如何系統地自學金融工程，有哪些優質的書籍推薦？都有哪些學習方法心得？

01-28

如何系統的自學金融工程？，有哪些優質的書籍推薦？求書單？。
以及有哪些學習方法心得？

2016-5-26 補一句

過去一天突然出現很多贊，為此簡單補充一句。原始答案裡面的東西大多屬於Q Quant的內容，偏向於金融隨機分析和衍生品定價。現在的就業市場有很大變化，對於我提到的很多內容其實市場需求都有所下降，而業界中真正還在做衍生品定價研究的人其實非常少。為此我建議大家不要輕易入坑，現在比較流行的是P Quant的機器學習，多因子模型那一套。如果立志要做Q Quant方面的內容，那麼我在此補充兩本書，我認為至少要把以下兩本書（它們本來就是一個系列）啃下來才算有競爭力。如果翻看之後覺得頭疼，那麼慎重入坑，P Quant的東西出活會快得多，學習曲線沒有那麼陡峭。但鑒於我個人在P方面的水平非常有限，就不再補充相關的書籍推薦了。感興趣的同學不妨邀請知乎上相關領域的牛人來單獨寫一個答案進行補充。我在Q方面的造詣也相當有限，原答案提供的也是一些知名的入門書籍供大家參考。

我補充的兩本書如下：

Brownian Motion and Stochastic Calculus (豆瓣)
Methods of Mathematical Finance (豆瓣)

第一本書雖然只涉及Brownian Motion而沒有Jump但是書的主題其實比較高級的鞅論（Martingale Theory）。第二本書涉及的是Diffusive General Equilibrium Asset Pricing（擴散性一般均衡下的資產定價）的內容，重點介紹了CCAPM(消費性資產定價理論)下的資產管理理論和它的拓展，屬於Q下的投資組合理論，但由於實際操作難度較大，我並沒有聽說有任何機構在實際使用。該理論到實際應用還需要時間，不過實際工作的Q Quant的工作強度和內容與兩本書中的內容很像所以特此提出來供大家參考。

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謝邀。

師傅領進門，修行在個人。這個用在金工學子頭上非常準確。要想在金工行業出類拔萃，就必須要具備極強的自學能力。所謂系統是對初學者而言，進門之後，每個人有自己的特長或者說是偏好，就需要重點加強，然後不要有哪塊特別無知就好了。畢竟金工行業涉及非常廣泛，一個做Fixed Income的跟做Equity的用的套路會有很大區別，即使實在Fixed Income自己的領域裡面，也會有很多Industry Standard，對於不同的合同，就得假設XX結構。

我在下面列出一些書和簡短評價，都是各方向很重要的書，怎麼著你也得看過這幾本書的封面才行。

General Finance Knowledge

Options, Futures and Other Derivatives (豆瓣)

John Hull的這本書被好多華爾街的人稱作聖經，在我看來多少有點言過其實。這本書講的內容淺顯得很，而且廢話連篇，一頁紙能說明白的東西，偏偏要花20頁來講，讀下來鍛煉的最多的是英語閱讀能力。雖然如此說，但是這本書包含的內容之廣卻是其他各方向專門的書所不能及的，所以你起碼要將此書瀏覽過一遍，不然有些基本的東西別人拋出來你都不知道那就笑大街了。我沒讀過中文版，我覺得如果只是瀏覽的話，看中文書還是會快很多，知道所有名詞的英文就好了，不過聽朋友說中文呢翻譯不是很好。

Stochastic Calculus

Stochastic Calculus for Finance I (豆瓣)

Stochastic Calculus for Finance II (豆瓣)

Shrev的這兩本經典上下冊，金工繞不過去的坎。如果你讀起來覺得非常吃力，那說明你功力不夠。如果你能讀懂就算入門了，如果你讀起來開始覺得內容太淺顯甚至有點廢話，說明你已經被更高級的書虐過了。如果你去面試自稱quant，隨時準備有人抽出第二冊里的章後習題來測試你，所以最好要把習題做過好幾遍，爛熟於胸。

Stochastic Differential Equations (豆瓣)

?ksendal 的這本書是你接著應該讀的書，光是看別人論文裡面有多少次引用這本書你就知道他的重要性了，這本書涉及了很多Diffusion process的進階應用，你至少要了解其中的概念。

Stochastic Integration and Differential Equations (豆瓣)

再往後面走，就不玩Diffusion Process了，就該開始玩半鞅，停時和Levy Process了，Philip E. Protter的這本書是我見過的最好的。由於到了有Jump的時候，問題會變的複雜很多,Philip Protter的體系是相對來說比較好的。

Fixed Income

Interest Rate Models

這本一千多頁的大部頭拿在手裡都覺得沉，讀下來更是鬱悶，不過就是全，而且講得很詳盡，基本上每個搞Fixed Income的手上都有一本。

Term-Structure Models (豆瓣)

瑞士學術界新貴寫的書，內容跟上一本差不多，但是薄很多，也就意味著要難入手一點，但是這本書的體系非常連貫，學下來大有打通一個學科的快感。

Computational Finance

Computational Methods in Finance (豆瓣)

