Conozco álgebra 1, geometría y la mayoría de trigonometría (tengo muchos problemas con las ecuaciones trigonométricas). Quiero aprender más matemáticas, pero no me gusta la forma en que las escuelas lo enseñan. ¿Qué debo aprender a continuación?

Bueno, depende un poco de lo que exactamente quieres hacer en finanzas. Para una gran cantidad de finanzas, ya sabes mucho de las matemáticas puras que necesitarás (aunque todavía no sabes cómo usarlas). Las estadísticas son algo que querrás saber muy bien. La teoría de la probabilidad es otra rama importante de las matemáticas para conocer.

Para la mayoría de las finanzas, realmente no necesitará conocer el cálculo, pero si desea realizar un análisis cuantitativo, deberá cubrir mucho más. Comience con el cálculo, luego las ecuaciones diferenciales, la teoría de la probabilidad, el análisis de series temporales, el cálculo estocástico … No hace falta decir que algunos de estos son ligeramente difíciles de aprender por su cuenta.

Habiendo dicho todo eso, ofrecería este consejo. Si ya sabe a qué universidad asistirá, mire los requisitos para su especialización y los requisitos generales. Empiece a cubrir esos temas, puedo decir que habiéndolo hecho, usted estará encantado de lo fácil que puede ser cuando tiene una ventaja.

Si realmente quieres una respuesta de una palabra para qué aprender a continuación: cálculo.

Identifique las cosas sobre la forma de enseñanza de la escuela que no le gusten, especifíquelas y anuncie un método de enseñanza que específicamente no use esas técnicas.

O consigue un libro que contenga lo que quieres aprender y estudialo.

O consiga un tutor y organice sesiones individuales. Si tiene los fondos, esta técnica (junto con aquella en la que compra libros y los estudia) puede ser la más fructífera. Pero hay que poner en el trabajo.

Me gustaría poner un tapón para el cálculo diferencial. Es el lenguaje de mover cosas y si sabes álgebra, sabes la mayor parte. Es muy útil en ingeniería para modelar sistemas y dispositivos. Puede que le resulte útil para modelar sistemas económicos. En estos días, incluso los sistemas no lineales complejos se pueden resolver con una computadora.

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