สรุปคลิป Quant Books and Curriculum Design ของ Dimitri Bianco: หลักสูตร quant ปี 2026

ที่มาของบทความ: บทความนี้สรุปคลิป "Quant Books and Curriculum Design" ของช่อง Dimitri Bianco เผยแพร่เมื่อ 1 มีนาคม 2026 ความยาวราว 28 นาที เรียบเรียงจากคำบรรยายภาษาอังกฤษของคลิป ชื่อผู้เขียนในคำบรรยายสะกดคลาดเคลื่อนหลายจุด Libro แก้ตามที่ตรวจไว้แล้ว เนื้อหาต่อจากนี้เป็นความเห็นและประสบการณ์ทำงานของผู้พูด ซึ่ง Libro ยังไม่ได้ตรวจสอบ

ในลิสต์ที่มีทั้งเล่มของ Shreve และ Klebaner ผู้จัดลิสต์กลับบอกว่า derivatives pricing เป็นสาขาที่ถูกยกย่องเกินจริงไปมาก และไม่ใส่ stochastic calculus ไว้ในวิชาแกนระดับปริญญาโทเลย

คลิปนี้เป็นตอนแรกของซีรีส์สามตอน ตอนนี้อธิบายว่าเขาออกแบบรายชื่อวิชาและตำราปี 2026 อย่างไรและทำไม ส่วนอีกสองตอนจะลงรายละเอียดตำราระดับปริญญาตรีและปริญญาโท

สิ่งที่ผู้พูดเล่า

ลิสต์นี้สำหรับใคร

ผู้พูดบอกว่าลิสต์นี้สำหรับ quant สายพัฒนา model ตรวจสอบ model และ quant research ไม่ใช่ quant dev และไม่ใช่เทรดเดอร์ ซึ่งเขามองว่าเป็นคนฝั่งธุรกิจ ลิสต์เดิมที่เขาทำเมื่อปี 2019 เป็นแค่ทางที่ตัวเองปะติดปะต่อผ่านมา รอบนี้เขามองจากตำแหน่ง director ด้าน model validation การสร้างทีม quant research และการคุยกับคนฝั่ง hedge fund ว่าถ้าต้องเริ่มใหม่ทั้งหมดจะเรียนอะไร เขาย้ำว่าไม่มีเส้นทางตายตัวที่ใช้ได้กับทุกคน และ quant ต้องสร้าง model ใหม่ ไม่ใช่แค่หยิบ model สำเร็จรูปมาปรับ parameter

ข้อจำกัดที่เขาใช้คือจำนวนวิชาที่เรียนได้จริงในปริญญาตรีและโทของสหรัฐ ปริญญาตรีเขาคุมไว้ราว 12 วิชา ปริญญาโทราว 36 หน่วยกิต

ปริญญาตรี

วิชาแกนคือ calculus 1–2, linear algebra, ODE, PDE และ probability เสริมด้วย econometrics และ machine learning เบื้องต้น เขาไม่ค่อยให้ค่ากับหลักสูตรปริญญาโทที่สอนเนื้อหาระดับปริญญาตรี บางวิชาเขายังหาตำราไม่ได้ เช่น Python เล่มสีม่วงของ Lutz หนาเกิน และเป็นแนววิทยาการคอมพิวเตอร์หรือ quant dev เกินไปสำหรับ quant เขาเห็นว่าเศรษฐศาสตร์สำคัญ และยกตัวอย่าง Fischer Black ที่ผันจากคณิตศาสตร์มาหลงรักเศรษฐศาสตร์

ปริญญาโท

เขาใส่ stochastic processes ไว้ในวิชาแกน แต่ไม่ใส่ stochastic calculus เพราะมองว่า derivatives pricing น่าสนใจแต่ถูกยกย่องเกินจริง และให้ชุดของ Shreve เป็นวิชาเลือก เขาเลือกวิชา numerical methods ที่กว้างกว่า แทนวิชาที่เน้น Monte Carlo อย่างเดียวแบบเล่มของ Glasserman

วิชาที่หลักสูตรทั่วไปไม่ค่อยมีกลับถูกยกขึ้นมา เช่น storytelling กับการ plot ข้อมูล เขาเล่าว่าสิ่งที่แยก quant เก่งออกจาก quant ธรรมดาคือการขาย model ให้ฝ่ายธุรกิจเชื่อ และเขาเคยสร้าง model ซับซ้อนที่ทำได้ตามโจทย์ทุกข้อ แต่อธิบายไม่ได้ วิชานี้เขายังหาตำราที่พอใจไม่ได้ วิชาพัฒนาและตรวจสอบ model ควรมีการเขียนเอกสาร 20–30 หน้าแล้วให้อีกกลุ่มตรวจอย่างละเอียด

ในวิชา risk management เขาหยิบ Quantitative Risk Management ขึ้นมาแล้วบอกว่าไม่ค่อยดี เพราะ risk management จริงคือสิ่งที่เกิดขึ้นในบริษัทเมื่อ portfolio พังหรือ model ล้มเหลว ซึ่งไม่มีใครสอน

Quant finance is risk management in an application.