哥大IEOR教授Ali Hirsa的新作，涉及了Finite Difference,FFT,Calibration等內容，講得很簡單，適合入門。

Monte Carlo Methods in Financial Engineering (Stochastic Modelling and Applied Probability) (豆瓣)

這本書才可以稱作聖經，Monte Carlo模擬的聖經，一個單獨的方法，卻可以寫出一部這麼厚的書來討論，裡面的內容非常詳盡，尤其是Variance Reduction那幾章是重中之重。

Financial Econometrics

Analysis of Financial Time Series (Wiley Series in Probability and Statistics) (豆瓣)

這本書說實在我個人不是很喜歡，不過畢竟是很多人都繞不開的一本書，所以裡面的內容需要熟悉。

An Introduction to Bayesian Inference in Econometrics (豆瓣)

你無法想像1971年的時候有一個人能夠把Bayesian Analysis做的這麼深入，建構了一個龐大的系統，如果要搞Bayesian，那這本書你肯定繞不開的。

Real Option

Investment under Uncertainty (豆瓣)

這本書在94年出版的時候扉頁赫然寫著「To the Future」，今天看來兩位作者確實沒有誇張，這本書奠定了實物期權的理論基礎，有太多paper都是從這本書開始的了。

這些書，不用真的全部都看過，不過封面和標題還是要記住的。

時間有限，先列這些，有問題大家留言。

最後說一句，真正搞金工的都是讀paper，paper上的東西才比較前沿。路漫漫兮，與君共勉。

傳統意義上的金融工程，一般來說是以隨機積分為基礎的，並且多為衍生品定價，就先說這部分好了。

John C Hull 的書《Options, Futures and Other Derivatives》買一本備著就好了，也不一定需要看，如 @陳皇宇所說，這書雖然是聖經，但是只適合那些根本不知道什麼是衍生品的人才有幫助。否則，從金融數學知識角度講，意義不大。工作之後，你可能又會拾起了這本書，驀然發現，這本書還挺實務的，產品細節，使用原因都講的大而全。類似的書還有一本 McDonald 寫的《Derivatives Markets》。強烈建議參加北美精算師SOA的MFE考試，考試參考書就是這兩本，你只需要有一點微積分和概率論的基礎，就可以進行奇異期權的定價了，最重要的是因為這是考試，你會被訓練的很熟練，畢竟有ASM的manual可以刷題。有了這個基礎，你就可以繼續修鍊內功了。

下一步就是Shreve的經典之作《金融隨機分析2》了。該書就是從數學理論角度來講期權定價中最常見的工具——隨機分析。不會隨機分析你怎麼可能創造新的模型來定價呢。書寫的非常好，變成課件都沒有什麼可濃縮的地方，而且敘述文字都是有用的，教你如何從金融的角度來理解數學公式。這套書建議買中文翻譯版，感覺排版和印刷質量比影印版的舒服，而且翻譯的也很準確。對於解釋性的文字，也是中文好理解吧。

這裡不得不提一下《Paul wilmott on Quantitative Finance》，因為作者也是CQF課程的創始人，這本書作為自學教材是極好的覆蓋面特別全，衍生品定價，風險管理，數值演算法什麼的都有。看完這本書也就是一個系統學習的過程了。這本書也比較實用，對比John Hull的書，這才是一本quantitative書的樣子，對比shreve，這本書沒那麼多數學理論。不過既然是全書，這套書比較厚，也可以選擇看簡版《Paul Wilmott introduces quantitative finance》，這本書有中文翻譯版。

類似的書還有Salih Neftci的書。這類書閱讀時也可以沒有隨機分析的基礎，但是還是避不開的（至少避不開Ito公式吧）。

以上就是自學金融工程的主幹線了，以下的路要自己根據情況選擇。

1 補充先修課程。

Shreve的書理論上是需要高等概率論（從測度論視角下出發的概率論，不是抽紅球白球的概率論）的知識的，至少前兩章就是高等概率論的review，概率論的書沒有誰經典到非它不可，可以自己選擇，比如Alan Karr的書，chung的書，Resnick的書。有測度論基礎學概率論會比較好，沒有測度論基礎也起碼補充分析學的基礎。

隨機過程其實也蠻重要的，但是貌似也可以看做概率論的分支了，看看自己還有沒有精力吧。

如果一開始連john hull的書都看得一知半解的，說明需要補充一點利息理論的知識，一兩個小時就能學完，明白單利複利利息力現金流貼現等，然後進一步明白遠期期貨債券等產品的數學模型，久期凸度免疫利率期限模型等。

2 深入

我是菜逼，這部分可以不用信我。而且看自己情況有沒有必要學以下內容，性價比肯定是不高的。網上流傳的金融數學書單推薦的大多數書都是這一類的，不是PHD，或者PHD不是金融數學方向真心沒必要讀那些書，quant又不全是隨機分析。

