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按照你的目标——ZJU学硕、具身智能RL研究背景、最终做Quant Researcher——给你一个系统性的知识图谱和学习路线。
一、数学基础层（最优先，其他一切的地基）
概率论与随机过程
这是量化最核心的数学语言，必须学得比课本深。
书籍：Sheldon Ross《Introduction to Probability Models》，重点看马尔可夫链、泊松过程、布朗运动章节。Karatzas & Shreve《Brownian Motion and Stochastic Calculus》，这是进阶版，硕士阶段再啃。
重点掌握：条件期望、鞅论、伊藤引理、随机微分方程。
线性代数
你说学得不牢，必须补。
书籍/课程：MIT 18.06，Gilbert Strang主讲，直接看视频+做题。重点是特征值分解、SVD、正定矩阵，这些在因子模型里直接用。
统计推断
书籍：Casella & Berger《Statistical Inference》，标准教材，重点看假设检验、最大似然估计、贝叶斯推断。
优化理论
书籍：Boyd & Vandenberghe《Convex Optimization》，Stanford免费开放，重点看凸优化、对偶理论、梯度下降变体。这本书在量化和RL里都是必读的。
二、强化学习层（你的核心研究工具）
这是连接实验室和量化的桥梁，要学得最深。
理论基础
书籍：Sutton & Barto《Reinforcement Learning: An Introduction》第二版，RL领域圣经，免费在线。重点章节：MDP、动态规划、TD学习、策略梯度、Actor-Critic。
深度RL
书籍：Spinning Up in Deep RL，OpenAI出的免费教程，代码和理论并重，直接可以跑实验。重点算法：PPO、SAC、TD3，这三个是具身智能和量化里最常用的。
数学深化
论文：Schulman的PPO原论文、SAC原论文，必须精读，理解推导过程不只是用API调包。
三、量化专业知识层
因子研究基础
书籍：Marcos Lopez de Prado《Advances in Financial Machine Learning》，目前量化ML方向最重要的书，重点看特征工程、回测方法、过拟合陷阱。Barra风险模型相关文档，了解多因子模型框架。
时间序列分析
书籍：Hamilton《Time Series Analysis》，重点看ARMA、GARCH、协整，这是量化策略的统计基础。
市场微观结构
书籍：Harris《Trading and Exchanges》，了解市场运作机制，做策略必须理解交易成本、流动性、价格发现机制。
金融数学
书籍：Hull《Options, Futures, and Other Derivatives》前几章了解基本概念即可，不需要深入做衍生品定价。
四、机器学习层
书籍：Bishop《Pattern Recognition and Machine Learning》，数学最严谨的ML教材，适合你的口味。李沐《动手学深度学习》，中文、免费、代码可直接跑。
重点掌握：神经网络基础、Transformer架构、时序建模（LSTM、Temporal Fusion Transformer）。
五、实战训练（真正有用的）
按优先级排，每一项都要有实际产出。
第一优先：Kaggle金融类比赛
Jane Street Market Prediction和Optiver系列比赛直接和量化挂钩，参与过程本身就是最好的量化实战训练。目标不是拿奖，是搞清楚特征工程、模型选择、防止过拟合的完整流程。做完写一篇总结放Github。
第二优先：WorldQuant Brain平台
注册后可以直接在上面写因子、回测、提交，平台会给你真实的绩效反馈。这是最接近真实量化工作的免费平台，做出好因子有机会被WorldQuant直接接触。链接：https://platform.worldquantbrain.com
第三优先：自己做一个完整的量化策略项目
用qlib框架，A股数据，做多因子选股策略。必须包含：数据清洗、因子计算、IC分析、回测、绩效报告（夏普比率、最大回撤、年化收益）。代码规范，文档清晰，放Github。这个项目是投简历时最直接的证明材料。
第四优先：RL量化结合项目
用强化学习做一个简单的交易策略，比如用PPO训练一个股票仓位管理agent。这个项目直接连接你的实验室背景和量化目标，面试时说"我用RL做过具身智能，也用同样的框架做过交易策略"，逻辑非常自洽。框架用FinRL，Github上开源。链接：https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRL
