數學上的很多知識是可以跟金融裡的計算題相聯絡的,在大學裡的一些數學系的學生在升讀研究生時就會選擇金融,金融數學是個比較有難度的專業,但如果學的好,學的透,以後會很有前途,工資待遇會很好。
21世紀數學技術和計算機技術一樣成為任何一門科學發展過程中的必備工具。美國花旗
銀行副Quattroporte柯林斯（Collins）1995年3月6日在英國劍橋大學牛頓數學科學研究所的講演
中敘述到：“在18世紀初，和牛頓同時代的著名數學家伯努利曾宣稱：‘從事物理學研
究而不懂數學的人實際上處理的是意義不大的東西。’那時候，這樣的說法對物理學而
言是正確的，但對於銀行業而言不一定對。在18世紀，你可以沒有任何數學訓練而很好
地運作銀行。過去對物理學而言是正確的說法現在對於銀行業也正確了。於是現在可以
這樣說：‘從事銀行業工作而不懂數學的人實際上處理的是意義不大的東西’。”他還
指出：花旗銀行70%的業務依賴於數學，他還特別強調，‘如果沒有數學發展起來的工具
和技術，許多事情我們是一點辦法也沒有的……沒有數學我們不可能生存。”這裡銀行
家用他的經驗描述了數學的重要性。在冷戰結束後，美國原先在軍事系統工作的數以千
計的科學家進入了華爾街，大規模的基金管理公司紛紛開始僱傭數學博士或物理學博士
。這是一個重要訊號：金融市場不是戰場，卻遠勝於戰場。但是市場和戰場都離不開復
雜艱深，迅速的計算工作。
然而在國內卻不能迴避這樣一個事實：受過高等教育的專業人士都可以讀懂國內經濟類
，金融類核心期刊，但國內金融學專業的本科生卻很難讀懂本專業的國際核心期刊《Jo
urnal of Finance》，證券投資基金經理少有人去閱讀《Joural of Portfolio Manage
ment》，其原因不在於外語的熟練程度，而在於內容和研究方法上的差異，目前國內較
多停留在以描述性分析為主著重描述金融的定義，市場的劃分及金融組織等，或稱為描
述金融；而國外學術界以及實務界則以數量性分析為主，比如資本資產定價原理，衍生
資產的複製方法等，或稱為分析金融，即使在國內金融學的教材中，雖然涉及到了標的
資產（Underlying asset）和衍生資產（Derivative asset）定價，但對公式提出的原
文證明也予以迴避，這種現象是不合理的，產生這種現象的原因有如下幾個方面：首先
，根據研究方法的不同，中國金融學科既可以歸到中國哲學社會科學規劃辦公室，也可
以歸到國家自然科學基金委員會管理科學部，前者佔主要地位，且這支隊伍大多來自經
濟轉軌前的哲學和政治學隊伍，因此研究方法多為定性的方法。而西方正好相反，金融
研究方向的隊伍具有很好的數理功底。其次是中國的金融市場的實際環境所決定。中國
證券市場剛起步，也沒有一個統一的貨幣市場，投資者隊伍主要由中小投資者構成，市
場投機成分高，因此不會產生對現代投資理論的需求，相應地，學術界也難以對此產生
研究的熱情。
然而數學技術以其精確的描述，嚴密的推導已經不容爭辯地走進了金融領域。自從1952
年馬柯維茨（Markowitz）提出了用隨機變數的特徵變數來描述金融資產的收益性，不確
定性和流動性以來，已經很難分清世界一流的金融雜誌是在分析金融市場還是在撰寫一
篇數學論文。再回到Collins的講話，在金融證券化的趨勢中，無論是我們採用統計學的
方法分析歷史資料，尋找價格波動規律，還是用數學分析的方法去複製金融產品，誰最
先發現了內在規律，誰就能在瞬息萬變的金融市場中獲取高額利潤。儘管由於森嚴的進
入堡壘，數學進入金融領域受到了一定的排斥和漠視，然而為了追求利潤，未知的恐懼
顯得不堪一擊。
於是，在未來我們可以想象有這樣一個充滿美好前景的產業鏈：金融市場--金融數學--
計算機技術。金融市場存在巨大的利潤和高風險，需要計算機技術幫助分析，然而計算
機不可能大概，左右等描述性語言，它本質上只能識別由0和1構成的空間，金融數學在
這個過程中正好扮演了一箇中介角色，它可以用精確語言描述隨機波動的市場。比如，
透過收益率狀態矩陣在無套利的情形下找到了無風險貼現因子。因此，金融數學能幫助
IT產業向金融產業延伸，並獲取自己的利潤空間
