金融学要求数学好么？
“金融学好”没有固定的标准和定义，这个问题其实是在问“学习金融需要具备哪些基础/准备什么？” 就我个人来说，本科读的是经济学专业，研究生读的金融硕士，两个学位都是美国TOP50的学校，那么我可以说我对金融专业的理解是以下这样(注：以下所有对金融的理解都基于我个人的学习和理解，不代表任何学校的标准，仅供参考)：
1. 金融是一门学科而不是指某一个行业：很多初学金融的人会觉得金融就是关于股票、债券或者银行保险的业务，其实不是的。金融这个学科的范畴很广，研究的内容可以分为主干和分支两大类。每一个主干下面又会分出若干个方向，如计量经济会是经济学的一个主干，而公司理财会是金融的一个主干；而每个方向下面又可以细化为许许多多的课题。也就是说无论学什么，都是有“数学+量化”基础的。比如我要做计量方面的研究，那数学建模的基础必不可少，数据分析的能力也要有，统计学的方法要懂，计算机的编程更不用说了。所以说，如果题主打算好好学金融的话，数学功底一定要扎实！
2. 不同学院下的金融研究差别很大：现在美国的许多学校会把原来的商学院分为好几个不同的分院，分别研究不同领域的东西。如UC Berkeley把商院分成了Haas School of Business（主营商业分析），McAfee School of Engineering（主研科技），Goldman School of Public Policy（主攻政策）等等。虽然叫商学院，但有的学院下研究的经济内容很少甚至基本没有。
以UW Seattle为例，它的MFE在QFEL(Quantitative Finance and Econometrics Lab)下面，说明其金融的研究还是偏量化的。而我在另一个学校(不是商校)读到Phd的时候发现，它的ORIE(Operations Research & Industrial Engineering)底下也有一个finance group专门研究金融。所以可见即便是金融，在不同的学校或不同的学院之下研究的东西也是大相径庭的。
3. 数理背景很重要，但编程能力更重要：可能很多人知道金融要做定量分析所以要学统计，但是不知道还要学C++，不知道金融要做编程还要学R。实际上如今金工金量最火的方向之一就是大数据和计算金融，这方面需要的是很好的编程能力并且掌握一种数据挖掘的算法。如果你是一个数理很强但编程白痴的人，建议先补一补编程的知识再去申请这些项目的，不然会挺累的。相反，如果你的编程和数理都很强的话，选择就多了去了。