本微信“象牙塔生活”分享大学点滴欢迎关注微信公众号：xytlifeacel rovsion/文如果只是指的矿工（Quant）的话。你所需要解决的问题大部分就是两套体系：Stochastic Calculus（随机微积分）&Statistical Learning（统计学习）。前者是理论方法后者是统计方法。矿工的工作范围很宽，前，中，后台各不同，具体而言 buyside 和 sellside 在细节工作上也不会一样，但是我这里举例仅仅说做辅助决策的，因为这一些系列的工作比较有通用性，大家做的都差不多。随机微积分涉及的核心就是随机过程的建立和解析求解。包括以下几块：通过对标进行定位，然后给出符合研究标的随机过程，利用比如鞅理论，Jump 理论，隐马尔科夫过程建立随机过程模型。通过已知且可用的历史数据，进行数值估测。这里涉及一些参数估计方法，包括最大似然估计， 概念广义矩估计，MCMC，Logit等等。随机过程的解析做好后，就可以开始做分析，以此过程来判断趋势，预测定价等等。这需要一些数值方法，比如树模型，MC 模型，求积，离散化模型，傅里叶转换，网格，蒙特卡洛，最优化，有限差分等等。最后结果再反馈到获利决策上去。而统计学习，则包罗计量经济中涉及的方法、时间序列分析和各种机器学习方法，类似于抛开一切事实假设，求纯粹的数值解。主要在于：时间序列。比如：可以使用 var 模型来描述其分布；或者用 Cointegration 定义一群时间序列变数，来整合性观察相互关系；ARIMA 模型拟合时间序列，预测该时间序列未来值。等等一大堆东西。而除了这些以外，你还需要对模型工具的特性有一个底，比如 GARCH 模型虽然能够在计算量不大的时候更简练地描述 ARCH 过程，但是不能解释股票收益和收益变化波动之间出现的负相关现象，且因为其假定非负，因而导致模型震荡的可能。这些你需要在考量的时候，心里明白。机器学习。简单应用的话，比如支持向量机，贝叶斯分类机提供分类法，PPT 方法分析目标和属性的相关性等等。和数据挖掘结合的话，比如神经网络，遗传算法都能够得到应用。最后回归到贝叶斯分析和贝叶斯统计上来，当然贝叶斯模型依赖的是靠谱的模拟方法。差不多就这么多吧，矿工基本上是金融行当对于数学要求最全的了，大部分职位都不需要要求这么高，懂一些计量方法就是了。金融毕竟不是一个完全数理支撑的行当，人类游戏的残酷性体现在人性不可知，这是所有数理方法都不可能模拟的，更何况数学本来就不是为金融而生的玩意儿。本微信“象牙塔生活”分享大学点滴欢迎关注微信公众号：xytlife别急着走，如果觉得本文不错，就分享到朋友圈吧！象牙塔生活(xytlife)　
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如题，金融学和数学有什么关系？
金融必须会数学数学是一些理科的基础比如你是会计必须会数学
最热的金融工程学到最后全都是数学模型现在的金融学越来越偏向计量和数学虽然实际经济活动中不可能出现满足模型假设的条件但现在的实际情况是没有数学模型的论文基本不被认可如果学数学吃力还是不要选金融了热门但不适合所有人如果数学好就学统计学或数学吧以后选择面宽工作以后你会发现金融就是熟练工种 忽悠 假账极易沦落为大腐败分子还是理工科实在一是一二是二平均工资肯定不如金融但待遇会慢慢上来的毕竟国家的经济基础是实业而不是金融泡沫
如果你理解了什么叫金融学,什么叫数学,你就知道他们有什么关系啦金融和高中数学有关系么？请你一定帮忙。_百度知道
金融和高中数学有关系么？请你一定帮忙。
如果读金融，就是做就不会做我想读金融，会不会很大阻力，但高中数学不是很好。基本原理都懂
提问者采纳
再说你读金融最后未必会做金融行业。如果你在北京可以加我好友细聊没有太大关系，现在金融行业中也有不少是其他专业半路出家的，关键在于兴趣和坚持。我是学经济管理的，现在做金融，能算清楚是赔是赚就可以了
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其他3条回答
只要你对金融有兴趣，而且也能考上金融专业，别的都不会成为问题
当然有关系了。金融要进一步研究理论，需要比较强的数学功底，否则你只能停留在操作层面。
没有关系！大学考研之前好好学，多花点时间在高等数学上一样可以考高分，要看同济第五版的比较好！
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出门在外也不愁读金融工程或者金融数学 Master 甚至 PhD，需要学哪些和数学有关的科目？本科修过哪些数学课程对申请金融工程或金融数学 Master 或
PhD 有帮助？
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我是金工的哦，数学分析 高等代数复变函数运筹学实变函数常微分方程 概率论与数理统计随机过程泛函分析计量经济学（私以为这也是数学）还有很多数学建模的。
