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自己是一名对 随机 感兴趣的本科生，ms之后考虑读博也考虑就业，所以想读和金融数学相关的方向。
以下是目前还没有结果以及得到offer/ad的项目
1. Paris Saclay math m1 ( cover 学费生活费）
因为这个项目要求26号之前给回复，所以现在来求结果。
Saclay 包括 巴黎十一大，巴黎综合理工（X) , ENS Cachan 的部分力量。m1 主要在 巴黎十一大上数学课。m1结束后可以申请读Saclay 下和数学相关的一些m2.
三个优势：1 不用交钱= = 2 数学很强，方便申请博士 3 方便往下继续申请 X&&和 UPMC&&联合的金融数学的m2项目。（X现在在某种程度上也是Saclay的一部分，同时奖学金会继续cover m2 的费用）
坏处：m1读不好那个金融数学的项目可能不要我Orz 同时m1 选不到数学课之外的课。。
2. Cambridge Part III（ad）
名气好，但是一年项目感觉不方便申请，地理位置和课程（似乎）不方便找工作。
3. ETHz & UZH&&math quantitative finance（没出结果）
一年半项目(可以延长），其中半年实习。据说是欧洲好的金融数学项目之一。
但是瑞士工作和实习都非常不容易找（工作是工签问题，据说现在几乎不可能了），不知道周围国家对这个项目的认可度如何。和UPMC的那个项目相比如何。
4. ETHz math ms（周末出结果）
一年半项目（可以延长），其中半年thesis。
下面有金融track，可以选UZH金融方面的课程。
现在主要纠结 ETHz 和 Saclay 项目（假设如果可以申到六大和X的那个m2项目以及其他随机方面的m2项目）。。读博和找工作上双方差别有多大呢？
对Cambridge Part III 的看法有没有偏颇？
谢谢大家QAQ
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本帖最后由 梦亦无痕 于
08:52 编辑
就Part III 我谈谈自己的了解和感受：
1. 项目的名望大，是世界上最古老的项目，项目本身培养了许多顶尖的数学家和物理学家。比如Cayley是1842年part iii的年级第一，Maxwell是1854年part iii的年级第一，J. J. Thomson是1880年part iii的年级第一。我自己学统计的，统计的开山鼻祖K Pearson也是part iii出来的。
2. 项目读着普遍很痛苦，因为一方面课程难度号称是世界上最难的数学课程之一，更重要的一方面是竞争同学实力非常强。接近一半是剑桥的wrangler，外加美国过来的churchill scholar。part iii本身也是剑桥数学本科的一部分，所以教学质量同本科无异。比如part iii有两门课的授课老师是菲尔兹得主Timothy Gowers。
3. part iii某种程度上就是相当于剑桥数学系phd的qualify exam，另外part iii就是为了phd而生的。据我目前了解的情况，在part iii能拿到distinction，可以说除了剑桥数学的phd（这个要high distinction），其他的oxbridge的phd可以躺着申，不过英国的phd就是存在funding的问题。我上生物统计课，每天上课老师都要问有没有人读博啊，并且明明都已经截止了，还在问。。。我目前周围的中国人就有拿到剑桥化工那块的phd，另外还有个华裔妹子拿到了MIT斯隆的OR phd，昨天吃饭时的隔壁桌拿了Stanford的物理phd。所以早考GRE早了事。
4. 鉴于楼主对金融数学感兴趣，剑桥在金融数学这块确实不算强，应该不如牛津和IC，而且part iii强在纯数和理论物理。不过我觉得硕士阶段只是修课，多修点纯数的课程对金数也有好处。而且话又说回来，part iii的高等概率论，随机分析，随机过程统计理论加几门pde应该够学了。
5. part iii最大的弊端我个人认为是科研方面几乎为零，除了part iii的paper外没有科研了，不过part iiipaper也不好写。另外剑桥学制非常短，时间很不够用。
6. 至于找工作嘛。。。我个人觉得part iii课程上确实不合适，但又听说part iii的证在伦敦的金融机构里含金量最高，不知道真假了。。。还有career service每天都会轰炸邮箱，里面都是找工作的机会。。。
Ps 楼主拿到的项目都很不错，无论哪一个，能够学通学透都是有所大成。
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梦亦无痕 发表于
就Part III 我谈谈自己的了解和感受：
1. 项目的名望大，是世界上最古老的项目，项目本身培养了许多顶尖的 ...
6. may be in three prespective:
I/ It is Cambridge, and it is Cambridge.
II/ It is a super solid mathematics program. The industry always want applicants with strong mathematics ability, and that's why it is good.
III/ The short coming of it is........not practical. Even though it has sufficient course in stochastic, PDE, prob and stat course, but those are theoretical foundation course which are excellent for preparation of research (i.e. PhD), rather than practical course that covers various models used in the practice.
and thus it really depends. If the firm / division has the resource, and willing the train one up, then such a super solid math program can be a very good one.
If they want to someone to be on the job as soon as possible, then it is very likely that they will prefer someone that had read more financial mathematics (e.g. Oxford MSc CMF, IC Fina Math training will be better for that)
P.S. RE OP: Location is not a concern for Cambridge, nor Paris. Close enough to London.
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本帖最后由 cheesechan 于
00:06 编辑
1. PhD. I will say all the three program are good for PhD application. It is only about which one is better........and normally this depends more on you own rather than the school.
