金融工程要学习什么
金融工程（Financial Engineering）是一门结合数学、统计学、计算机科学和金融学的交叉学科，旨在利用量化方法设计、开发和实施复杂的金融产品与策略。它广泛应用于投资银行、对冲基金、风险管理、量化交易等领域。
一、金融工程需要学习的核心内容
1. 数学基础
金融工程需要扎实的数学功底，尤其是以下几个方面：
微积分（Calculus）：包括导数、积分、多元函数、偏微分方程等。
线性代数（Linear Algebra）：矩阵运算、特征值、特征向量等。
概率论与数理统计（Probability & Statistics）：
概率分布（正态分布、泊松分布、指数分布等）
随机变量、期望、方差、协方差
统计推断、假设检验、回归分析
随机过程（Stochastic Processes）：
马尔可夫过程、布朗运动（Wiener Process）、伊藤引理（Ito's Lemma）
布莱克舒尔斯模型（BlackScholes Model）的基础
优化理论（Optimization）：
线性规划、非线性规划、凸优化
最小化风险、最大化收益等目标函数
2. 金融学知识
金融工程是为金融服务的，因此需要掌握以下金融基础知识：
金融市场与工具：
股票、债券、衍生品（期权、期货、互换、远期合约等）
金融市场的结构、交易机制
投资学（Investments）：
资产组合理论（Markowitz Portfolio Theory）
CAPM（资本资产定价模型）、APT（套利定价理论）
公司金融（Corporate Finance）：
资本结构、股利政策、企业估值
固定收益证券（Fixed Income）：
债券定价、利率模型、信用风险
衍生品定价（Derivatives Pricing）：
期权定价模型（BlackScholes, Binomial Tree）
无套利原理、风险中性定价
风险管理（Risk Management）：
VaR（风险价值）、压力测试、风险敞口管理
3. 编程与数据处理能力
金融工程高度依赖计算机技术，特别是：
编程语言：
Python：最常用的语言，用于数据分析、建模、算法交易等
R：统计分析、可视化
C++/Java：在高频交易、系统开发中使用较多
MATLAB：用于数值计算和仿真
数据库与数据处理：
SQL（结构化查询语言）
数据清洗、数据挖掘、大数据处理（如Hadoop、Spark）
机器学习与人工智能：
回归分析、分类、聚类、神经网络
应用于量化交易、市场预测、风险管理
4. 金融工程专业课程（通常出现在硕士项目中）
许多高校的金融工程硕士（MS in Financial Engineering / MFE）会开设以下课程：
| 课程名称 | 内容概要 |
| 金融工程导论 | 金融工程的基本概念、应用领域 |
| 数值分析 | 数值方法在金融中的应用（如蒙特卡洛模拟） |
| 金融建模 | 使用Excel、VBA、Python进行金融建模 |
| 衍生品市场 | 期权、期货、互换等衍生品的定价与策略 |
| 金融风险管理 | VaR、压力测试、信用风险模型 |
| 计算金融 | 利用编程实现金融算法（如BlackScholes、蒙特卡洛） |
| 量化投资 | 策略回测、因子投资、机器学习在投资中的应用 |
| 金融数据处理 | 大数据、API接口、实时数据获取 |
二、推荐的学习路径（适合初学者）
第一步：打好数学基础
学习微积分、线性代数、概率统计
推荐书籍：
《Introduction to Probability and Statistics》 by Mendenhall
《A First Course in Probability》 by Sheldon Ross
第二步：学习金融学基础
学习公司金融、投资学、金融市场
推荐书籍：
《Principles of Corporate Finance》 by Brealey, Myers, Allen
《Investments》 by Bodie, Kane, Marcus
第三步：学习编程与数据处理
学习Python或R语言，掌握基本语法和数据处理
推荐资源：
Python: [Python for Data Analysis]( by Wes McKinney
R: [R for Data Science]( by Hadley Wickham
第四步：深入金融工程课程
学习金融建模、衍生品定价、风险管理
推荐书籍：
《Options, Futures, and Other Derivatives》 by John C. Hull
《The Concepts and Practice of Mathematical Finance》 by Mark Joshi
三、职业发展方向
金融工程毕业生可以从事以下工作：
量化分析师（Quantitative Analyst）
金融工程师（Financial Engineer）
风险管理师（Risk Manager）
算法交易员（Algorithmic Trader）
投资经理（Investment Manager）
金融软件开发（Financial Software Developer）
四、推荐学习资源
在线课程平台：
[Coursera]( 有多个金融工程相关课程（如耶鲁大学的《Financial Engineering and Risk Management》）
[edX]( MIT、斯坦福等名校的金融工程课程
[Udemy]( 实战型编程课程（如Python金融分析）
书籍推荐：
《Paul Wilmott Introduces Quantitative Finance》
《Derivatives Markets》 by Robert L. McDonald
《Monte Carlo Methods in Financial Engineering》 by Paul Glasserman
五、
金融工程是一个非常有挑战性和高薪潜力的领域，但要求你具备：
✅ 扎实的数学基础
✅ 熟练的编程能力
✅ 对金融市场的深刻理解
✅ 不断学习的能力
如果你对金融感兴趣，并且愿意投入时间学习数学和编程，金融工程是一个非常值得选择的方向！
如果你告诉我你的背景（比如本科专业、是否学过数学/编程等），我可以为你定制一个更具体的学习计划