提起留学生学习金融专业，最近几年比较火热的专业就是金融专业了，让很多留学生趋之若鹜，金融学是从经济学中分化出来的一门学科，偏重于研究资产价值的判断、市场规律、衍生品等方面内容的学科。总的来说，金融学对学生的数学水平要求还是比较高的，那么留学生学习金融，必须数学好吗？
偏理论性的金融课程（如管理、市场运行等）对数学的要求较低，理论和概念性的东西较多；
偏财务方面的金融课程（如会计、财务报表分析等）仅需要简单的数学运算，更多是需要记忆其逻辑概念；
而大部分金融课程（包括金融理论、金融衍生品、金融数学、量化分析等）对数学的要求程度还是比较高的。
近几年随着金融行业的快速发展，以及5G等新技术变革的到来，金融学也随着更偏向于计算应用方面的学习，很多大学的金融系都加重了对金融模型、量化分析、金融分析的软件应用等方面的课程设置，使学生能在离开学校进入金融行业时，能做到无缝衔接，熟练使用各类计算工具及软件，完成各类项目。
接下来我以剑桥大学和帝国理工为例，和大家详细的谈一谈。
英国剑桥大学金融学数学水平
英国剑桥大学的金融学硕士学历课程（MFin）,是基于银行与金融行业的实际应用，旨在培养可以熟练运用所学知识的金融专业人员。
其核心课程共有8个：
金融衍生品
经济理论基础
金融机构及市场运行
财务报告与分析
金融学原理
管理学
管理应用
城市路演系列课程
在这8个核心课程里，除了管理学、管理应用与城市路演系列课程是偏文科的类型以外，其他的6门核心课程全部是数学要求较高的课程。
在2008-2012年之间，我曾有幸参加了一些由剑桥大学组织的金融学术会议，在会议中听取了来自金融系博士生的研究课题及分析结论。
其中超90%均为量化分析类型的研究，其数学水平十分高，其中包括通过Matlab、SAS等软件对大量市场股权、债权类金融产品的数据进行综合分析，对货币市场利率的预测并分析其波动对金融市场的影响，以及通过回归分析配对交易法的准确性等内容。
这中间不仅会用到极为复杂的数学运算，还需要使用C++等编程语言来完成。当然其中有很多经济系的也涉及的研究内容，毕竟金融本身就是从经济学中分离出来的学科，而金融与经济的边界感在当今快速发展的经济环境下，也是日渐模糊了。
英国帝国理工大学金融学数学水平
帝国理工大学的金融硕士课程以高就业率著称，当然其课程的学习压力也非常大。
仅必修的核心课程就有15门之多，包括：
会计
金融R软件的应用
商业估值
企业财务
衍生品
金融从业道德规范
金融职业入门
金融计量学
金融建模
国际交流
投资组合管理
宏观金融
市场及证券
金融数学
金融行业分析
除了核心课程以外，还有种类繁多的选修课，其中也大多与实际应用相关，对数学的要求程度也很高，包括：金融大数据分析、信用风险分析、固定收益债券、国际金融、宏观经济与金融行业、固定资产投资、企业并购、企业战略与动态竞争、银行体系及货币政策、资本配置及投资策略、交易策略应用、高级期权理论、财富管理及另类投资、私募股权及风险资本、资本市场交易法、金融科技创新等。
从这些课程设置中就可以感受到，这些金融课程不仅对数学的要求高，还与时俱进，包含了很多大数据分析及编程相关的内容。
在教学的过程中，帝国理工大学金融学院也强调将使用彭博（Bloomberg）等知名金融咨询公司的数据库，进行授课内容的展示。很多课程的作业也包含了编程、构建金融模型、数据分析等方面的内容。
帝国理工大学的金融系研究团队强大，极擅长把现实问题“数学化”。比如金融市场信息不对称导致的市场摩擦、内幕交易影响市场公平、金融危机后市场情绪波动等问题，均通过数学量化的方式进行研究分析，给出可以数学验证的结论。
给出的是十分典型常见的金融学分析结果图，其展示的是平均信用违约互换费率（CDS spread）以及滚动60天相关性的变动，通过这种方式可以看出过去几年中各变量的衍进程度，及其在市场中几个关键点的影响状态。
可以从其中感受到，金融学就是将抽象的数学理论运用在现实问题中的一门学科，与其说数学程度高，不如说是更需要深入理解抽象数学的内在含义。在这方面或许比单纯的数学还要难。
许多金融系学生曾探讨过此问题，都不同程度的认为，金融学的难点不在于数学本身，更多的是在于怎么理解数字所表达出来的意思。
因此，学习金融专业，会对留学生数学有一些要求，但是也不是说让留学生每天都在计算，如果对金融数学感兴趣，那么需要留学生数学专业过关，更多的还要理解金融基础知识，熟练掌握每个变量背后的意义，才能通过数学运算和仿真模拟，解决实际问题。