金融方向 Asset pricing

不能只從數學角度來理解，也需要從金融交流來講為什麼要這麼定價。

推薦書籍《Asset pricing》by cochrane，《Dynamic Asset Pricing Theory》 by Duffie （前者在couresera有在線課程。）後面這本書更理論更難，據說寫的語言也比較一般，比較難看懂。

數學方向 Stochastic Calculus and martingale

Shreve的經典僅僅是作為碩士生的教科書，而且局限在金融，雖然寫的非常好，但是在這個領域畢竟是入門書籍。

他的另外一本書《Brownian motion and stochastic calculus》是更深入的一本書。

還有 @陳皇宇推薦的protter的Stochastic Integration and Differential Equations (豆瓣) 和 Stochastic Differential Equations (豆瓣) 不過後者不算深入，很簡單，而且只有一章是講SDE的。

金融數學模型

只能想到Interest Rate Models 和

Mathematical Methods For Foreign Exchange: A Financial Engineers Approach

一個用在固定收益市場，一個用在外匯市場。貌似還有一些credit risk的書。

3 其他

如果真的打算走上這條不歸路了，去工作了，還有以下內容需要考慮。

a 英語特別特別特別重要，讓中國人不處於劣勢，讓你在中國人脫穎而出的必須。當然如果你說是在國內找工作那就另說。

b 編程這是必須，首推C++。C++該看什麼書就不說了，入門來一本，個人喜歡《C++ Primer》。C++進階網上也有一堆書推薦。在金融工程中的應用推薦mark joshi的《Design Patterns and Derivatives Pricing》

還有Duffy寫了若干本C++在金融工程的應用的書。在這個語言百花齊放的時代，C++還是quant裡面的行業標準語言。對於JAVA C#等，後者更偏重於開發，銀行IT用的可能會比較多。對於R MATLAB Python等，這些也是必須的，但是如果你會C++了這些語言的掌握應該不成問題。其實如果是做學術或者工作中僅僅是做研究和處理數據，僅僅會MATLAB這類語言就好， C++可以不學。但是如果要當desk quant或者做高頻交易，C++應該是必須。

c 統計

私以為，現在做金融的還真離不開統計。

基本的數理統計：《數理統計學導論》 Hogg 第7版國內有賣的，不熟悉常用的分布和假設檢驗等，統計等於不會。

線性回歸分析，計量經濟學，時間序列分析。

回歸分析推薦《linear regression analysis》

計量經濟學我覺得都差不多，內容其實就是回歸分析+時間序列分析，自己找個薄的吧。

不過還有一類書是金融計量經濟學，比如比較經典的《the econometrics in financial markets》還有tsay的《analysis of financial time series》黎子良的《statistical models and methods for financial markets》，這些書的特點是其實沒有在講回歸分析或者時間序列分析，倒是把金融市場的數據處理和實證檢驗講了一遍，連尼瑪option pricing都講，還蠻實用的。缺點是感覺什麼都沒講明白沒講透。

時間序列比較經典的是hamilton的書和brockwell的書，不過有證明，而且不是專門面向金融的。

理論和應用比較平衡的是的《Time Series Analysis and Its Applications with Rexamples》其實只要能講ARMA GARCH以及GARCH的若干衍生模型，就算掌握入門的金融時間序列分析了，如果想深入GARCH還有《GARCH models》這本書，不過這書跳步跳的太厲害，別作為入門讀物就行。網上不少的course notes挺好的，比如cochrane的Time series for macroeconomics and finance.

d 最優化

推薦《Convex Optimization》 youtube和stanford有在線課程視頻，還有配套的MATLAB插件和SLIDES.

e 機器學習

作為金融工程認識我個人更偏好統計學習，因為這更偏重於模型選擇和評價，也能跟c呼應上。推薦《the elements of statistical learning》不過貌似不是牛逼哄哄的PHD，也不會有人期待你用機器學習方法。

e 量化投資

這部分最賺錢，也是金融工程轉變的方向，但是這不是書本上死學能學出來的， @李騰的博客里有量化投資的書單推薦，我覺得很贊。

第一部分重要書籍

許多大家經常下載的書籍，應該都能在這些帖子里找到。另外關於FE的相關數學基礎及數學書籍請參考「經濟金融數學專區」子版塊。

1. John Hull《Options，Futures，and Other Derivatives》8th Edition

說明：最主流的FE教材，最新的英文版

http://bbs.pinggu.org/thread-1385957-1-1.html

Solution Manual: http://bbs.pinggu.org/thread-1531438-1-1.html

2. Steven Shreve 《Stochastic calculus for finance I II 》說明：非常好的金融隨機分析教材，有很多有價值的課後習題

金融隨機分析(STOCHASTIC CALCULUS FOR FINANCE) 及其答案

3.Marek Capinski Tomasz Zastawniak 《Mathematics for Finance: An Introduction to Financial Engineering》

說明：比較好的，金融工程入門教材

http://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthreadtid=926412highlight=Mathematics%2Bfor%2BFinance%3A%2BAn%2BIntroduction

4.Paolo Brandimarte 《Numerical Methods in Finance and Economics: A MATLAB-Based Introduction (2nd edition)》

