有余。