But amount these three, I will say Cambridge will be the best if one wanna go US later.
2. Any historical data / quota of the M1 ---& M2 Prob and Fina in Pair VI? This can be very competitive.
(I once read that there are only 3 quota for HEC+X M1 QEF to X+UPMC M2 Prob & Fina.)
If taking this risk into account, I will say ETH+UZH or Cambridge is a much better choice, as ETH should be of similar level with Paris 6 in quantitative finance, and Cambridge Part III is Cambridge Part III.
3. Visa is difficult in Switzerland. I won't say it is impossible as I saw a few successful cases, but it will surely be a hard time. Prepare to be in Frankfurt, or fighting for positions in London. ETH is very well regarded in the quant related division.
4. Tuition is not a problem for ETH too.
Be ready for a living expense similar level to London if you are in Zurich. Paris should be slightly lower. No idea about Cambridge.
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梦亦无痕 发表于
就Part III 我谈谈自己的了解和感受：
1. 项目的名望大，是世界上最古老的项目，项目本身培养了许多顶尖的 ...
谢谢前辈的见解~
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cheesechan 发表于
1. PhD. I will say all the three program are good for PhD application. It is only about which one is ...
Probability and Finance 的申请难度我问了一下负责老师，老师说这个项目“very selective”，但“a good student should not be worried”（ 法国人的good student。。。。），我的项目太新还没有数据，从综合理工申请的同学成功率 60%(但是能进综合理工的本来就非常牛了）。总而言之，还是像前辈所说，有（较大）的风险的。
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本帖最后由 cheesechan 于
00:27 编辑
alwaysgt 发表于
Probability and Finance 的申请难度我问了一下负责老师，老师说这个项目“very selective”， ...
When the professors are telling you something is very selective, but good student shouldn't be worried, this means that it is really competitive, especially the toppest math students in France can be very top.
Go Cambridge or ETHZ if you have the choice.
P.S.1 No one stop you from applying Paris 6 M2 Prob & Fina after Cambridge Part III........at the end you also spend 2 years.
P.S.2 But if you are able to get Cambridge Part III.......I guess you may be more interested in Oxford or IC in sense of working.
P.S.3 Suggest you to read the placement record of ETHZ MS QF. It is the most detailed one over the world.
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金融对数学的要求有多高？
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读研究生，要用多少数学工具，我看本科金融也跟数学没太有关系，为什么很多人说金融的数学要好？？本人数学功底一般，研究生期间会不会很吃力啊
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& && &真正意义上金融对数学的要求不过尔尔。数三的内容掌握后基本上就已够用了。而且金融是社科并非想理工科那样对科学方法要求的那样准确。如果真的希望能够彻底的学透金融学，那么可能还是要在数学上下些功夫。但如果是想毕业的话，数学不会是问题。说金融对数学要求怎么怎么高的人也确实不容易，主要还是想为了帮金融摘了文科只会耍嘴皮子的帽子。
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闲鹤织乐 发表于
18:23&&真正意义上金融对数学的要求不过尔尔。数三的内容掌握后基本上就已够用了。而且金融是社科并非想理工 ...
那些什么金融物理，之类的交叉研究，看来有些哗众取宠了，我也觉得金融经济类的还是社科多一点
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并非像2楼所讲的那样。关键是要看你往金融的哪个方向上发展了，如果你想搞宏观金融，也就是我们平日说的经济学，那么确实用不到什么数学，考研的数学三就足够了。但是如果你想搞微观金融，就比如证券投资啊，衍生品定价再或者风险管理之类的，那么数学的要求就非常高了，会牵扯到随机过程、偏微分方程、泛函分析等等一堆东西。建议楼主去查一下华尔街两次金融革命你就会清楚很多。
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真正意义上金融对数学的要求不过尔尔。数三的内容掌握后基本上就已够用了。而且金融是社科并非想理工 ...
呃。。。。
那学金融的，本科为什么要上数分、高代、实变、泛函、随机过程、常微分呢？
你以为资产定价就是一拍脑门的吗？&&我就不说pricing里会随处可见布朗运动、随机微积分、测度概率。。。。
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呃。。。。
那学金融的，本科为什么要上数分、高代、实变、泛函、随机过程、常微分呢？
小弟是武汉理工大学金融专业，数学只有高数上下，线性代数和概率论。你说的哪些是比较高端的金融，比如金融工程学和数理金融学，普通知识的理解通常用不了那么多，我学校有些老师比较水，你说的那些数学我估计他们都不会，但却是高层次有需要的，知识多学点从还是有好处的。
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闲鹤织乐 发表于
小弟是武汉理工大学金融专业，数学只有高数上下，线性代数和概率论。你说的哪些是比较高端的金融，比如金 ...