數學上的很多知識是可以跟金融裡的計算題相聯絡的,在大學裡的一些數學系的學生在升讀研究生時就會選擇金融,金融數學是個比較有難度的專業,但如果學的好,學的透,以後會很有前途,工資待遇會很好。
21世紀數學技術和計算機技術一樣成為任何一門科學發展過程中的必備工具。美國花旗
銀行副Quattroporte柯林斯（Collins）1995年3月6日在英國劍橋大學牛頓數學科學研究所的講演
中敘述到：“在18世紀初，和牛頓同時代的著名數學家伯努利曾宣稱：‘從事物理學研
究而不懂數學的人實際上處理的是意義不大的東西。’那時候，這樣的說法對物理學而
言是正確的，但對於銀行業而言不一定對。在18世紀，你可以沒有任何數學訓練而很好
地運作銀行。過去對物理學而言是正確的說法現在對於銀行業也正確了。於是現在可以
這樣說：‘從事銀行業工作而不懂數學的人實際上處理的是意義不大的東西’。”他還
指出：花旗銀行70%的業務依賴於數學，他還特別強調，‘如果沒有數學發展起來的工具
和技術，許多事情我們是一點辦法也沒有的……沒有數學我們不可能生存。”這裡銀行
家用他的經驗描述了數學的重要性。在冷戰結束後，美國原先在軍事系統工作的數以千
計的科學家進入了華爾街，大規模的基金管理公司紛紛開始僱傭數學博士或物理學博士
。這是一個重要訊號：金融市場不是戰場，卻遠勝於戰場。但是市場和戰場都離不開復
雜艱深，迅速的計算工作。
然而在國內卻不能迴避這樣一個事實：受過高等教育的專業人士都可以讀懂國內經濟類
，金融類核心期刊，但國內金融學專業的本科生卻很難讀懂本專業的國際核心期刊《Jo
urnal of Finance》，證券投資基金經理少有人去閱讀《Joural of Portfolio Manage
ment》，其原因不在於外語的熟練程度，而在於內容和研究方法上的差異，目前國內較
多停留在以描述性分析為主著重描述金融的定義，市場的劃分及金融組織等，或稱為描
述金融；而國外學術界以及實務界則以數量性分析為主，比如資本資產定價原理，衍生
資產的複製方法等，或稱為分析金融，即使在國內金融學的教材中，雖然涉及到了標的
資產（Underlying asset）和衍生資產（Derivative asset）定價，但對公式提出的原
文證明也予以迴避，這種現象是不合理的，產生這種現象的原因有如下幾個方面：首先
，根據研究方法的不同，中國金融學科既可以歸到中國哲學社會科學規劃辦公室，也可
以歸到國家自然科學基金委員會管理科學部，前者佔主要地位，且這支隊伍大多來自經
濟轉軌前的哲學和政治學隊伍，因此研究方法多為定性的方法。而西方正好相反，金融
研究方向的隊伍具有很好的數理功底。其次是中國的金融市場的實際環境所決定。中國
證券市場剛起步，也沒有一個統一的貨幣市場，投資者隊伍主要由中小投資者構成，市
場投機成分高，因此不會產生對現代投資理論的需求，相應地，學術界也難以對此產生
研究的熱情。
然而數學技術以其精確的描述，嚴密的推導已經不容爭辯地走進了金融領域。自從1952
年馬柯維茨（Markowitz）提出了用隨機變數的特徵變數來描述金融資產的收益性，不確
定性和流動性以來，已經很難分清世界一流的金融雜誌是在分析金融市場還是在撰寫一
篇數學論文。再回到Collins的講話，在金融證券化的趨勢中，無論是我們採用統計學的
方法分析歷史資料，尋找價格波動規律，還是用數學分析的方法去複製金融產品，誰最
先發現了內在規律，誰就能在瞬息萬變的金融市場中獲取高額利潤。儘管由於森嚴的進
入堡壘，數學進入金融領域受到了一定的排斥和漠視，然而為了追求利潤，未知的恐懼
顯得不堪一擊。
於是，在未來我們可以想象有這樣一個充滿美好前景的產業鏈：金融市場--金融數學--
計算機技術。金融市場存在巨大的利潤和高風險，需要計算機技術幫助分析，然而計算
機不可能大概，左右等描述性語言，它本質上只能識別由0和1構成的空間，金融數學在
這個過程中正好扮演了一箇中介角色，它可以用精確語言描述隨機波動的市場。比如，
透過收益率狀態矩陣在無套利的情形下找到了無風險貼現因子。因此，金融數學能幫助
IT產業向金融產業延伸，並獲取自己的利潤空間