金融数学是这些年随着衍生品，量化交易等话题被越来越受重视后被提出的。 或者更直白的说， 金融学的是商科思维逻辑，金融数学学的是数学思维逻辑 。相近的专业还有 金融工程 ， 定量金融 等等。 因为现在数据分析，数据处理不断在这个大信息时代被镀金化，所以把对数学和计算机的运用能力提到了一个新的高度。
本科阶段有学生可能就读的是纯商科类的课，学过的数学知识比较浅，所以很希望通过研究生阶段的再深造，补齐这方面劣势。但是如果你是因为想要个好听的 title 而选择金融数学，那么先做好心理准备： 这一年你会学很多纯数学的知识，而数学是比较枯燥的 。
举个例子，可能会有一门课程（例如布朗运动）是专门为了研究股价运动而开设的，这门课会让你一直在推倒各类看不懂符号又很难的数学公式，来研究股价的运动规律，整个过程几乎不涉及任何金融知识。
所以，对于那些未来不想做纯数据方面研究，或者走程序员路线的，一定好好考虑清楚是否这个专业适合你。当然，如果你觉得这个专业含金量更高，更好找工作的话，那确实在面试招聘时，或多或少会有一点优势。至少简历关，更容易过的去。
关于金融数学与金融工程的区别，其实在我看来就是： 金数更多是创造模型，金工则是将创造的模型用编程的方法去实现。
所以在看专业开设课表时也能发现金数的课多是数学课（比如 随机，时间序列，计量等），而金工则更多的是计算机方向的课（如 R 数据挖掘， C++ 等）。
在美国，第一批华尔街资本家不断开始运用高频，算法，数据挖掘等进行交易后，金融工程这个专业就变成了香饽饽。美校的这个专业的含金量也比别的国家开设这个专业来的更高。
在英国，也有不少学校会单独开设金融数学专业，不过更多的是同时开设两者。以曼大为例，同时开设了这两个专业，不过两者课程重复率高达 70% 。当然，在这边我们不谈两个专业的优劣，至少就这两个专业的生源来说，不分伯仲。
英国大学对于就读金数的学生有着明确的要求，几乎都要求学生本科阶段拥有良好的 数学背景和基础 ，比如学过：
微积分、概率论、线性代数（比如矩阵运算）、正态分布和数学建模能力。
尽可能需要有的计算机基础包括： SPSS ／ SAS （参数 / 非参数检验，模型估计）、 Mathlab 、 C/C++ （构造 for 循环， while 语句，嵌套循环，构造外函数，数组等）。
学生在申请金数的时候，也会将英国学校进行排序，大部分会将其分成三档申请：
第一阶梯 ： LSE 、 帝国理工、 UCL 、 KCL （此处暂不考虑牛剑）
第二阶梯 ：华威 、爱丁堡、 曼大等
第三阶梯 ：约克、利兹 、伯明翰等
注意排名中只列举了部分学校，其他遗漏的学校你也可进一步分析归档。其中这个专业的王牌学校则是 IC （帝国理工），申请难度以及毕业难度都很大。往年录取生源多以 数学和计算机背景 为主。
接下来金吉列留学高端部老师重点谈一下对曼大金融数学的个人理解：
外界对曼大这个学校褒贬不一，觉得这个学校 QS 排名一直挺不错的但是学生质量并没有太好，因为学校每年都会收双非的甚至民办野 G 大学的学生。关于曼大这个学校的整体评价一苇不想多说了，四个字来总结亲身体验：良莠不齐。
具体来说，你可以遇到双非的学生，每天不读书并晒着高富帅白富美生活（特别是某些著名的水学院）。你也可以遇到很多 TOP985 的学生，每天都在图书馆通宵学习。进去之后你自己有权选择你自己最喜欢的生活模式。不论什么样的选择在曼城这里从来没有限制。
曼大的金融数学（ Mathematical Finance ）属于商学院（ MBS ）和数学学（ School of Mathematics ）联合授课， 最终是数学学院颁发学位。 全年一共有 8 门 taught 课程，无选修课。曼大数学院就是非常有名的阿兰图林楼，当时出《模仿游戏》的时候，走在图林楼格外自豪。
在这边我挑几门课细讲一下：
Stochastic Calculus （随机微积分）
这门课应该是这个专业最核心的课程了，这门学不好直接会影响到下学期的很多课程。该课由系主任 ProfessorGoran 开设，教材也是他自己编写的。这门课算是这个专业里面最最难的课程了，其中涉及很多泛函数，实函数之类的内容，不管你本科是学数学，统计，计算机，大家刚开始学都觉得很艰难，所以必须多花时间预习复习。并且 这门课是资产定价最核心的课，如果你致力于做量化交易，这门课得花足够的时间打底子。致力于投行的，基金的，往年很多面试都会问你学没学过随机过程，并且让你当场写些公式。
Derivative Securities （衍生品）
这门课是商学院开设的，推荐的教材是被奉为华尔街圣经的 John Hull 的《 options, futures & other erivatives 》，这门课全世界不同老师教出不同的风格，如果你想简单可以很简单，直接告诉你 Black － Scholes 公式，然后数据套进去算期权价格。如果想很难就没边了，比如用 3 种不同方法推倒 BS 模型之类的，比如 elta 对冲， Ito 原理，偏微分方程。而曼大这门课，相比于其他数学学院的课，已经算很客气了。
主要学习内容是 Forwar, Option, Future 的无套利定价公式等，不深究太多背后的数学逻辑。这门课有个 case ，四人一组研究如何用 future 来对冲指数头寸的，用的都是现实中的数据，可以说非常有意义。 并且若你对对冲基金感兴趣的，在你面试过程中，可以将这个作为一个很不错的 case 进行阐述。
Computational Finance （计算金融）
上学期学的课基本都是理论知识，这门课的衔接是将定价模型如何通过计算机更快的实现了。 Dr.Paul Johnson 年轻帅气又聪明，刚开始的几节课他就告诉我们， 如果我们去面试矿工，把这门课学会的定价方法以及如何通过 coing 跑出定价结果告诉面试你的人，会非常加分的，因为这个编程方法在投行都是非常先进且高深的。
这门课使用的主要工具是 C++ 和 Excel 。对 Excel 不熟练的同学得注意了，画图一定要正规且学术。关于 C++, 很多人本科没有学过，但是没有想象的那么难，多练习吧，不是特别复杂。并且每节课老师会把主要代码告诉你，你需要做的更多的是算法上的改良。所以想混着过关并不难，但是想拿高分，你可能需要没日没夜的想着算法的改良以及实现，来展现最精准且简洁的语句。
关于最后 硕士学位的等级划分 ：
一共分为 Pass ， Merit 和 Distinction 。对于 MASTER 学位来说，及格分为 50 ， 40-50 不用补考， 40 以下需要。
Pass ：所有科目（不包含论文）均分不低于 50 分 & 论文不低于 50 分 & 挂的学分不超过 30 （ 2 门）。
Merit ：所有科目（不包含论文）均分不低于 60 分 & 论文不低于 60 分 & 没有不及格科目。
Distinction ：所有科目（不包含论文）均分不低于 70 分 & 论文不低于 70 分 & 没有不及格科目。
一旦有挂科，最多只能 PASS 。如果拿不到 PASS ，就有从学位降级到文凭的可能。
数学金融可能听起来很高大上，但想要拿到学位顺利毕业， Merit 甚至 Distinction 是需要付出的。
如果有更多问题可以直接咨询老师，给你进一步的指导和建议，祝好。