說明: 金融數值方法入門教材，基於matlab的教科書，第一版沒有Economics，是同一本書。

http://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthreadtid=1588546highlight=Numerical%2BMethods%2Bin%2BFinance

5.Paul Glasserman 《Monte Carlo methods in financial engineering》

說明：專門講金融里蒙特卡洛方法的好書，對於方差減小技術以及一些專題做了很詳細的說明。

http://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthreadtid=555407highlight=Monte%2BCarlo%2Bmethods%2Bin%2BFinancial%2BEnginee

6.Justin London 《Modeling derivatives in C++》

說明：很全的一本關於衍生品定價C++演算法的書。

http://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthreadtid=441844highlight=WileyFinance%5C_%2BModeling%2BDerivatives%2Bin%2BC%2B

7. 600 多篇quant paper（全部免費）

http://bbs.pinggu.org/thread-761894-1-1.html

8. 金融工程書籍合集

說明：非常全的FE書籍合集，數目參見附件的書單

http://bbs.pinggu.org/thread-676129-1-1.html

9. Stanford FM 相關課程資源

說明：匯總了Stanford的Master of Financial Mathematics的相關課程課本和講義

http://bbs.pinggu.org/thread-932007-1-1.html

10. 信貸風險建模 Introduction to credit risk modeling 2010年第二版

說明：掃描的最新版

http://bbs.pinggu.org/thread-1018006-1-1.html

11. 金融工程建模書籍匯總

說明：老帖，匯總了一些建模相關的書

http://bbs.pinggu.org/thread-529934-1-1.html

12. 概率與隨機過程經典教材及參考書

說明：Oxford出版社關於概率隨機的參考書

http://bbs.pinggu.org/thread-811165-1-1.html

13. 國內已影印出版的隨機分析、金融數學書籍總結

說明：有影音版的FE書籍，大家可以參考，畢竟許多FE的書並不是很容易，有紙質的書在學習的過程中效果會好很多

http://bbs.pinggu.org/thread-1057057-1-1.html

14. 英文數學書籍合集

說明：很全的各種數學書合集

http://bbs.pinggu.org/thread-706196-1-1.html

15. 金融衍生品和數量金融必備的參考書

說明：帖子稍微有點兒老，但還是值得看一下

http://bbs.pinggu.org/thread-876648-1-1.html

第二部份學習資源

這部分主要匯總大家提供的各個學校的相關課程的課件

1.猶他大學empirical methods in finance課件

http://bbs.pinggu.org/thread-1212345-1-1.html

2. 悉尼大學教材金融建模ppt

http://bbs.pinggu.org/thread-1039449-1-1.html

3. McMaster 大學金融數學 credit risk課程內部教材

http://bbs.pinggu.org/thread-1345697-1-1.html

4. 演算法交易策略導引課件--新加坡理工大學材料

http://bbs.pinggu.org/thread-1492712-1-1.html

5. 金融工程19個PPT　上海交大

http://bbs.pinggu.org/thread-1103009-1-1.html

6. 南洋理工隨機微分，隨機過程課件

http://bbs.pinggu.org/thread-2128844-1-1.html

7. 上財數量金融課件

http://bbs.pinggu.org/thread-1500048-1-1.html

8. 中南財大金融金融衍生產品定價的數值方法

http://bbs.pinggu.org/thread-965574-1-1.html

9. 明尼蘇達金融數學部分課件資料

http://bbs.pinggu.org/thread-2126295-1-1.html

10. 沃頓商學院excel金融基礎建模

http://bbs.pinggu.org/thread-782838-1-1.html

11. 同濟大學姜禮尚《金融衍生物定價理論》教學課件

http://bbs.pinggu.org/thread-1110915-1-1.html

第三部份其他資源

1. Quant Job Interview

說明: 一本流行FE工作面試書籍

http://bbs.pinggu.org/thread-1213169-1-1.html

2. 花旗金融工程職業指南

http://bbs.pinggu.org/thread-1402681-1-1.html

3. 五本礦工面試參考書（新增Heard on the Street，包括綠寶，紅寶）

http://bbs.pinggu.org/thread-1351362-1-1.html

鄙人並非就讀於金融工程專業，但同金融工程有些聯繫。作為門外漢，鄙人在此班門弄斧權當拋磚引玉。

如果您不是金融系的學生，對金融還沒有大概的了解，建議先花一點時間看一下博迪的《金融學》（Financial Economics）。這本書很簡單，但是能讓您認清楚金融中一些重要的思想和概念。譬如資金的時間價值、貼現等，以及衍生品的定價的基礎知識儲備。而且值得一提的是這本的課後習題編的很好，很適合自我檢測。

接著推薦的是John C. Hull的《Options, Futures and Other Derivatives》（期權期貨及其他衍生產品）。這是我們上學期學習衍生金融工具這門課所用的課本。書中介紹了金融市場幾種基礎的衍生品。個人感覺作者的敘述富有條理，這本書也挺適合自學。前面的部分並不需要多高深的數學背景，只是需要了解衍生品的思想和設計核心。我個人覺得在學習的時候要注意像Options、Futures、Swaps這些衍生品被創造出來的背景，是市場上的什麼需求迫使它們被創造出來，它們可以用來幹嘛，它們該如何定價？（個人學習時的淺見）在二叉樹那節我們用的是自己老師編寫的教材，我覺得比課本講得清楚。

