学习金融数学编程需要综合运用多种方法和技巧，以下是一些建议，帮助你更快地掌握相关技能：
选择合适的编程语言
Python：Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，广泛应用于金融领域。它具有丰富的库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn，可以帮助你进行数据处理、数值计算、统计分析和机器学习。
R：R是另一种流行的编程语言，特别适用于金融研究和统计分析。它拥有丰富的金融包，如Quantmod和Tidyquant，可用于数据处理、统计分析和建模。
MATLAB：MATLAB在金融学中有广泛应用，特别是在衍生品定价、风险管理和投资组合优化等领域。它拥有强大的工具箱，如Financial Toolbox和Econometrics Toolbox，可用于金融计算和建模。
掌握数值计算库
学习NumPy和SciPy等数值计算库，以便进行高效的数值计算，如求解方程、求解微分方程和金融模拟。
学习和使用数据处理和可视化工具
掌握Pandas和Matplotlib等工具，用于数据的清洗、转换和展示。
模型建立和优化
学习机器学习和优化算法，如Scikit-learn和CVXPY，以建立和优化各类金融模型。
数据库管理和查询
学习SQL和MongoDB等数据库管理和查询工具，以便高效地处理金融数据。
理论与实践结合
在理解理论的同时，尽量将理论知识应用到实际案例中，例如通过编程实现模型、分析真实市场数据或模拟交易策略来加深理解。
构建知识框架
将学到的知识按照逻辑关系整理成一个清晰的框架结构，有助于你在遇到新概念时能够迅速找到其在知识体系中的位置，并与其他概念关联起来。
多做练习和项目
通过大量的习题和参与项目来巩固所学知识，这些实践经验不仅能够加深理解，还能锻炼解决实际问题的能力。
参加研讨会和课程
如果有机会，可以参加相关的研讨会、讲座或在线课程，以获得新的知识，并结识同领域的学者和从业者，拓展人脉资源。
持续学习和自我提升
金融工程和金融数学都是快速发展的领域，新技术和新理论层出不穷。保持好奇心和学习的热情，不断地更新自己的知识库是非常重要的。
通过以上步骤和方法，你可以更快地掌握金融数学编程所需的技能，并在实际应用中不断提高自己的水平。