不骗人 武理工 鉴湖校区 经济学院，可惜理工是工科学校以材料汽车见长。 不过我听说武汉大学的数理经济和金融试验班会开那些复杂的数学课程。本人14年考研，你呢？
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库恩塔克条件 发表于
呃。。。。
那学金融的，本科为什么要上数分、高代、实变、泛函、随机过程、常微分呢？
不骗人 武理工 鉴湖校区 经济学院，可惜理工是工科学校以材料汽车见长。 不过我听说武汉大学的数理经济和金融试验班会开那些复杂的数学课程。本人14年考研，你呢？
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库恩塔克条件 发表于
呃。。。。
那学金融的，本科为什么要上数分、高代、实变、泛函、随机过程、常微分呢？
诶诶 希望你没问题，考得顺利吧？
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闲鹤织乐 发表于
诶诶 希望你没问题，考得顺利吧？
应该比去年好点，不过考完的感觉并不是很舒服。
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金融学专业对数学要求高吗?
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你好！应该说还是有点高的
不知道下面这条知识能否帮助到您
买房的时候,不管你是否专业,但至少要表现得很专业,防止被忽悠。去售楼部,购房者对楼盘想要多方面了解,就不得不问一些问题。那么,怎样问,才能显得自己很专业呢?
去售楼部像这样提问 会让人觉得你很专业
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金融数学专业有前途吗？就业怎么样？
08-12-26 &
数学上的很多知识是可以跟金融里的计算题相联系的,在大学里的一些数学系的学生在升读研究生时就会选择金融,金融数学是个比较有难度的专业,但如果学的好,学的透,以后会很有前途,工资待遇会很好。
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数学上的很多知识是可以跟金融里的计算题相联系的,在大学里的一些数学系的学生在升读研究生时就会选择金融,金融数学是个比较有难度的专业,但如果学的好,学的透,以后会很有前途,工资待遇会很好。
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很有前途，但是现在金融危机可能一两年之内不好说，但是以后会很有前途的
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金融数学是属于量化交易&&&以后会很流行的
请登录后再发表评论!学金融的，但是数学不好，还有救吗？
来源：互联网
【我是大学选的金融，但是我高中是文科班，数学也不是我最擅长的，一到大学，接触微积分，高等数学，一下就懵了，讲的啥听不懂。 我想问一下，如何提高自己的数学素养】
我觉得是这样的：首先，“金融”是一个比较宽泛的概念，它对应了很多具体的知识领域，其在现实世界中的应用又对应着许多具体的职业和工作内容。比如你可能会成为量化投资分析师、对冲基金交易员、策略研究员，这些职业通常对数学要求很高，如果你一直数学不好，那只能 Kiss goodbye 了。但是还有另一些职业，比如投资银行分析员、风险投资家、信托经理、保险销售、银行柜员、企业财务人员，这些职业对数学要求很低，甚至仅限于加减乘除。你可能觉得你听到了一件天大的利好消息，但是且慢，有以下几件事情你必须注意：如果你想从事学术研究（Academic research），那数学好是一件必要条件；对于数学要求不高的职业，通常会要求你“对数字敏感”（sensitive to numbers），意味着你要能从大量的财务、经济数据中找出关键信息或规律性的东西，而不能看见数字就眼晕；即使前两条假设被你成功规避了，本科数学不好会影响你许多专业课的学习（宏观/微观经济学、计量经济学等），进而影响你的 GPA 和简历，最终影响你找工作/出国；最重要的，如果你数学不好是因为性格或能力上的“系统性原因”，比如懒惰、学习能力低下，那么数学不好会表明你在很多其他方面能力低下（no offense），最终对你的学习和工作产生长期的不利影响。在我看来，真正重要的是你要想清数学不好意味着什么、会导致什么后果，进而决定你下一步怎么办（努力弥补、另辟蹊径、置之不理 etc.）。希望我说明白了。