接著我們上學期又開了一門叫金融工程的課，教材是凱賓斯基的《金融數學：金融工程引論》。個人感覺這本書比上面兩本的理科背景強一些。我記得裡頭有一些矩陣求導什麼的，我們之前都沒有學過。這本書我學得不是很認真（真是罪過）所以不太有發言權。但是感覺挺適合數學背景強的人閱讀。另外，這本書中的有些記法和前面的兩本書不太一致。

另外還有我們上學期作為課外延伸參考書目的幾本書：

《Introduction to Derivatives and Risk Management》Don M. Chance

《Analysis of Financial Time Series》Ruey S. Tsay

《Fundamentals of Derivatives Markets》McDold

《Financial Instruments and Markets A Casebook》George C.Chacko

老師經常會給我們一些閱讀材料，了解國債期貨呀了解滬深300指數的編製方式呀還有一些論文。您也可以多方收集相關文獻或是在互聯網上多了解相關時事新聞，金融就是要與時俱進嘛。

FRM Handbook, 不深入的話這是一本神書..

Optimization (Linear Programming, Quadratic Programming, Stochastic Programming etc.):

Optimization Methods in Finance

Stochastic Calculus: Stochastic Calculus for Finance II Shreve

General Knowledge: (Martingale什麼的缺了點)

Investment Science

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Quantnet有個挺好的書單:

Master reading list for Quants, MFE (Financial Engineering) students

FREE QUANT CAREER GUIDES

What do quant do ? A guide by Mark Joshi. Download
Paul Dominics Guide to Quant Careers (see attachment)
Career in Financial Markets 2011- a guide by efinancialcareers. Download
Interview Preparation Guide by Michael Page: Quantitative Analysis. Download
Interview Preparation Guide by Michael Page: Quantitative Structuring. Download
Paul Dominics Job Hunting in Interesting Times Second Edition (see attachment)
Peter Carrs A Practitioners Guide to Mathematical Finance (see attachment)
Max Damas Guide to Automated Trading (see attachment)

CAREER AS A QUANT

The Complete Guide to Capital Markets for Quantitative Professionals
Financial Engineering: The Evolution of a Profession
My Life as a Quant: Reflections on Physics and Finance
The Quants: How a New Breed of Math Whizzes Conquered Wall Street and Nearly Destroyed It
How I Became a Quant: Insights from 25 of Wall Streets Elite
The Big Short: Inside the Doomsday Machine
Nerds on Wall Street: Math, Machines and Wired Markets
Physicists on Wall Street and Other Essays on Science and Society

BOOKS FOR QUANT INTERVIEWS

150 Most Frequently Asked Questions on Quant Interviews by Dan Stefanica, Rados Radoicic, Tai-Ho Wang
Quant Job Interview Questions And Answers by Mark Joshi
Frequently Asked Questions in Quantitative Finance by Wilmott
Heard on The Street: Quantitative Questions from Wall Street Job Interviews by Timothy Crack
Cracking the Coding Interview: 150 Programming Questions and Solutions by Gayle Laakmann McDowell
A Practical Guide To Quantitative Finance Interviews by Xinfeng Zhou
Basic Black-Scholes: Option Pricing and Trading by Timothy Crack
Fifty Challenging Problems in Probability with Solutions by Frederick Mosteller
Vault Guide to Advanced Finance Quantitative Interviews

GOOD BOOKS TO READ BEFORE STARTING MFE PROGRAM

A Primer For The Mathematics Of Financial Engineering, Second Edition
Financial Options: From Theory to Practice
Paul Wilmott on Quantitative Finance 3 Volume Set (2nd Edition)
An Introduction to the Mathematics of Financial Derivatives, Second Edition by Salih Neftci
Options, Futures, and Other Derivatives (8th Edition) by John Hull
Principles of Financial Engineering, Second Edition by Salih Neftci
Elementary Stochastic Calculus With Finance in View by Thomas Mikosch
The Concepts and Practice of Mathematical Finance by Mark Joshi
Financial Options: From Theory to Practice by Stephen Figlewski
Financial Calculus : An Introduction to Derivative Pricing by Martin Baxter
A Course in Financial Calculus by Etheridge Alison
The Mathematics of Financial Derivatives: A Student Introduction by Paul Wilmott
Frequently Asked Questions in Quantitative Finance by Paul Wilmott
Derivatives Markets by Robert L. McDonald
An Undergraduate Introduction to Financial Mathematics by Robert Buchanan

