學金融有沒有必要學數學分析和高等代數等高深的數學知識？
數學分析 金融學
金融是個很寬泛的概念，需要什麼樣的技能儲備取決於你要做什麼。
簡單列舉幾個分支供參考：首先，在傳統商業銀行/非銀信貸領域：如果你想做前台業務，尤其是銀行對公業務，包括企業信貸的發放、管理、回收等，那麼對企業財務分析能力和營銷能力更為重要。而現在熱門的小微金融和消費者信貸領域則略有不同，這類信貸筆數多、數額小，回收時間短，信用風險也相對較高，國內又暫時沒有完善的個人徵信體系，這需要優秀的數據量化分析和風險建模，所以對統計學、數據挖掘，還有SAS,R,VBA等數據處理的編程知識有一定需求。但具體業界的前沿已經達到多高，還有待補充。在資本市場領域，情況則又要繼續細分：
一級市場，包括傳統的賣方投行業務（上市，併購，發債等等），或者買方（PE,VC）業務，數學用的比較少，主要是估值模型會用到，但基本上沒什麼太大難度，Excel VBA拉出來算算就好。做這一行，更需要會計、財務分析、法律法規的硬功夫，還有能自信地侃侃而談地去賣服務的軟實力。你要能吃苦，肯鑽研，自信又耐心，做再多路演都不厭煩。如果是產品設計領域，尤其是結構化產品和衍生品的設計與定價（賣方），那的確是需要非常高深的數學知識。尤其是利率衍生品，市場大、品種多，市場和信用兩大風險都要研究，難度的確很高。利率衍生品的定價研究從90年代開始到現在經歷了好幾代，可見其發展之迅速。好多模型都非常艱深，沒有紮實的測度論、隨機等知識基礎，的確做不來。
二級市場，情況又得分：
普通的基於基本面的投資研究（股票行研，債市研究）和交易，數學也沒有非常難，主要還是搜集、整理、分析、利用信息的能力。股票行研尤其是。既要對各種公司的報表報告熟稔於心（會財務分析），又要能吃苦去做實地調研，又要關注宏觀調控信號，更重要的是要對整個行業的大環境、產業鏈等有了解，能把整個行業的鏈條、邏輯摸透。這是一個綜合性很強，但並不是十分量化的工作。固定收益證券的研究更側重對政策的分析。尤其是財政部和央行的各項貨幣政策、公開市場操作都得心裡有數。除此之外，宏觀和策略的研究則要複雜很多，這也是為什麼很多崗位會要求經濟學的博士學位的原因。想要對整個宏觀經濟形成理性的看法，本身就需要很強的邏輯思考能力和數學功底。而量化交易肯定對數學和編程要求很高。儘管對於交易者而言，你不需要去定價，去設計，但是想要找到盈利穩定的策略，找到可靠的出入信號，想要管理好市場風險和流動性風險，這也很考驗數學分析的能力。做量化研究是需要持續地學習前沿方法的，也經常需要看論文。學好題主所說的知識會很有幫助。
所以，是否需要學習高深數學知識，取決於你要做什麼職位。只有與量化相關時，這些知識才直接有用。但如果讓我重新過一遍大學，我會儘可能的去把這些課都學了。因為人的技能是向下兼容的。學好數學，你依舊可以去做普通的基本面研究，但學不好數學，量化研究恐怕就難做了。
所以在你學習能力最強、求知慾最旺盛的年紀，學得艱深一點沒有什麼壞處。就算什麼都用不到，在學習的過程中培養出的邏輯思考能力和理性分析的能力，也會對從事金融行業很有裨益。個人意見，僅供參考。
謝邀。
如果做數理金融的話，不僅要學數分高代等基礎的數學知識，還要學以測度論為基礎的概率論、隨機過程、時間序列分析、隨機微分方程等有一定難度的數學知識。數分高代實在算不上「高深的數學知識」，大部分理工科學生都要學微積分和線代，數分高代也不比他們難到哪裡去。有這麼廣泛的群眾基礎，哪裡高深了。。如果不是做金融工程這種技術活的話，那可能確實會求導就夠了。反正金融前台拼人脈拼背景拼人際關係，有種非人力能為的感覺。這要看你怎麼定義數學分析和高等代數的高深知識了。
不同書籍範圍是有出入的，不過，貌似陳天權的數學分析講義也沒講時間序列。
所以你大概可以試試這個（我沒看過，只是考慮可能看看）
這種low逼問題交給我等勸退人員就好了，不用 @Yuhang Liu 您請自出馬。
貓我就不吐槽數分高代高不高深的問題了，直接進入正題：
數學裡的學科特點普遍特徵是具備一定門檻，而且有一套比較嚴格的天賦樹（比如你不點微積分，也就是弱化版的數分就點不出來實變和復變，不點個一兩點實變里的測度論之後點出的隨機過程就是殘的）需要長時間閱讀和訓練才能有一定掌握。簡單來說就是「學後撿起易，上來硬學難「。
同時， @layla 答案里的一句「向下兼容」，十分要害也讓貓十分有感觸。金融不是可交換群，很多職位之間基本只有單向流動。有些職業的入行難度實在是高，技能多天賦多的人進入起來才不會那麼蛋碎。
