Nếu bạn đang có kế hoạch bước vào lĩnh vực Tài chính Định lượng (Quant Finance) trong năm 2026 – dù mục tiêu là thi MFE, làm quant research, xây dựng hệ thống giao dịch thuật toán hay phát triển mô hình rủi ro – thì việc xây dựng nền tảng đúng ngay từ đầu là điều cực kỳ quan trọng. Quant không phải là lĩnh vực có thể học “mẹo” hay “chiêu thức ngắn hạn”. Đây là một con đường đòi hỏi nền tảng toán học vững chắc, tư duy mô hình hóa rõ ràng và khả năng hiểu sâu bản chất rủi ro của thị trường.

Dưới đây là 5 cuốn sách gần như tạo thành một lộ trình chuẩn để bạn đi từ cơ bản đến nâng cao, từ định giá phái sinh cổ điển đến machine learning trong tài chính hiện đại.

1. “Options, Futures, and Other Derivatives” – John C. Hull

Đây gần như là cuốn sách nền tảng mà bất kỳ ai bước vào lĩnh vực tài chính định lượng cũng phải đọc. Trong rất nhiều trường đại học và chương trình MFE trên thế giới, Hull được sử dụng như giáo trình chính cho môn phái sinh và quản trị rủi ro.

Điểm mạnh lớn nhất của cuốn sách này không chỉ nằm ở việc trình bày công thức Black–Scholes hay các mô hình lãi suất, mà ở cách nó xây dựng trực giác tài chính. Bạn không chỉ học cách tính giá quyền chọn, mà còn hiểu vì sao phải hedge delta, vì sao gamma và vega lại quan trọng, và rủi ro thực sự phát sinh từ đâu trong một danh mục phái sinh. Hull cũng dành nhiều chương để nói về futures, swaps, cấu trúc sản phẩm và quản trị rủi ro hệ thống – những nội dung cực kỳ thiết thực cho bất kỳ ai muốn làm việc trong ngân hàng đầu tư hoặc bộ phận risk.

Nếu chưa nắm vững Hull, bạn sẽ thiếu nền móng khi bước vào bất kỳ vai trò nào liên quan đến pricing, hedging hoặc risk modeling.

2. “Paul Wilmott Introduces Quantitative Finance” – Paul Wilmott

Nếu Hull là cuốn sách chuẩn mực mang tính hệ thống, thì Paul Wilmott lại là cuốn giúp bạn hiểu cách một quant thực sự suy nghĩ.

Wilmott không đơn thuần đưa ra mô hình rồi yêu cầu bạn chấp nhận chúng. Ông đặt câu hỏi về giả định, về giới hạn của mô hình và về sự khác biệt giữa lý thuyết và thực tế thị trường. Cuốn sách giải thích stochastic processes, Brownian motion, và các ý tưởng modeling theo cách rất trực quan, dễ tiếp cận hơn nhiều so với các giáo trình toán học thuần túy.

Điều quan trọng nhất mà cuốn sách này mang lại là tư duy phản biện. Trong năm 2026, khi machine learning và AI được áp dụng ngày càng nhiều trong tài chính, khả năng hiểu được khi nào mô hình sai và vì sao nó sai quan trọng hơn việc chỉ biết sử dụng công cụ. Wilmott giúp bạn phát triển chính tư duy đó.

3. “The Concepts and Practice of Mathematical Finance” – Mark Joshi

Đây là cuốn sách đóng vai trò cầu nối giữa lý thuyết toán học và thực hành định giá. Nếu Hull mang tính tổng quan và hệ thống, thì Mark Joshi đi sâu hơn vào cách triển khai mô hình trong thực tế.

Cuốn sách giúp bạn hiểu cách continuous-time models được xây dựng, cách định giá và hedge phái sinh trong môi trường thị trường thực. Nó không quá nặng về chứng minh toán học phức tạp, nhưng đủ sâu để bạn hiểu bản chất của martingale pricing và arbitrage-free framework.

Đối với những ai hướng tới vai trò pricing quant hoặc muốn hiểu rõ hơn về cấu trúc sản phẩm phái sinh phức tạp, đây là cuốn sách cực kỳ giá trị. Nó giúp bạn chuyển từ việc “học công thức” sang “xây dựng và vận hành mô hình”.

4. “Stochastic Calculus for Finance I & II” – Steven Shreve

Nếu bạn muốn bước vào nhóm serious quant – những người thực sự làm việc với mô hình toán học sâu – thì bộ sách của Steven Shreve gần như là bắt buộc.

Tập I tập trung vào binomial models, giúp bạn hiểu cách các mô hình rời rạc dẫn đến continuous-time framework. Tập II đi sâu vào Brownian motion, Ito calculus, martingale theory và risk-neutral pricing. Đây là nơi bạn thực sự hiểu vì sao định giá phi arbitrage hoạt động, và tại sao measure change lại quan trọng trong tài chính.

Bộ sách này không dễ đọc. Nó đòi hỏi nền tảng giải tích và xác suất tốt. Tuy nhiên, nếu bạn vượt qua được Shreve, bạn sẽ không chỉ sử dụng mô hình do người khác xây dựng, mà có thể tự thiết kế và điều chỉnh chúng. Đây là bước chuyển từ “người học quant” sang “người làm quant”.

5. “Advances in Financial Machine Learning” – Marcos López de Prado

Nếu bốn cuốn đầu đại diện cho tài chính định lượng cổ điển, thì cuốn sách này đại diện cho quant hiện đại.

Machine learning trong tài chính không giống machine learning trong nhận diện hình ảnh hay xử lý ngôn ngữ. Dữ liệu tài chính có tính phụ thuộc thời gian, nhiễu cao và thường không ổn định. De Prado tập trung vào những vấn đề thực tế mà các quỹ định lượng gặp phải: labeling dữ liệu, feature engineering, overfitting, data leakage và backtesting sai phương pháp.

Một trong những thông điệp mạnh mẽ nhất của cuốn sách là: một đường equity curve đẹp không có nghĩa là chiến lược tốt. Ông giới thiệu các kỹ thuật như purged cross-validation, triple-barrier labeling và meta-labeling – những phương pháp đang được sử dụng trong nhiều quỹ định lượng hiện đại.

Trong bối cảnh 2026 khi AI trở thành xu hướng toàn cầu, cuốn sách này giúp bạn tiếp cận machine learning trong tài chính một cách nghiêm túc và có hệ thống thay vì chạy theo phong trào.

Kết luận

Bước vào Quant Finance trong năm 2026 không chỉ là câu chuyện giỏi toán hay biết lập trình. Đó là hành trình xây dựng nền tảng từ định giá phái sinh cổ điển đến quản trị rủi ro, từ stochastic calculus đến machine learning ứng dụng.

Năm cuốn sách trên tạo thành một cấu trúc gần như hoàn chỉnh: bắt đầu từ trực giác tài chính, đi qua mô hình toán học sâu và kết thúc ở ứng dụng dữ liệu hiện đại. Quan trọng nhất, hãy đọc chậm, làm bài tập và hiểu bản chất thay vì chỉ hoàn thành số trang. Quant không thưởng cho người đọc nhiều, mà thưởng cho người hiểu sâu và tư duy rõ ràng.