GENERAL READING ON WALL STREET

Liars Poker: Rising Through the Wreckage on Wall Street
Monkey Business: Swinging Through the Wall Street Jungle
Reminiscences of a Stock Operator
Working the Street: What You Need to Know About Life on Wall Street
Fiasco: The Inside Story of a Wall Street Trader
Den of Thieves
When Genius Failed: The Rise and Fall of Long-Term Capital Management
Traders, Guns Money: Knowns and unknowns in the dazzling world of derivatives
The Greatest Trade Ever: The Behind-the-Scenes Story of How John Paulson Defied Wall Street and Made Financial History
Goldman Sachs : The Culture of Success
The House of Morgan: An American Banking Dynasty and the Rise of Modern Finance
Wall Street: A History: From Its Beginnings to the Fall of Enron
The Murder of Lehman Brothers: An Insider』s Look at the Global Meltdown
On the Brink: Inside the Race to Stop the Collapse of the Global Financial System
House of Cards: A Tale of Hubris and Wretched Excess on Wall Street
Too Big to Fail: The Inside Story of How Wall Street and Washington Fought to Save the Financial System-and Themselves
Liquidated: An Ethnography of Wall Street
Fortune』s Formula: The Untold Story of the Scientific Betting System That Beat the Casinos and Wall Street

PROGRAMMING

C++ (ordered by level of difficulty)

Problem Solving with C++ (9th Edition) by Walter Savitch
C++ How to Program (8th Edition) by Harvey Deitel
Absolute C++ (5th Edition) by Walter Savitch
Thinking in C++: Introduction to Standard C++, Volume One by Bruce Eckel
Thinking in C++: Practical Programming, Volume Two by Bruce Eckel
The C++ Programming Language: Special Edition by Bjarne Stroustrup (C++ inventor)
Effective C++: 55 Specific Ways to Improve Your Programs and Designs by Scot Myers
C++ Primer (4th Edition) by Stanley Lippman
C++ Design Patterns and Derivatives Pricing (2nd edition) by Mark Joshi
Financial Instrument Pricing Using C++ by Daniel Duffy

C# (ordered by level of difficulty)

C# 2010 for Programmers (4th Edition)
Computational Finance Using C and C# by George Levy
C# in Depth, Second Edition by Jon Skeet

F# (ordered by level of difficulty)

Programming F#: An introduction to functional language by Chris Smith
F# for Scientists by Jon Harrops (Microsoft Researcher)
Real World Functional Programming: With Examples in F# and C#
Expert F# 2.0 by Don Syme
Beginning F# by Robert Pickering

Matlab (ordered by level of difficulty)

Matlab: A Practical Introduction to Programming and Problem Solving
Numerical Methods in Finance and Economics: A MATLAB-Based Introduction (Statistics in Practice)

Excel

Excel 2007 Power Programming with VBA by John Walkenbach
Excel 2007 VBA Programmer』s Reference
Financial Modeling by Simon Benninga
Excel Hacks: Tips Tools for Streamlining Your Spreadsheets
Excel 2007 Formulas by John Walkenbach

VBA

Advanced modelling in finance using Excel and VBA by Mike Staunton
Implementing Models of Financial Derivatives: Object Oriented Applications with VBA

Python

Learning Python: Powerful Object-Oriented Programming
Python Cookbook

FINITE DIFFERENCES

Option Pricing: Mathematical Models and Computation, by P. Wilmott, J.N. Dewynne, S.D. Howison
Pricing Financial Instruments: The Finite Difference Method, by Domingo Tavella, Curt Randall
Finite Difference Methods in Financial Engineering: A Partial Differential Equation Approachby Daniel Duffy

MONTE CARLO

Monte Carlo Methods in Finance, by Peter J?cke (errata available at jaeckel.org)
Monte Carlo Methodologies and Applications for Pricing and Risk Management , by Bruno Dupire (Editor)
Monte Carlo Methods in Financial Engineering, by Paul Glasserman
Monte Carlo Frameworks in C++: Building Customisable and High-performance Applicationsby Daniel J. Duffy and Joerg Kienitz
Risk Management and Simulation by Aparna Gupta

STOCHASTIC CALCULUS

Stochastic Calculus and Finance by Steven Shreve (errata attached)
Stochastic Differential Equations: An Introduction with Applications by Bernt Oksendal

VOLATILITY

Volatility and Correlation, by Riccardo Rebonato
Volatility, by Robert Jarrow (Editor)
Volatility Trading by Euan Sinclair

INTEREST RATE

Interest Rate Models - Theory and Practice, by D. Brigo, F. Mercurio updates available on-lineProfessional Area of Damiano Brigos web site
Modern Pricing of Interest Rate Derivatives, by Riccardo Rebonato
Interest-Rate Option Models, by Riccardo Rebonato
Efficient Methods for Valuing Interest Rate Derivatives, by Antoon Pelsser
Interest Rate Modelling, by Nick Webber, Jessica James

Foreign Exchange Risk, by Jurgen Hakala, Uwe Wystup
Mathematical Methods For Foreign Exchange, by Alexander Lipton