上面兩個都是很實在的特點，還有一個看上去比較虛但是影響很大的特點是——數學能夠訓練高緯度的思維。 這種抽象能力，其一讓我們在處理繁雜多維度的金融信息時不會自亂陣腳；其二能夠幫助我們擺脫一些常人難以發覺的謬誤，給予一種別樣的視角；其三會簡化和精準事務的描述。
煮個栗子，金融裡面有一些很腦殘的名詞（我挺想揍這些發明者的），教科書里解釋的也不是很清楚。像「違約距離」，聽起來超虛幻的一個東西，其實就是對數正態分布下債務對資產的分位：但是說了這麼多數學的好處，必須說回來。因為金融行業跨度非常大，屌絲富帥書獃子極客法律政客業務員櫃檯……應有盡有，並不是每一個都要求「高深」的數學的。所以在下曾經粗曠的給金融專業分三個類：
1.傳統功能制度性系統，某種意義上屬於體制的一部分（比如銀行的傳統業務）
2.商業，公司資產運營，生產目的金融行為（比如IPO和那些投行做的單子）3.資產的時間空間配置和風險管理（就是金融界的技術）應該說只有最後一個，是大量應用數學知識的。當然還是應該要根據自己的條件，適當接觸所需姿勢。當然因為上面說道數學有需要早期培養這個特殊性，趁著年輕還是多接觸一點比較好，畢竟為了後期咱還是得憋一兩個大件的～再說回這兩門課：
數分幾乎是一切數理話題的前提，非數理金融都需要數分的姿勢來理解一些概念。（比如對數收益，這貨使用極限定義的）。至於金融數學嘛，雖然咱是鄙視鏈的最底層，但是數分在這也不是什麼「高深」東西。高代幾乎是一切計算機作業的前提，沒有矩陣的編程簡直就是太監打飛機。不僅編程，非常多金融里的基礎計算（不是數理金融哦親）都依賴於之，比如投資組合的總方差，能不能想都不想就說出他是哪幾個矩陣組成的二次型？最後，如果你想當quant，那麼自己勸退自己，然後把自己當畜生一樣補數學和計算機吧……你要是學high了，欲求不滿看看這個金融專業學生的數學進階如何安排？ - 黑貓Q形態的回答
有人說我賣書，吼吼吼吼，我就是書販，來舉報我吧～～然後，賣書只是副業，我的主業是勸退啊親～
高深的數學知識。。。。這算是黑了一發數學專業吧。。。
數學分析和高等代數對於大學生來說不應該是「高深」的知識…
頂尖院校數學專業也是各大基金公司，投行，諮詢公司招聘應聘主力吧。數學是實力和基礎，計算機是工具，金融理論知識是方法。
謝友人邀～看買方還是賣方了。賣方最需要，因為要定價。不過買方也得會，因為有一門分支叫做統計套利。總之，隨機微積分逃不掉的～
首先，這兩門對於理工科是基礎而非高深的數學。
從問題提供的信息來看，不需要。數分和高代這兩門知識
1）買菜用不到
2）當桂圓和大堂經理用不到3）做非金融企業的財務工作用不到4）當行政人員用不到5）做ppt用不到6）做銷售用不到還有另外一大堆場景都用不到。當然，考研究生/準備出國的各項事宜/考CFA、CPA、FRM等含金量較高的證書可能也屬於「高深」或者「艱難」的範圍。做好自己，好好準備銀從、政從考試，學好MS紅綠藍的使用，社會會給你一份合適的工作的。題主問的是「學金融」，我腳得吧，作為「學」金融的，至少研究生水平的經濟學、金融學、金融工具、統計學、國際金融的教科書總得啃下來，JoF這樣的雜誌也得讀得下去按照這個標準，數學分析、高等代數這種根本就是入門課程好嗎？沒學過實分析、高等概率論、數理統計、偏微分方程，基本的金融理論都看不懂好么？
看你以後工作是在某鄉下券商還是在華爾街頂級投行
有必要啊 至少面試的時候你能逼逼一些術語來證明你有聰明的大腦和有趣的靈魂 (
感覺是某金融狗的期末哀怨。數分才是個開始，慢慢來
金融本質上來講就是人與人的博弈，數學分析應該是更多地分析事物變化的規律，而不是人心，因為人心善變，不可測。
當然必須學。而且想搞金融，你必須讀數學或者物理的phd才行。
這樣你才能try to look hardcode，然後很自豪地說，我是一個quant。
看金融具體哪個position了 quant的話要學啊 sales就不用啊 反正親測不學過cfa是沒問題的
金融本質就是數學啊，小到算數，大到積分方程
沒學到博士就少來逼乎
學一門學科就圍繞著學科的主要問題來學習，需要什麼工具就學什麼工具，這個學科本身的主要問題才是根本，數學對於金融來說只是工具，首先要搞清楚自己需要解決什麼問題，然後才是解決問題的工具。
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