楼主，请喝下这碗鸡汤：只要你专业知识够厉害，你有好的想法，数学的部分完全可以找别人帮忙。这样的例子比比皆是。你一定听过柯布-道格拉斯生产函数(Cobb-Douglas Function)， 一般形式为。这两个人里面，Paul Douglas是个经济学家。有一天他看着一组美国产出、资本投入、劳动投入、工资及资本回报的数据，发现虽然资本和劳动投入都在变，但是他们的回报率貌似很稳定，其中资本回报占总产出的比例大概稳定在25%左右，而劳动回报占总产出比大概是75%。然后他就想从这个现象中得出具体的产出函数，就是的具体形式是什么。也就是structural form了。可是他的数学不好，自己搞不定。于是他找来数学家Charles Cobb, 数学家用了一下Navier-Stokes Equations,就得出了的形式，在这个例子里是0.75。这个形式现在的应用范围已经远远超越了生产函数。你也一定知道瓦尔拉斯(Leon Walras)：微观经济学里的Walras' Law, Walrasian Demand, Walrasian Equilibium...楼主可能不相信他的数学也不好。其实他在1880年代左右提出的一般均衡理论的时候，里面的数学推导有错误。后人直到50、60年代才慢慢把这个数学证明证出来。证出一般均衡理论的这帮人里，其中有一对叫Ken Arrow (1972年诺奖得主)和Gerard Debreu (1983年诺奖得主)，楼主学金融的得知道阿罗-德布鲁证券(Arrow-Debreu Securities)吧。Arrow也是经济学家，Debreu是数学家（同时也是经济学家），证明里最难啃的数学部分相信也是主要由Debreu搞定的。同样的还有把博弈论引进经济学的冯·诺伊曼(John von Neumann和摩根斯坦(Oscar Morgenstern).摩根斯坦是普林斯顿的经济学家，他找来身为数学家、物理学家、发明家还是“计算机之父”的冯·诺伊曼，于是诞生了1944年的这篇巨作"Theory of Games and Economic Behavior"。哦还有，听说卢卡斯(Robert Lucas, Jr. 95年诺奖)的本科是学历史的呢。他娶了个学数学的妻子。所以我才说，只要你专业知识够厉害，你有好的想法，数学的部分完全可以找别人帮忙。-----可是，我也给最高票数狠狠点了赞。因为前提是你的专业知识得过关，得有好的idea。学好专业知道，微积分和高代是一定需要的，足不足够另说，depend on你未来的职业定向。与此同时，更要想想自己比起那些数学功底好的同学，可以挖掘的优势在哪里。
学习经济/金融恰恰可以让一个自认为数学不好的“文科生”重新认识数学的神奇。当你发现用一个偏导数就能衡量变量之间的影响，用一个拉格朗日乘子就能体现稀缺资源的价值，或是用一个欧拉方程就能描述最优化主体的行为时，你一定会惊讶于自己“这么多年文科都白学了”。数学是不分“文理”的。数学在“文科”中的应用不计其数。如果你能够清楚地认识到这一点，并且打破我们从小就被灌输的“文科理科、非黑即白”的思维模式，那么要学好数学其实并不困难。
谢邀，题主没有给出“有救”的定义，我只能在此猜测，题主想要的“有救”等同于“在金融领域找到工作并获得稳定收入”。单从这个定义来看，有救，完全有救。金融领域的一线员工，工作中运用到的数学都只有小学水平，很多时候不用心算，计算器就搞定了。柜员，会计，客户经理，理财顾问，担保公司，券商，保险业务员，你能做的比比皆是。收入+不等，这里面的差距是差在你的营销能力而不是数学水平。如果题主志向不止于此，“我要在金融行业赚大钱，买房子，搞项目，成为中产阶级的中上游！” 那答案是有救，还是有救。这时候对你的数学水平要求大概也就提升到高中层次，你得对自己每天过手的数据和公式有一定的理解，会用一元二次方程和二元二次方程，会算临界数据，对利润成本公式的变化要了然于心，如果投资商铺或者与人合伙，对你的价位啊费用啊分红啊敏感一点问题也不大。我接触过的几乎过半产业业主，都只听总报价，不深究其中的点数，如果有心操作，空间还是比较大（当然人家也不在意那几个钱）。在这个阶段，人的收入基本就和时间分割开了，脱离了“有做有拿没做没拿”的盈利模式，可以做的事就太多了，年收入50w起无上限。我所接触的人里面，有银行中高层，券商主管，民间融资，财务总监、信托高层等等。和上面一样，考验的是营销、人脉、后台、原始资本甚至以职位本身为核心的内部斗争，而非数学。如果题主志向还不止于此，要成为精算师、量化投资分析师、甚至经济学家、金融学家、意见领袖，那倒是需要点数学的。
换个角度回答下这个问题。1. 数学的语言性。数学是一门语言。类比英语，在不同的语言环境，要求就会不同。比如在英语系国家，英语能力会影响你日常生活的各个方面；而在中国来说，英语水平不会影响你的日常生活，但还是会影响你的职业发展等（申请外企工作等等）。同样对于金融的不同领域，数学能力会限制你的选择和发展空间。数学能力未必是must have，但数学所培养的思维一定是nice to have。2. 数学的工具性。金融不同领域会用到不同的数学工具，是stochastic calculus，PDE （比如卖方的quant们），还是泰勒展开级别（比如某M记公司的consultant）。毕竟大多数时候，从事金融的不需要成为工具的创造者，而是需要成为工具的使用者。而学会使用工具的难度会远低于创造工具的难度。所以，结合职业规划，学会使用所需要的工具是必要的，也是可行的。
