关于金融数学和金融工程的难度比较，可以从以下几个方面综合分析：

一、核心课程与知识体系

1. 金融数学

   • 以数学工具为核心，涵盖随机微积分、衍生品定价（如Black-Scholes模型）、利率模型等。 - 强调理论推导和数学建模，对高等数学（微积分、线性代数、概率统计）要求较高。

2. 金融工程

   • 侧重金融工程化应用，包括量化交易策略、风险管理软件工具（如Python编程、C++）及衍生品定价实现。 - 除金融理论外，还需掌握编程、算法设计等工程化技能。

二、数学与计算机要求

• 金融数学 ：数学基础是核心，但计算机应用相对基础，侧重模型构建与分析。

• 金融工程 ：对数学和计算机要求更高，需熟练使用MATLAB、Python等工具进行数据处理与模型实现。

三、学习难度感受

• 金融数学 ：部分学生认为其理论性较强，但整体学习节奏较慢，适合逻辑思维强但编程能力一般的学生。

• 金融工程 ：学习强度较大，需同时掌握金融知识与工程化技能，适合数学和计算机基础较好且希望从事量化分析的学生。

四、职业发展差异

• 金融数学 ：更适合从事研究、教学或传统金融分析工作，对数学能力要求长期稳定。

• 金融工程 ：更偏向技术驱动领域（如量化交易、风险管理），需持续关注行业技术动态。

总结建议

两者难度差异并非绝对，需结合个人背景与职业规划判断：

• 若数学基础扎实但缺乏编程经验，可选择金融数学；

• 若擅长逻辑思维且希望接触前沿技术，金融工程更合适。无论选择哪个方向，持续学习与实践都是关键。