金融需要学高等数学、概率论、统计学、线性代数、数学建模等数学相关内容，金融学对数学的要求是很高的。
金融学习的专业课中运用到数学知识的有哪些：
1.《运筹学》：线性代数、高数、概率论
2.《公司金融》：高数
3.《投资学》：高数
4.《金融工程》：高数
5.《金融经济学》：高数、线代、其他数学基础（本科未学过）
6.《计量经济学》：高数、统计学、线代
经济学的几门尤其是金融经济学对数学的要求是比较高的，因为各种证明题和微积分计算着实让人头大！而且理解起来也比较困难，偏向于理论。但是财务类的专业课就不会涉及微分这种运算，也不会有定理让你证明，只是对加减乘除的计算量比较大。综上，本科阶段对数学的要求比一般工科还是要低一点。
以后步入金融行业，会有很多从业方向的细分。如果是做量化，那么对编程的要求很高（一个好的量化投资师也是优秀的软件工程师~），而我们知道编程模型的设计是运用到很多数学知识的，基本上都是数学专业的内容，比如随机过程、离散数学，所以量化对数学的要求很高。
金融学是一门研究资金和资本市场运作的学科，涉及经济学、数学、统计学、财务会计等多个领域。因此，金融学对数学有一定的要求。以下是金融学中常见的数学应用：
1. 微积分：微积分是金融学中最基础的数学工具之一，用于研究资产定价、风险管理和衍生品估值等问题。微分和积分的概念和方法在金融学中有着广泛的应用。
2. 线性代数：线性代数在金融学中的应用主要包括解线性方程组、矩阵运算和向量空间等。线性代数在资产定价、投资组合优化和风险管理等方面有着重要应用。
3. 概率论与数理统计：概率论与数理统计是金融学中不可或缺的数学工具，用于研究风险管理、投资组合理论、时间序列分析等问题。分布函数、随机变量、假设检验和回归分析等概念和方法在金融学中具有广泛应用。
4. 随机过程：随机过程是研究金融市场中随机现象的数学工具，如股票价格波动、利率变动等。马尔可夫链、伊藤引理和布朗运动等概念和方法在金融学中有着重要应用。
5. 优化理论：优化理论用于研究投资组合优化、期权定价等问题，涉及线性规划、凸优化、动态规划等方法。金融学中常用的优化算法包括梯度下降法、牛顿法等。
6. 数值分析：数值分析是研究计算方法和算法的学科，用于解决金融学中的实际问题，如求解偏微分方程、数值积分等。金融学中常用的数值方法包括有限差分法、有限元法和蒙特卡罗模拟等。
总之，金融学对数学有一定的要求，包括微积分、线性代数、概率论与数理统计、随机过程、优化理论和数值分析等多个方面。掌握这些数学知识将有助于更好地理解金融学原理，解决实际问题。