我有个大学同学，文科生，转专业到金融工程专业，毕业的时候建模水平在班上已经排前三了，所以事情做不好首先不要找借口。
个人认为数学不好的文科生选择了金融专业，大学四年在学业上是会很---辛苦的。因为金融有好多数学相关的课程啊，如高数概率论线性代数计量经济学etc，学得不好不仅打击自信心还会拖低成绩绩点，直接影响奖学金出国申请各种机会。所以，如果对数学特别恐惧的孩纸，建议慎重选择金融专业。
我来提供一个新角度吧，题主可自行感悟！把数学当做摄影、绘画、音乐、舞蹈来学，不要望而生畏，数学只不过是一种十分古老的技术/艺术，它的博大精深而又晦涩难懂的外表，容易让人敬畏和害怕，其实数学很有趣的。举个栗子吧！前一段时间在捣腾回归分析，外行人一听就不明觉厉啊，我和你简单说一说什么是回归分析呢？从前有个好奇的人种豆子，他发现有的豆子长得大，有的豆子长得小，这个好奇的人就觉得很奇怪，这是为什么呢？通过一株一株的看自己种的豆子，他做了一个猜想：大豆子的后代会比较小，小豆子的后代会比较大（这就是统计学的假设H0），为了验证这一猜想他找了全国各地的小伙伴帮忙从相同的袋子里面取不同种类的豆子回去种，然后豆子在他们的悉心照料下渐渐长大，这个好奇的人就把豆子全都要了回来，一个一个标记大小，然后发现自己真聪明啊，之前的假设是正确的，太大的豆子的后代会逐渐变小，太小豆子的后代会逐渐变大，也就是说大家的个头趋于向平均值附近靠拢，他把这种现象取名：返祖，后来又被各种人改名，变成了回归，也即大家喜欢回归到平均水平的地方！你看，你理解了回归了，接下来开始说回归分析吧！(吃个饭先
Leo是老大:
我也是文科生，我也是学金融的。来说说我的看法吧。1.关于文科生与理科生？上大学后，寝室里有两个文科生，两个理科生。然后，我的感觉是，文科生高中的答题训练让我们更倾向于感性思维，思维更注重全面性（就像高中文综答题，时踩点给分，所以列点较多，刻求全面，但每一个点后面的阐述则并不是长篇大论的细致），思维是广度和横向扩展较多。但理科生的思维则是纵向发展较多，注重深度，他们更注重一层一层的推导，一个问题一步一步的往下深究，刨根问底的那种。感觉里，文科生的思维更像一个十字架的“横”，而理科生更像那个‘竖“（当然，这种事情不能一概而论，个体都是有差异的，文科生里也有”理科生“，理科生里也有”文科生“，我只是描述一个我自己观察到的大致现象而已）2.关于文科生的数学和金融？我也是学金融的文科生，当然，已经走到大四的尾巴了。虽然高中学的数学比理科生浅，但依然不太影响我的大学数学类学科的成绩（并且都是平时上课比较水，靠考前5-7天突击考的，原谅我其实比较懒），依然高数96，计量经济学95，概率论100。在这里，希望可以和题主分享一下我自己的方法吧。--------------------------------------------------------------------------------第一，也是最重要的，不要老想着自己是文科生，所以数学弱，所以数学弱。你必须改变你的想法，树立自己对数学的信心，文科生又怎样？文科生也能把数学学得不比理科生差！（但如果你是实在是厌恶数学到自己看见就能吐出来，那当我没说。只要你没讨厌到这种程度，你又有想要学好的心，那么再差也差不到哪去的）第二，刻意训练自己的逻辑思维。上面我所提到的我感受到的文理科思维的差异，是为这里做铺垫的。想要学好数学，除了信心外（对一件事的信心是你想要成功的做任何事的前提），还有就是数学所需要的思维，你需要有意去训练自己和培养自己。你需要在你文科生的横向思维上，加一个“竖”。多看看可以增强自己逻辑思维、思辨能力的书，多做做可以训练自己逻辑思维、思辨能力的事情。具体怎么做，题主可移步知乎关于逻辑、思辨训练类提问下面的答案。就我个人而言，我觉得对我逻辑训练最多的是，做科研！跟着导师做课题，自己带队参加科研比赛，从立项书到结项书，每一步都在增长我自己。第三，我自己总结的学数学的一点点小方法。（不一定适合所有人，仅供参考）因为文科生学数学很容易落入的陷阱是：单纯的背公式和公理，但却对它们背后的东西囫囵吞枣。大学数学，当然也有背背背！就能解决的试卷，如果题目够简单只是单纯的考查能够运用公式就可以了，但这种学习，一旦题的难度提升你就蒙了。所以，最扎实的做法是你不仅要背的到所有的公式和公理，你还得知道关于它们的三点：（1）它为解决什么问题而诞生？---教材上的每一个章节引言里抛出的问题，就是为了引出这个公式和公理诞生的，即是其源头。（2）它是如何推导出来的？----公式和公理，教材上有推导过程的，一定要看懂（看不懂问老师总可以咯~）（3）它运用的前提和限制条件？-----有些公式和公理运用的前提是很容易在答题里被忽略的（比如要求xxx不为0时才能适用该公式等条件）以上三个分别对应了如下问题，该公式和公理应该在何时何地用？怎么用？使用时的注意事项？然后剩下的就是做题了，熟能生巧吧。期末复习数学小Tip，上面我也有提到过，我复习数学类考试一般都是提前一个礼拜左右，具体复习方法如下：第一，先看书！把书上所有的东西都看一遍，看懂！看懂的意思就是做到第三点下的（1）（2）（3）都搞清楚。