1樓：BigQuant
樓主背景不錯，很多金融機構都要求物理、數學等背景。
如果有時間，可以研究經典量化策略是如何開發的，能復現策略最好，如果能自己開發策略，當然是最棒不過，沒有比直接拿出結果證明更好了。
實習當然是當小助理，免不了要到處蒐集資料、處理基礎問題，懂得使用好用的工具當然是事半功倍的。
來BigQuant——人工智慧量化平台，以下兩個你一定用的到：
經典傳統和AI策略。傳統策略如金叉死叉策略、小市值策略、海龜策略等，AI策略如LSTM、CNN、DNN，還有worldquant因子復現等。
券商量化研報。研報裡整理了券商對市場的看法、因子的實驗，很多結論已經被證明了，可以比較快捷地進行復現，梳理整個量化的流程。
BigQuant - 人工智慧量化投資平台
2樓：李騰
金融和物理雙學位起點已經可以了。學點python、了解下量化在做什麼內容、梳理下自己的優勢和劣勢、想清楚那個團隊為什麼需要你
3樓：SwiftMan
數學基礎和程式設計積累是一方面，關鍵是要會搞一點策略的東西，量化投資大致屬於P quant一類，還是要有找alpha的經驗吧。
4樓：
金融+物理，本來是不錯的背景，可惜實際能力不足。你是想找量化投資的實習，卻選擇quant的書目。Amazon很多量化投資的書，買一兩本先看看吧，大概就知道量化投資怎麼做，需要哪些知識和技能了。
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