直接贴课表，前面是课程名称，冒号后是Prerequisites, 以及可能用到的软件。[1] Math Finance I : Ordinary differential equations, multivariable calculus, linear algebra, and undegraduate probability theory with calculus. An undergraduate course on analysis or engineering mathematics or partial differential equations is recommended but not required.[2] Math Finance II : [1][3] Programming Methodology (C++) for Finance : C++.[4] Numerical Analysis : Advanced Calculus, Linear Algebra, and familiarity with di Matlab.[5] Regression Analysis : Probability
R & SAS.[6] Computational Finance : [1] & [3] & [4][7] Interest Rate Derivative Modeling : [1] & [4][8] Numerical Solutions of PDE : [4]; Matlab.[9] Portfolio Theory and Application : [1] & [4][10] Econmetrics II : Linear algebra and probability theory.
对之后读Master/PHD有帮助的数学类课程？我只能说，按照数学系本科生的培养计划，他们能接触到的所有课程，都会有很大帮助。之前的答案里举了了很多应用数学的例子。我就举个“纯数学”学科在金融工程中的应用。Q quant需要接触很多的volatility model, 无论是equity的还是interest derivative，一种implied volatility的估计就依赖于Riemann geometry的知识。比如说用来pricing foward rate/interest swap rate的SABR model，你当然可以用Finite Difference Method求解，但另一种在short maturity上效果更好的方法是基于几何方法：将SABR的transition probability满足的Kolmogorov backward equation看做（under change of variable和 change of numeria）Poincare half-plane上的heat equation，再利用heat kernel expansion将transition probability表示成系数由surface的geometric information（比如geodesics和parallel transport）决定的power series。之后用一些分析上的工具得到asymptotic implied volatility。至于其他，我很同意 说的，用C++把各种numerical method自己实现一遍。毕竟对于Master level的金数/金工以及junior quant，implement model的能力是最重要的。
我的看法和国石不是很一样。那个清单是MFE的课程，属于master level课程，可以在大四学习的。大一大二大三：学习所有物理、数学、计算机类的课程物理看到量子物理也不为过，数学学到傅里叶，复分析，实分析，（泛函），数值分析，偏微分方程，常微分方程，偏微分方程数值解、计算统计， 控制论，如果愿意，还可以学数论知识。还有重点知道高级概率，在测度下定义的概率理论。实分析中会学到定义，但是在概率意义下，实分析老师并不会教的。计算机在C++把数学物理方程全解一遍就可以了。千万不要用Matlab，Matlab调程序特别快，这样不利于对方法深刻的认识。推荐Numerical Recipe in C++有了这些个基础，学起金融工程才会体会到其中之美。。。。。关于教材，去搜四星以上都可以.---------------------再补充几个例子和链接（物理）Fokker-Plank Equation
vs Local Volatility model 傅里叶变化
如果你已经进了这个课程，那就按照课程表学呗。如果没有的话，扫清基础的一些，精通和自己背景相关的就可以了
金融工程的话 数学分析，高等代数，概率论，偏微分方程
金融数学很注重数学背景,一些数学的基础科目例如数学分析、高等代数、空间解析几何是必须的。另外，概率论、数理统计以及c++、matlab之类的工具也很重要。
金融数学一般设置在数学系下面 所以偏重数学 首先是你本科最好修过实分析与测度论 还有pde与sde 当然你修一些计算数学得课也很好 最好在修一些cs得编程与算法课程
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