STRUCTURED FINANCE

The Analysis of Structured Securities: Precise Risk Measurement and Capital Allocation(Hardcover) by Sylvain Raynes and Ann Rutledge
Salomon Smith Barney Guide to MBS ABS, Lakhbir Hayre, Editor
Securitization Markets Handbook, Structures and Dynamics of Mortgage- and Asset-backed securities by Stone Zissu
Securitization, by Vinod Kothari
Modeling Structured Finance Cash Flows with Microsoft Excel: A Step-by-Step Guide (good for understanding the basics)
Structured Finance Modeling with Object-Oriented VBA (a bit more detailed and advanced than the step by step book)

STRUCTURED CREDIT

Collateralized Debt Obligations, by Arturo Cifuentes
An Introduction to Credit Risk Modeling by Bluhm, Overbeck and Wagner (really good read, especially on how to model correlated default events times)
Credit Derivatives Pricing Models: Model, Pricing and Implementation by Philipp J. Sch?nbucher
Credit Derivatives: A Guide to Instruments and Applications by Janet M. Tavakoli
Structured Credit Portfolio Analysis, Baskets and CDOs by Christian Bluhm and Ludger Overbeck

RISK MANAGEMENT/VAR

VAR Understanding and Applying Value at Risk, by various authors
Value at Risk, by Philippe Jorion
RiskMetrics Technical Document RiskMetrics Group
Risk and Asset Allocation by Attilio Meucci

SAS/S/S-PLUS

The Little SAS Book: A Primer, Fourth Edition by Lora D. Delwiche and Susan J. Slaughter
Modeling Financial Time Series with S-PLUS
Statistical Analysis of Financial Data in S-PLUS
Modern Applied Statistics with S

HANDS ON

Implementing Derivative Models, by Les Clewlow, Chris Strickland
The Complete Guide to Option Pricing Formulas, by Espen Gaarder Haug

NOT ENOUGH YET?

Energy Derivatives: Pricing and Risk Management, by Les Clewlow, Chris Strickland
Hull-White on Derivatives, by John Hull, Alan White 1899332456
Exotic Options: The State of the Art, by Les Clewlow (Editor), Chris Strickland (Editor)
Market Models, by C.O. Alexander
Pricing, Hedging, and Trading Exotic Options, by Israel Nelken
Modelling Fixed Income Securities and Interest Rate Options, by Robert A. Jarrow
Black-Scholes and Beyond, by Neil A. Chriss
Risk Management and Analysis: Measuring and Modelling Financial Risk, by Carol Alexander
Mastering Risk: Volume 2 - Applications: Your Single-Source Guide to Becoming a Master of Risk, by Carol Alexander

先謝題主賞識

但我這答案就是來被人摺疊的……順便也請其他友人看到我這回答以後過來答題吧……

因為我不是自學金工的，我純粹是有什麼課看什麼書……

而且我這人也很少看得出哪本書好哪本書壞，都是知識嘛，看懂了就行了~

所以我這裡實在給不出什麼書單

另一方面，題主是在什麼水平上，我也不清楚呢……

綜上，我推薦一本……爛大街教材

John C Hull 《Options, Futures and Other Derivatives》（《期權、期貨及其他衍生品》才不是《選擇、未來及其他可能性》呢，哼~）

推薦理由：

1.如果您是學理工的，可能金融方面薄弱，這本書介紹了金工會接觸到的很多金融知識，而且也是由淺入深的

2.如果您是學金融的，可能理工方面薄弱，這本書的數理難度又不會一上來就是隨機過程、時間序列、PDE什麼的，可以慢慢感受一下市場背後的一些數學

3.如果您是已經兼備金融+理工的，估計已經是從業人員了，不妨「溫故而知新」

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前一陣子有個在德銀工作的校友過來講座，提到了一些奇怪的名詞，小夥伴表示上課從沒見過，應該怎麼去了解；德銀大夥伴表示，把這本書看一遍，裡面肯定有，還說，自己的辦公桌上常備這本東西，時不時翻一翻

所以啊，之前各種課上老師讓我們每周看一兩個chapter，我們還不以為然，現在還是有那麼點不聽老人言的感覺……

2014.04.24 補充：

看了 @昔九的回答，讓我想到另一本基礎，我也寫在評論里了：

或者是boddie的那本investments，Hull那本太偏向於衍生品，investments會先從比較基礎的地方講起，像CAPM之類的，相當於是介紹一下那些衍生品的基礎，也就是underlying assets

這本書就屬於是給沒有太多金融基礎的讀者的

如何系統的自學金融工程？以及經驗

題主問的是自學，那麼恕我冒昧假設題主是一個比較低的起點，而各位回答中的書單對於自學都用處不大。另外在面對基礎知識學習的時候，我個人推薦中文學習資料，如果我連call和put怎麼翻譯都不知道，那我看高深的英文教材豈不是自討苦吃。

回歸到自學金融工程的方法，第一步是了解一些專有名詞。可以關注一些財經網站有關於期權期貨的相關內容，遇到不懂的地方隨手百度百科掌握大概方向，了解一些名詞的意思之後就可以去看書了。第一步是很有必要的，自學時候遇到最難的的關卡就是失去興趣，至少能夠培養興趣，看書的時候知道自己在看什麼，不會在自學時候放棄。