第五优先：复现一篇量化论文
找一篇Marcos Lopez de Prado或者类似方向的论文，完整复现结果，写清楚哪里复现成功、哪里有差异、为什么。这个训练直接提升你的科研能力，也是硕士发论文的基本功。
六、学习顺序建议
大二下现在开始：MIT 18.06线性代数补完、Sutton & Barto前六章、Python量化工具熟练（pandas、numpy、matplotlib）。
大三上：随机过程、Spinning Up in Deep RL跑完所有实验、开始WorldQuant Brain、做第一个qlib项目。
大三下：Lopez de Prado那本书、Kaggle金融比赛参与、做RL量化结合项目、练量化笔试题。
硕士阶段：Hamilton时间序列、复现论文、自己的研究课题往量化靠拢、准备发论文。
最后一句话
书是地图，项目是真正的训练。每学完一块理论立刻找对应的实战项目跑一遍，不要只读书不动手。RL、因子研究、回测框架这三块，每一块都要有Github上能展示的产出，这才是面试时真正有说服力的东西。
这是一个很完整的问题，我帮你系统整理。分几个部分回答。
一、还需要学哪些知识
你已有的基础够用，需要补的按优先级排：
最重要的：随机过程（布朗运动、伊藤引理是量化核心）、统计推断（假设检验、贝叶斯统计）、时间序列分析（ARMA/GARCH模型）、线性代数补牢（MIT 18.06，Gilbert Strang的课，公认最好）。
次重要的：机器学习基础、优化理论、数值方法。
量化专业知识：金融衍生品定价基础、因子模型、市场微观结构。
推荐资源：随机过程看Sheldon Ross的《Introduction to Probability Models》，时间序列看Hamilton的《Time Series Analysis》，量化专业知识看Marcos Lopez de Prado的《Advances in Financial Machine Learning》。
二、竞赛怎么选
ACM放弃是对的，不要在这上面消耗精力。
参加各类大学生建模竞赛、机器学习竞赛
Kaggle值得参与，但要选对类型——专门找金融预测、时序预测类的比赛，比如Jane Street、Optiver在Kaggle上长期有比赛，这些直接和量化公司挂钩，拿到好名次含金量极高，面试时可以直接拿出来说。
其他推荐：量化公司自己办的比赛，比如WorldQuant的Brain平台可以直接在上面做因子研究，做得好有机会被直接招募，这是最直接的敲门方式。
三、Github项目怎么选
不要做教程级别的项目，要做有独立思考的项目。
好项目的标准是：有完整的数据获取、因子构建、回测、绩效分析全流程；有自己的策略想法而不是照抄论文；有清晰的文档说明逻辑。
具体建议：做一个A股多因子选股策略，用qlib框架，包含因子挖掘、IC分析、回测，最后有夏普比率、最大回撤等完整绩效报告。这种项目直接展示你理解量化研究的完整流程。
四、专硕、学硕、直博怎么选
直接给结论：
如果目标是头部量化researcher，学硕或直博比专硕更有竞争力。专硕两年时间太短，很难出论文也很难做深研究。
学硕三年，能出一两篇论文，性价比最高，是最推荐的选择。
直博适合你真的对研究本身有热情、愿意花5年时间、想冲顶级机构的情况。风险是时间成本高，中途如果发现不适合研究会很被动。
建议：先以学硕为目标，保研本校，硕士期间如果发现自己喜欢研究再考虑转博或申请博士项目。
五、实验室方向和量化怎么调和
这是最现实的问题。具身智能和量化表面上是两个方向，但有交叉点：时序建模、强化学习、机器学习方法论是共通的。
策略是：实验室项目认真做，争取出论文（哪怕方向是具身智能也没关系，证明你有科研能力）。同时自己业余时间做量化项目和自学量化知识。硕士期间和导师沟通，看能不能把研究方向往金融数据、时序预测上靠，部分导师是愿意支持的。如果导师方向完全无法兼容，硕士换导师也是选项。
六、时间线规划
大二下（现在）：补线性代数（MIT 18.06）、开始随机过程、Python量化工具熟练、力扣每周3-5题、融入实验室理解项目。
大三上：随机过程+时间序列学完、开始做第一个量化Github项目、练量化笔试历年题、Kaggle找金融类比赛参与。
大三下到暑假：投头部量化实习（幻方、九坤、明汯）、同步准备保研材料、实验室争取有初步产出。
大四：保研本校学硕、准备硕士研究方向、如果有量化实习经验开始准备正式校招。
硕士一年级：深入量化研究、争取发一篇相关论文、继续投量化实习或提前校招。
硕士二三年级：论文发表、校招冲头部researcher岗。
最后一句话
事情看起来多，但核心主线只有三条：数学学深、实验室出产出、量化实习拿到。其他的都是围绕这三条展开的，不要被细节淹没，主线清楚就不会迷失。