第二，就是做课后的习题，加深印象，检查是否真的看懂。第三，就是自己找往年的考题练习，检查盲点，再针对性加深对不熟知识的复习。先就酱吧，以后有空再更。欢迎指正，谢谢~---------------------------更更更的分割线---------------------------------------关于文科生学习数学，我觉得还有必要更的Tip主要是知识点梳理和练习了习题之后的总结：1.知识点梳理：由于我的复习时间一般为1个星期，因此效率还是比较重要的，我除了第一遍会看书以外，在最后临考前一天还会再次回顾复习一下知识点。由于数学书一般还是比较厚的，因此我自己会提炼所有知识点出来自己做成一个薄版的“数学书”，当然是薄的只有几页。。。。。当年看书的时候我会每看完一章，就总结一章的内容，一般包括定义、公式及其注意事项，难以理解的公式我还会在下面举个例子帮助理解。2.习题总结：数学题大家很小就做过了，举一反三也是老生常谈的问题了，但真的练题效率的提高非常重要。每次做题，做错了的我都会做一个总结，错在哪里？是公式的运用前提没有注意？还是思路就错了？还是完全做不来？（完全做不来就要对应教材重新深入学习这个知识点到这一类题完全不压力了。。。）还是什么。。。。。同时我会把相应的教训总结对应到之前自己的知识点梳理旁边，用红笔做标注，提醒自己不要再犯。其实你把你每套模拟题或者往年考试题拿出来看，要是不总结和提醒自己，呵呵，其实老错一个考点的问题。。。。。所以避免重复犯错对于提高分数非常重要！好了。。。。。我也不谈什么数学爱好兴趣的高雅情怀了，我也没啥这类情怀。。。。。只针对考试针对应试教育给点自己的经验。谢~
我高考英語三十多分，大學讀的是英語師範，沒考過四級，到我現在卻和外教一起從事英語教學工作。請不要低估自己。
grace wang:
7.29更新～首先说个抱歉，因为部分内容是从另一个回答里直接拷过来的，所以有些内容断章取义，有些内容文不对题名不属实，特此修正部分内容。必须声明的是，这个回答主要想告诉楼主以后如果在金融领域就业，并不是所有岗位都要求数理功底强的，有些基础岗位其实对数学要求很低，还有些看上去高大上的岗位其实对数学要求也高不到哪里去。让楼主不要担心。－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－别喷我，但是说实话，觉得有些岗位会四则运算就行了，微积分怕是用不上吧？拉格朗日干嘛的？傅立叶极数？没听说过。。。直接把我另一个答案中的内容拷过来，看看各种岗位对数学的要求注：我也只是粗粗分类，没能做到不重不漏，只是告诉楼主不是所有岗位都要求数学好的只截取一部分，有断章取义的弊病，有兴趣可以去看原答案：之前的回答是“什么样的人适合读金融”，有些内容放到这个回答里就显得不够切题，因此，重新定义几个关键词：学历高（有些限定985 211、有些限定清北复交、有些限定硕士及以上）、数学好、颜值高、爱学习、家境好（资源广）、性别男（此处只是指有些岗位偏好男生，这也不是金融行业的特例）、善交际、英语好、肯吃苦如下按照不同类别的金融机构，将上述特点按照重要性排排序（个人观点，欢迎来辩）1.国有商业银行，股份制银行如：人行(政府机构)、工农中建、交通、招商、浦发、民生、兴业、广发、平安、中信等等银行家境好（资源广）、学历高、颜值高、善交际、性别男、爱学习、数学好2.城商行如：北京银行、上海银行、南京银行、江苏银行、杭州银行、宁波银行、天津银行、大连银行等等各类地区性银行及城市商业银行家境好（资源广）、颜值高、善交际、肯吃苦、爱学习、数学好（这类了解甚少，欢迎纠正）3.外资银行&投行如：摩根士丹利、摩根大通、高盛、德意志银行、巴克莱集团、渣打汇丰花旗东亚星展苏格兰皇家银行等等学历高（有些只要清北复交）、英语好、爱学习、家境可、数学好、肯吃苦、性别男、善交际、颜值高4.证券，基金类如：申万宏源、国泰君安、中信、国信、安信、海通、国金、光大等等证券上投摩根、华夏、华安、国泰、融通等等基金学历高、肯吃苦、爱学习、数学好、性别男、善交际、颜值高、家境好5.保险公司，金融租赁，信托，资产管理如：中国人寿、泰康人寿、中国人保、太平洋保险等等保险公司交银融资租赁、东方资管、新华信托等等善交际、爱学习、肯吃苦、颜值高、数学好（如果作精算师，这就是绝对的第一）、家境好上述，很多在排序的时候也很纠结，因为重要程度实在难分伯仲～补充一句，如果想要搞研究，数学还是必须学好的，毕竟现在金融类的研究数学建模最关键，理论研究太难突破，以上～
Troy爱跑步:
楼主如果想今后从事金融工作，我觉得数学不差是比较基本的，但并不需要你出类拔萃，除非你是做衍生品设计的，那是纯数学的世界了。我可以告诉你一个真实的案例，名字我不说了。投行PE圈子里有一个很senior的MD，是律师出身，整个圈子都知道他不会用Excel，不会做financial model（会看但自己不太会搭），人家是在投行从a-level开始做起的，你简直无法想象不会用excel不会做model怎么才能在投行里活下来，但现在人家是MD了，圈子里没有人会因为他不怎么会用excel而对他有歧视，相反他很受人尊敬。所以我觉得楼主不用太担心，只要你是smart gay，对自己喜爱的事业有热情，能坚持下去，我觉得没什么问题。职业生涯是一场马拉松，没有人是因为开头的3km穿的鞋比你好所以最后赢下比赛的。