第二步是系統學習。如果沒有基礎，我要推薦一位向大家推薦一位老師，廈門大學金融工程鄭振龍老師。題主可以關注他的個人主頁，下載本科生研究生課件和一些背景證明資料。鄭老師的PPT是向大學生或者一些企業家講解時候做的，比較淺顯易懂，適合沒有基礎的人按照章節系統學習。

鄭老師也出了一本書叫做金融工程，不過這本書比較微妙…有點跟jhon hull那本書寫的差不多，但是是中文版的。╯﹏╰學者的事兒嘛，我們不懂。

在看書的過程中，你可以選擇每遇到一個難點(主要是涉及數學證明的東西)都去查閱相關的文獻。在有的部分也許你會用到excel和matlab來促進理解。

當你確確實實地看完第二步的書之後，你就會對金融工程有了具體的理解。接下來再去看一些新聞網頁，結合自己的理解做出解釋，題主就會達到自學目的了。

書單。

鄭振龍個人主頁

各大高校金融工程中文教材

財經新聞網站

當然進階部分的書單各位答主回答得已經十分到位啦( ????? )

希望題主自學成功。也把這個答案送給 @王思超祝他能從中有所啟發，考研成功。

學習方法

第1步：系統學習經典教程

第2步：儘早參加業界實習或研究項目，接觸實證數據研究

學習心得

找到合適的引路人

聖經級教材，建議反覆精讀

量化組合投資方面

Grinold Kahn, Active Portfolio Management

衍生品定價與對沖

John Hull, Options, Futures and other Derivatives,

這是我們學校書單，比較適合英語不是很強的人參照

我正在上Shreve的隨機分析，把那本書弄透了衍生品的定價就差不多了。

但是課時不是很夠，其他老師沒詳細講的部分我就看台灣的國立交通大學的open course，裡面推導什麼的講得很詳細，有講義、視頻。課程名字叫【財務數學】。

國立交通大學開放式課程(OpenCourseWare, OCW)

快要畢業了，金工本科生來看看這個。。。

國外金融工程碩士小弱畢業。

樓上大神已經回答的很全面了，如果想讀更多書，可以搜索Markjoshi，他個人主頁有推薦書單，可以按照順序買著看

建議看國內頂級金融工程高校考研專業課的參考書目。

沒有數學背景，請放棄！

報個班考考CFA，你會發現連英語都順帶666了

其實，有兩方面更要注意，實際品種的基本因素，和數學意義與實際的連接。目前的理論漏洞很多。

英語能力過關的話大家首推的那本John Hull的書建議看原版，他的課曾聽過還不錯了，書也不難

國內目前的翻譯版是王勇先生牽頭做的，不評價

剛買了幾本期貨入門書

天哪，竟然看見了Excel。。。

哭死，這麼艱難！

John Hull的options，futuresother derivatives最有名，入門級的。還有關於stochastic process，financial modeling之類的我書籍

這兩天關於金融的一點感悟，歡迎金融專業人士指正

有點段子手的幻覺

金融人地圖

一、非金融人幾大幻覺:

1、都是世界一流名校畢業的忽悠高手，你跟他們談「預期」???「空了吹」

2、他們給你講概率，你覺得找不到漏洞，你就信了???在一個極少數人能真正理解的數學領域，你就在裸奔，你不被宰宰誰

3、理論有沒有用??

CFA3級華爾街入場券??你去找到比這個更靠譜的理論體系??

再去看看最近10年美國對沖基金排名，科學家多還是CFA3級多??

還是王總交易團隊靠譜:只信市場數據（絕非技術派）、隨時把各種策略投市場跑實盤、隨時調整，哪個給你去分析背後的精細理論哦，有這閑功夫不如在市場多發現幾個傻子

表現:

1、要融資??

你的項目就是下一個google ??

出門左拐「投行部」

① 還在構思中??「天使投資」

② 業務落地，欲全面鋪開、彎道超車??「VC」

2、要投資??

市場、風險、收益是客觀不以人意志

轉移，好好說人話你不聽，你要定你的預期風險、收益??

出門右拐「資管部」

①聽得進人話??「信託計劃」

②聽得進點兒人話??「券商資管計劃」

③聽得進點點點兒人話??「期貨資管計劃」

④堅持自己是下一個芭菲特??「期貨開戶」

二、金融

1、借錢要還??「融資」

2、借錢不還??「騙錢」

三、金融生態圈

1、因為資金供需雙方的不信任，需要背書，所謂各種金融機構就是拿牌照來背書的，就是你們所謂的靠牌照吃飯

2、由於風險是客觀存在的，所以監管當局就是市場道德的最後守護人

3、市場永遠在最高效的配置資金，但要合法，所以要隨時根據監管規則來調整自己的遊戲規則，看好自己的一畝三分地

所以才有各家機構，哪怕是同行，都各有所長，本質來說，大家都是八仙過海各顯神通！

創建於 04:41

著作權歸作者所有

為什麼要自學金融工程？這玩意就是依附於特定市場，特定產品，基本上都是場外交易。就算懂了兩個概念，沒有數據，脫離市場，也沒什麼卵用。