นอกจากนี้ยังมีวิชาผลิตภัณฑ์และกลยุทธ์ที่ใช้เล่มใหญ่ของ Hull econometrics ระดับบัณฑิตกับเล่มของ Hayashi วิชา reading seminar ที่ให้อ่านหนังสือที่ไม่ใช่ตำราแล้วเขียนรายงาน และ capstone ที่ทำงานเป็นกลุ่มสามคนจากสายคณิต คอมพิวเตอร์ และการเงิน

วิชาเลือกและข้อเตือน

วิชาเลือกที่เขาพูดถึงมีทั้ง AI ในการเงิน time series ขั้นสูง และ stochastic calculus ขั้นสูง เขาเล่าว่าเคยมีนักเรียนซื้อเล่มของ Klebaner ตามที่เขาแนะนำแล้วไม่เข้าใจเลย จึงย้ำให้เรียน analysis กับ measure theory ก่อน และปิดว่าตำราเข้มข้นไม่ได้แปลว่าเรียนได้ลึก ลงลึกสี่บทอาจได้มากกว่ากวาด 25 บทในเทอมเดียว

หนังสือที่กล่าวถึงในคลิป

เครื่องมือ

1. Learning Python — Mark Lutz ผู้พูดเรียกว่าเล่มสีม่วงของ Lutz ไม่ได้เอ่ยชื่อเล่ม บอกว่าหนาและเอียงไปทาง quant dev เกินไป

คณิตศาสตร์และ derivatives

1. Introduction to Stochastic Calculus with Applications — Fima C. Klebaner เล่มคณิตที่เข้ม ผู้พูดชอบ ตัวอย่างชีววิทยาเข้าใจง่ายกว่าตัวอย่างการเงินสำหรับเขา

2. Stochastic Calculus for Finance I และเล่ม II — Steven E. Shreve วิชาเลือกด้าน derivatives pricing

3. Monte Carlo Methods in Financial Engineering — Paul Glasserman อยู่ในวิชาเลือก Monte Carlo

4. Options, Futures, and Other Derivatives — John C. Hull เล่มใหญ่ ไม่ใช่ฉบับย่อ

ความเสี่ยงและ econometrics

1. Quantitative Risk Management — Alexander J. McNeil, Rüdiger Frey และ Paul Embrechts ผู้พูดบอกว่าไม่ค่อยดี

2. Econometrics — Fumio Hayashi ระดับบัณฑิต

3. Time Series Analysis — James D. Hamilton ใช้คณิตเข้มกับ time series สำหรับวิชาเลือกขั้นสูง

อ่านนอกตำรา

1. Models.Behaving.Badly. — Emanuel Derman ผู้พูดบอกว่าเป็นเล่มที่ดีพอสมควร

2. My Life as a Quant — Emanuel Derman

3. The Black Swan — Nassim Nicholas Taleb เขาเรียกว่าหนึ่งในเล่มที่กำลังนิยม

วิชาเลือก

1. Hands-On AI Trading with Python, QuantConnect, and AWS — Jiri Pik และ Sourav Ghosh ผู้พูดเขียนคำนิยมไว้ที่ปกหลัง

Libro สังเกตว่า

• คลิปนี้เป็นเหตุผลของการออกแบบหลักสูตรมากกว่าลิสต์หนังสือ หลายเล่มถูกพูดถึงเพื่อชี้ว่าวิชาไหนเป็นแกน วิชาไหนเป็นวิชาเลือก หรือวิชาไหนยังไม่มีตำราที่เขาพอใจ ไม่ใช่คำแนะนำให้อ่านทุกเล่ม

• ผู้พูดไม่ได้เอ่ยชื่อเล่มของ Lutz ชัด ๆ บอกแค่ว่าเป็นเล่มสีม่วงที่หนามาก Libro เทียบกับรายชื่อในต้นทางว่าเป็น Learning Python แต่ Lutz มีอีกเล่มที่หนาพอกันคือ Programming Python ควรดูปกในคลิปประกอบ

• ผู้พูดเขียนคำนิยมให้ Hands-On AI Trading และบอกว่าเป็นเพื่อนกับ CEO ของ QuantConnect ข้อนี้คลิปเปิดเผยเอง ผู้อ่านควรนำไปประกอบการพิจารณา

• อ่านต่อได้ที่บทความแนะนำ Introduction to Stochastic Calculus with Applications บทความแนะนำ Stochastic Calculus for Finance I และบทความแนะนำ Quantitative Risk Management

ดูคลิปต้นทาง

Quant Books and Curriculum Design — ช่อง Dimitri Bianco ภาพหัวบทความเป็นเฟรมจากคลิปนี้ ตัดจากภาพหน้าจอ YouTube