金融工程作为一门融合数学、统计学、计算机科学与金融学的交叉学科，近年来在国内外高校和研究机构备受关注，选拔考试是评估学生是否具备深入学习金融工程能力的重要环节，其内容涵盖广泛，难度较高，对于有志于进入这一领域的学生来说，充分了解考试结构、核心知识点以及备考策略至关重要。
与结构
金融工程选拔考试通常分为笔试和面试两部分,部分高校或机构还会增加编程或建模测试，笔试部分主要考察数学基础、金融理论、概率统计和计算机应用能力，而面试则更侧重于逻辑思维、问题解决能力以及对金融市场的理解。
数学基础
数学是金融工程的基石,考试通常涉及高等数学、线性代数、概率论与数理统计等内容，微积分中的微分方程、泰勒展开、优化理论是高频考点，线性代数的矩阵运算、特征值分解在金融建模中广泛应用，概率论部分则重点考察随机过程、布朗运动、伊藤引理等概念，这些在衍生品定价和风险管理中至关重要。
金融理论
金融理论部分包括资产定价、投资组合理论、衍生品市场等，CAPM模型、Black-Scholes期权定价公式、有效市场假说等经典理论常出现在考试中，对固定收益证券、利率期限结构、信用风险模型的理解也会被重点考察。
编程与数据分析
现代金融工程高度依赖计算机技术,因此编程能力是选拔考试的重要评估指标，Python、R、MATLAB等语言在量化金融中广泛应用，考试可能涉及数据处理、数值计算、蒙特卡洛模拟等编程任务，熟练掌握Pandas、NumPy、SciPy等库的使用，能够提高解题效率。
面试与综合能力
面试环节不仅考察专业知识,还关注学生的逻辑思维、应变能力和行业认知，常见问题包括：如何用金融工程方法对冲风险？如何看待高频交易的市场影响？如何评估一个量化策略的有效性？准备面试时，除了复习理论，还应关注金融市场的实时动态，培养批判性思维。
备考策略
系统梳理知识框架
金融工程涉及多学科交叉,建立清晰的知识框架是高效学习的关键，建议按照数学、金融、编程三大模块分类复习，确保每个知识点都能串联起来，理解Black-Scholes公式不仅需要掌握偏微分方程，还要熟悉随机微积分和金融市场假设。
强化计算与编程能力
编程是金融工程实践的核心工具,建议通过实际项目提升技能，可以从简单的量化策略回测入手，逐步尝试更复杂的模型实现，多练习数值计算题目，如期权定价的二叉树方法、VaR计算的蒙特卡洛模拟等。
研读经典教材与论文
《Options, Futures and Other Derivatives》（John Hull）、《Stochastic Calculus for Finance》（Shreve）等经典教材是金融工程学习的必备参考，阅读顶级期刊如《Journal of Financial Economics》《Quantitative Finance》的论文，能帮助理解前沿研究方向。
模拟考试与真题训练
通过模拟考试熟悉题型和时间分配,找出薄弱环节针对性强化，许多高校会公布历年考题，分析这些题目能洞察命题趋势，某些学校偏爱考察利率模型的推导，而另一些则更关注编程实践。
关注行业实践
金融工程是应用性极强的学科,理论必须结合实践，关注量化对冲基金、投行衍生品部门的招聘要求，了解行业实际需求，参与Kaggle金融竞赛、实习或科研项目，能显著提升竞争力。
个人观点
金融工程选拔考试不仅是知识测试,更是思维方式和学习能力的检验，成功通过考试的关键在于扎实的基础、系统的训练以及对金融市场的深刻理解，与其盲目刷题，不如培养解决复杂问题的能力，这才是金融工程师的核心价值。
