如何系统地自学金融工程，有哪些优质的书籍推荐？都有哪些学习方法心得？
2016-5-26 补一句过去一天突然出现很多赞，为此简单补充一句。原始答案里面的东西大多属于Q Quant的内容，偏向于金融随机分析和衍生品定价。现在的就业市场有很大变化，对于我提到的很多内容其实市场需求都有所下降，而业界中真正还在做衍生品定价研究的人其实非常少。为此我建议大家不要轻易入坑，现在比较流行的是P Quant的机器学习，多因子模型那一套。如果立志要做Q Quant方面的内容，那么我在此补充两本书，我认为至少要把以下两本书（它们本来就是一个系列）啃下来才算有竞争力。如果翻看之后觉得头疼，那么慎重入坑，P Quant的东西出活会快得多，学习曲线没有那么陡峭。 我补充的两本书如下： 第一本书虽然只涉及Brownian Motion而没有Jump但是书的主题其实比较高级的鞅论（Martingale Theory）。第二本书涉及的是Diffusive General Equilibrium Asset Pricing（扩散性一般均衡下的资产定价）的内容，重点介绍了CCAPM(消费性资产定价理论)下的资产管理理论和它的拓展，属于Q下的投资组合理论，但由于实际操作难度较大，我并没有听说有任何机构在实际使用。该理论到实际应用还需要时间，不过实际工作的Q Quant的工作强度和内容与两本书中的内容很像所以特此提出来供大家参考。--------------------------------------------------------------------------------------------------------------谢邀。  师傅领进门，修行在个人。这个用在金工学子头上非常准确。要想在金工行业出类拔萃，就必须要具备极强的自学能力。所谓系统是对初学者而言，进门之后，每个人有自己的特长或者说是偏好，就需要重点加强，然后不要有哪块特别无知就好了。毕竟金工行业涉及非常广泛，一个做Fixed Income的跟做Equity的用的套路会有很大区别，即使实在Fixed Income自己的领域里面，也会有很多Industry Standard，对于不同的合同，就得假设XX结构。 我在下面列出一些书和简短评价，都是各方向很重要的书，怎么着你也得看过这几本书的封面才行。 General Finance KnowledgeOptions, Futures and Other Derivatives (豆瓣)John Hull的这本书被好多华尔街的人称作圣经，在我看来多少有点言过其实。这本书讲的内容浅显得很，而且废话连篇，一页纸能说明白的东西，偏偏要花20页来讲，读下来锻炼的最多的是英语阅读能力。虽然如此说，但是这本书包含的内容之广却是其他各方向专门的书所不能及的，所以你起码要将此书浏览过一遍，不然有些基本的东西别人抛出来你都不知道那就笑大街了。我没读过中文版，我觉得如果只是浏览的话，看中文书还是会快很多，知道所有名词的英文就好了，不过听朋友说中文呢翻译不是很好。 Stochastic CalculusStochastic Calculus for Finance I (豆瓣)Stochastic Calculus for Finance II (豆瓣)Shrev的这两本经典上下册，金工绕不过去的坎。如果你读起来觉得非常吃力，那说明你功力不够。如果你能读懂就算入门了，如果你读起来开始觉得内容太浅显甚至有点废话，说明你已经被更高级的书虐过了。如果你去面试自称quant，随时准备有人抽出第二册里的章后习题来测试你，所以最好要把习题做过好几遍，烂熟于胸。Stochastic Differential Equations (豆瓣)Øksendal 的这本书是你接着应该读的书，光是看别人论文里面有多少次引用这本书你就知道他的重要性了，这本书涉及了很多Diffusion process的进阶应用，你至少要了解其中的概念。Stochastic Integration and Differential Equations (豆瓣)再往后面走，就不玩Diffusion Process了，就该开始玩半鞅，停时和Levy Process了，Philip E. Protter的这本书是我见过的最好的。由于到了有Jump的时候，问题会变的复杂很多,Philip Protter的体系是相对来说比较好的。 Fixed IncomeInterest Rate Models这本一千多页的大部头拿在手里都觉得沉，读下来更是郁闷，不过就是全，而且讲得很详尽，基本上每个搞Fixed Income的手上都有一本。Term-Structure Models (豆瓣)瑞士学术界新贵写的书，内容跟上一本差不多，但是薄很多，也就意味着要难入手一点，但是这本书的体系非常连贯，学下来大有打通一个学科的快感。 Computational FinanceComputational Methods in Finance (豆瓣)哥大IEOR教授Ali Hirsa的新作，涉及了Finite Difference,FFT,Calibration等内容，讲得很简单，适合入门。Monte Carlo Methods in Financial Engineering (Stochastic Modelling and Applied Probability) (豆瓣)这本书才可以称作圣经，Monte Carlo模拟的圣经，一个单独的方法，却可以写出一部这么厚的书来讨论，里面的内容非常详尽，尤其是Variance Reduction那几章是重中之重。 Financial EconometricsAnalysis of Financial Time Series (Wiley Series in Probability and Statistics) (豆瓣)这本书说实在我个人不是很喜欢，不过毕竟是很多人都绕不开的一本书，所以里面的内容需要熟悉。An Introduction to Bayesian Inference in Econometrics (豆瓣)你无法想象1971年的时候有一个人能够把Bayesian Analysis做的这么深入，建构了一个庞大的系统，如果要搞Bayesian，那这本书你肯定绕不开的。  Real OptionInvestment under Uncertainty (豆瓣)这本书在94年出版的时候扉页赫然写着“To the Future”，今天看来两位作者确实没有夸张，这本书奠定了实物期权的理论基础，有太多paper都是从这本书开始的了。  这些书，不用真的全部都看过，不过封面和标题还是要记住的。时间有限，先列这些，有问题大家留言。  最后说一句，真正搞金工的都是读paper，paper上的东西才比较前沿。路漫漫兮，与君共勉。  更多内容请浏览我的专栏 -- Terrier Finance