放心学吧，一般人的数学能力还不足以到拼金融的程度
楼主放一百个心，绝大多数金融职业具备基本的数学技能足够了需要高深数学知识的金融岗位一般不是留给金融科班的同学们的数学博士，物理博士，计算机博士们非常受欢迎，什么量化啊，衍生品，策略设计，这些产品设计的方面需要很高深的数学。就算你数学再好基本上也和那些人没得比，没有突出竞争力。金融需要的是什么？是资源科班出身的话，你会积累大量的人脉资源，这就是你的优势。即使你不是科班出身，资源同样是可以累积的，知识会多花一点时间。资源也不全是人脉，各种各样的优势都有可能是资源，多发掘自己的潜能就好。说到底，金融基本上都是买卖，学会包装推销自己的产品，学会辨别别人的产品好坏，这就很够用了。像券商里面：投行、研究所、销售、资管都是这样
大老虎的小绵羊:
学财务的。大一高数哭晕在教室。。。。接下来两年都是睡晕在教室！考试考了98。应该有救得。如果只是为了期末考试！和你们老师多混个脸熟吧！
先握个爪。~T_T~ 我学的是财务管理。同样是数学渣渣。上高中的时候数学就没及格过。〒_〒
进了大学 高数 线代 概统都是六七十分飘过～
分虽然不高但考前预习的时光也是异常艰辛。上课听不懂老师讲课会很烦躁。然后思绪就会神游飘忽起来。发发呆 玩玩手机 抄抄我看不懂的板书。就这样捱到了结课。
虽然身为理白。但考前还不想放弃治疗。泡图书馆一页页地刷书啊。背背题型啊。问问周围会的人啊。预习的时候还真是争分夺秒。 考前心情很焦躁很忐忑。但幸好还没挂。阿弥陀佛～么么哒。
可能会有人问。明明知道自己数学不好。为毛还作死选跟数学关联度很高的专业。我只能说是阴差阳错。想过转专业。但后来想到在我们学校适合女生学的最好的专业也就是财管了。便妥协了。
也思考过自己该怎么走好未来的路。数学这么差。考研的话数学无疑是一大致命的软肋。不考研的话光靠拼命拿证 拼命提高自己的专业实力就可以补救的么？。。。迷茫。
说到这儿。贴一篇今天在一个上看到的一篇问答吧。 ———————分割线———————————————
有劲不知道往哪里使的时候，真是能力配不上理想？
柠檬味的芒果问：之前听别人说过一个观点，“迷茫是因为你的能力还配不上你的理想”，这个观点真的对吗？ @jhouselife 答柠檬味的芒果： 这句话在某种情况下也许是对的。
一个人迷茫，没有目标，没有方向，不知道要往什么地方努力，不知道怎么继续走，不知道自己未来要怎么度过……就是因为害怕虚度人生、害怕浪费青春，有一颗向上的心但又找不到方向的人才会迷茫，你见过有几个安于现状的人是迷茫的？迷茫的人，都是有理想的人。是啊，有人问了，既然你有理想，那你就往那个理想前进去奋斗啊。
可是，我们大多数人，对理想可能就是说我将来想过事业有成、衣食无忧、不负此生的生活。那么，对于自己想要什么事业，怎么个不负此生法，我相信，这才是大多数人迷茫的原因。有理想的蓝图，但不知道怎么走。好像有千条万条路，可是，因为现实的种种原因，结果第二天起床，还是老路一条。我当然不是为思想的巨人，行动的矮子那类人说话，我的重点是：有很多人，很有潜力，很努力，可是，他没有机会，没有平台，没有一点点指引。就像盲人摸象，像瞎子走路一样，总是兜兜转转，原地踏步。
今天周六，我还是在上班，我也还是利用午休的时间来打下这些字。因为我也正在迷茫，来新公司不过一个星期，依然是一个游戏公司，是我不愿意再踏入的游戏公司，可是我现在依旧坐在游戏公司里上班。为什么？国庆前，找工作的时候，我告诉自己，就像去年刚毕业一样，进一个新的行业，一切从头再来吧。我投了简历，各个行业，不管对方要求是什么，我尽量投，结果，没有一家游戏以外的公司给我电话。而游戏公司的电话却此起彼伏！因为我的简历告诉了那些人，我是游戏行业，我在大公司呆了近一年，我有近一年的工作经验，在游戏行业我这种职位算是有一点点资深了。现在问题来了，没有其他公司给你电话，而游戏行业却愿意付你恰当的薪水，而你当时家里没有任何经济来源，弟弟生病，自己在广州还在付房租，要还银行学费贷款，还要存钱补给家里……你会怎么选择？
于是，今天我照旧在一家新的游戏公司加班，写着自己也不知所云的新闻，玩着复杂、无聊、不明就里的游戏。那些文章说，能力配不上理想才迷茫！一个人的能力是怎么获得的？是通过一次次反复的训练和实际的职场来练就的，不是你在家里看了本书你就有能力了。
一个前台，她当10年的前台，她与10年前的自己相比，能力并没有任何提高，职业能力开始固化，她的工作真的就是十年如一日地重复下去！她对前台那些工作只是变得无比熟练，她可以轻松搞定前台工作，更可以当个小组长或者小主管来教新来的前台如何工作而已。可是，如果是一个向上的前台，她有上进心，而公司愿意给平台给机会，她的能力才能在锻炼中提高。如果连这种机会都没有，她怎么锻炼？
