2010年，我在華盛頓大學的一節(jié)課上寫了我的第一行R代碼。當我意識到代碼比電子表格更強大時，我立馬就迷上了。在過去十年中，我目睹了“數(shù)據(jù)科學”一詞的廣泛使用，并看到了大數(shù)據(jù)、商業(yè)智能、數(shù)據(jù)分析和現(xiàn)在的人工智能等流行語的興衰。

在華盛頓大學開啟我人生新階段的這一課程是“金融計量學”，就像今天的深度學習課程一樣，很大的教室也坐的滿滿當當。當時，金融危機在每個人心中仍然歷歷在目。對于工程師來說，這也是一種微妙的信息: 如果你想獲得一份報酬豐厚的工作，那么就進入金融領域，成為一名金融計量分析師，就像今天的數(shù)據(jù)科學一樣。

在業(yè)務運營中直接使用數(shù)學的概念很有趣，不僅僅是為了決策支持，更是為了做出實時決策。然而，金融危機也暴露了，即使是最復雜的模型來應對現(xiàn)實世界的混亂也有不足之處。

許多人認為，金融危機的核心是獲得過諾貝爾獎的布萊克-舒爾斯模型(Black-Scholes)期權定價模型。這個模型在不了解其固有局限性和隱含假設的情況下，來衡量大型投資的風險。這種技術盲目性造成了災難性經(jīng)濟損失的條件。

如今，有抱負的數(shù)據(jù)科學家們都需要去學習一系列令人難以置信的建模技術。每種方法背后都有自己的一套理論，例如線性回歸，你通過使用它就可以知道這些理論的實用性，不管你了解其背后的理論也好，不了解也罷。

這已經(jīng)創(chuàng)造了一大批準備使用模型而不了解模型背后理論的新工人。年輕社區(qū)沒有解決技術盲目性問題，而是參與有關工具的代理爭論(R與Python!)。

為了幫助解決這個問題(我也受到了影響)，我這里提供了一份簡短的閱讀清單，這份清單可以為數(shù)據(jù)科學家們奠定理論基礎。此外，這些書還將激發(fā)你思考在使用模型之前有關模型技術假設的問題。

此列表并非詳盡無遺，書籍主題也會從入門到深入研究。其對金融工程的影響是巨大的，因為相比比任何其他學科，金融工程更多的產(chǎn)生的是通用數(shù)據(jù)科學家。

 

 

《不確定性》：這套書是Nassim Taleb的著作集，其中最著名的是《黑天鵝事件》，最好的是《反脆弱》。Taleb是風險、不確定性和定量問題方面最偉大的現(xiàn)代思想家。他也是一個推特大V，以炮轟那些他稱為 “有知識卻仍然是白癡”(簡稱IYI)的人而聞名。在背景方面，他原本是一位移民衍生品交易員，之后成為了數(shù)學哲學家。你要么愛他，要么恨他，因為他會在他的所有寫作中不斷挑戰(zhàn)你的假設。如果他新寫了任何東西，你都應該立即把它放在你的閱讀清單上。

 

 

《財富公式》：這是關于凱利標準早期在麻省理工誕生的故事。凱利標準據(jù)說產(chǎn)生于一次巨大的財務成功。您將了解信息理論之父(Claude Shannon)以及后來在Ed Thorpe所著的《擊敗莊家》中出名的記牌惡作劇的源頭。Thorpe現(xiàn)在被認為是定量對沖基金的教父。最重要的是，這本書展示了一個好的模型如何永遠不會被忽視，但是壞的模型可能會毀掉你。這個故事也是歷史上計算機科學和數(shù)學第一次合作解決現(xiàn)實世界的問題——賭博。這個故事是數(shù)據(jù)科學產(chǎn)業(yè)誕生60年前的一個預示。

 

 

《混沌：開創(chuàng)新科學》：這本書包含了最新興科學的詳細歷史。既有混沌理論的歷史，也有關于該主題的評論。本書將讓讀者了解我們模擬現(xiàn)實世界的能力的局限性。由于非線性過程的性質，許多正在開發(fā)和已經(jīng)使用的深度學習模型無法真正被理解。本書將幫助您理解這些局限性。此外，光是對Benoit Mandelbrot的生活和工作進行全面評價，就使這本書對于任何數(shù)據(jù)科學家來說都是必讀的。James Gleick是一位出色的作家，還有許多其他優(yōu)秀的書籍可以添加到你的閱讀列表中。

 

 

《暗池交易》：本書講述了一個程序員改變了股市交易的故事�，F(xiàn)在預測模型被部署在高頻交易的世界中，其中決策以納秒速度進行。本書介紹了這個隱蔽但強大的生態(tài)系統(tǒng)的誕生。關于這個故事的奇妙之處在于它闡明了當你知道一些代碼時如何解決許多問題。它還表明創(chuàng)造真正的價值是做一些真正創(chuàng)新的事情，而不是依賴現(xiàn)有的假設。有時你必須有點瘋狂才能解決一個難題。

 

 

《不會死的理論》：本書主要講述貝葉斯公式和貝葉斯統(tǒng)計的歷史以及它的競爭對手——頻率統(tǒng)計。統(tǒng)計歷史和用平實的語言評論關鍵技術主題使得本書變得至關重要。你將了解歷史上一些最偉大的思想家，如Pierre Laplace和R.A. Fischer，以及他們的哲學在幾個世紀以來如何塑造了世界的數(shù)據(jù)處理方法。

這五本書雖然不詳盡，但將有助于為處理現(xiàn)實問題的數(shù)據(jù)科學家建立哲學基礎。使其不再犯十年前那些金融計量學家們所犯的錯誤。尋求理解技術和模型的哲學，而不僅僅是機械地使用他們，我們的專業(yè)將變得無價。

標簽： 大數(shù)據(jù) 代碼 金融 數(shù)據(jù)分析

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