去年刚从学校出来，啥也不懂。但我知道自己学习能力很强，无论是哪个公司，只要愿意任用我，我都可以达到他们的要求。但是，面对一片空白的应届毕业生，有谁相信呢？即使我考了四六级，拿了计算机证，也拿了学校里乱七八糟一大堆奖，但我自己非常清楚那些奖怎么来的，英语是怎么过级的。所以，我的问题来了，一片空白的我，好像去哪里都可以，但路只有一条，你可要怎么走？于是，我每一次求职，都是抛硬币，瞎碰的。哪个公司愿意要我，我就去哪里，不问什么行业不行业。
阴差阳错入了游戏行业，还呆了近一年，有了一年经验了，结果怎么也跳不出去了。我会媒介，会文案，会PS会PPT，还弄过小段时间平台运营和项目管理……好像了解得特别多。可我并没有在哪里获得长远的发展，现在在做的文案工作，我心里很明白，已经走到头了，我呆十年，十年后的工作还是和现在一样。日复一日地重复，五年后？十年后？ 我相信不仅是我，即使是那些总监、经理，在职场中，工作得心应手之后，剩下的就是熟练和重复了。谁不迷茫？有谁不迷茫？别说我等小员工，那些创业者，领导者，都迷茫。他们的收入可以满足他们的物质欲望，但却无法填补对于后面已知人生的空虚。
每一天，我都想离职。但想完离职之后，又继续想，我得努力坚持。因为只有我一个人，只有自己，我甚至连商量的人都没有，身边没有一个能沟通工作困扰的朋友，因为有时候别人比我还困扰我还要扮演正能量去安慰他们。再痛苦再孤独再迷茫，都找不到人商量。
我也让自己活得很累，努力健身啊，练书法啊，学日语啊，拼命看书啊……乱七八糟一大堆，却没有哪一项取得瞩目的成就。可我还是告诉自己努力学习，说不定哪些就用上了，可以时来运转呢？我不知道能怎么办，再痛苦可我还要生存，我也有梦想。但梦想再大，如果你连现实中基本的生存都无法满足，又怎么谈梦想？
“余生，是已知的未来；未来，是未知的余生。”
或许，迷茫唯一的好处是，我们的未来还未可知。 ——————————分割线————————————
好吧。这篇是有点鸡汤。但看后多少会有点感触吧。我想说。只要你想。只要意志尚存。只要信念不倒。只要你肯说服自己一定能行。数学再差又能如何？数学都差了那么多年了。想突然间脑洞大开具备良好的数学素养。这现实么？金融虽然离不开数学但又不是只学数学。还是多看些财经类的杂志 多关注一些财经新闻。培养自己对专业的敏感度更重要吧。
爪机党。排版乱。见谅～
感觉下面很多答案的论述都是在讨论数学对于金融的重要程度，而题主的问题明明是“我想问一下，如何提高自己的数学素养”，泥萌平时写数学题都不仔细看题目的么。。。————————————谈谈自己的理解吧，答主的数学能力虽然不是十分超群，但是还是可以的，至少对数学有浓厚的兴趣，对，我想说的就是兴趣+坚持，虽然这是一个非常烂俗的观点，但却是我学习数学的感悟，高中时代参加过数学竞赛，尽管成绩一般，但那却是我完全沉浸在数学世界中为数不多的时光，当时每天都在刷题，刷题的时候每遇到没有思路的题目，我就会一直想，有时候会想一整天，即使在做其他的题目时仍然念念不忘，所以经常会因此失眠，当你遍试各种方法最后做出来时会感觉成就感满满，即使最后没做出来，这时再去看答案会收获更多，很多人做题都是浅尝辄止，一下子想不出来了就赶紧翻参考答案，或者求助他人，这样你即使看懂了答案，你还是学不会答案的思维。很多人从小到大学了十几年的数学，很多人觉得脑子里有了很多的数学知识，觉得知道什么是函数，什么数列的求和，什么是导数、微积分就是数学，其实这样只不过是在记忆数学，其实数学学习的核心应当是数学思维的养成，比如数学中由已知条件推导出最终结论的过程就是对事物之间内在联系的一种挖掘的一种思维过程，听过很多数学无用论，之所以觉得数学无用，就是因为很多人只学到了表层的数学：对数学知识的单纯记忆，比如老师在课堂上讲了一种新题型，你记住了，考试的时候改了几个条件，几个数据，你还是会做，你考了一个不错的的成绩，但是能说你真正学会了数学吗？你只是在将别人或是书本的思维过程完整地背了下来，然后做相同的题型的时候原封不动地还原出来罢了，给你一个从没见过的题型你就会丝毫不知从何入手。只有思维上有所提高，你才能触类旁通，做出你从没见过的题目。你觉得数学很枯燥很无聊，完全提不起兴趣，很有可能你在强迫自己的大脑接受数学的知识，这样学久了知识终会忘，尝试去体会将题目解出之后的那种成就感和快感，先从难度适中的题目开始，给自己多一些信心，然后去认真感受数学思维的魅力，唯有如此，才能真正提高自己的数学素养，不然，抱着一颗极不情愿的心去学只会让自己陷入痛苦和效率低下之中。
有救。我本科专业经济。大一数学分析 线性代数都70多。二年级上了难一点的专业课感受是这样的：高微好有意思啊我靠得用数学 高宏好有意思啊我靠得用数学 金融经济学好有意思啊我靠得用数学 然后数学就学好了。如果对某件事感兴趣的话，至少在本科阶段，天赋的影响是不大的。
题主完全不用担心，本人昆士兰大学金融硕士毕业，从小数学不好，高中就是因为数理差高考不怎么样之后就去了澳大利亚读书。金融更多看重的是你对各方面信息包括数据的一个敏感度和分析能力，计算什么的都可以通过工具和模型完成。
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