数学金融做什么工作？
本科的数学专业是非常好的基础，这让你拥有比其他同学更扎实的概率统计、微积分、复变函数等专业课基础知识；其次，你拥有非常好的计算能力（很多数学专业的同学都是吐槽自己数学不好，实际上是因为高数线代概率论这些课太耗费计算量，所以看起来不太好），这对将来做量化投资是很好的基本功。
个人认为大学学过的最有意思的一门课是随机过程，这门课把随机性和数理逻辑通过一个动态的过程展现出来，非常有意思，也让你对将来从事的量化工作有个初步的认识和兴趣。
大二的时候上过一门数据挖掘的课程，也是让你对量化有个启蒙作用，当时学完之后觉得自己似乎找到了人生的目标，后来有幸去UC Berkeley交换一学期，在那里上了几门data science的课程，让我进一步明确了未来的职业方向。这里要特别推荐一下Berkeley的CS 189，由Ryan P. McAllester教授授课，这门课程教会我如何思考算法，如何设计实验、分析结果，如何高效地写作代码以及如何改进代码性能等等，这些都是工作中不可或缺的基本功，也非常符合Berkeley培养“工程师”的精神。
在UC Berkley的半年是我人生中最宝贵的经历之一，不仅因为那里有我最喜爱的老师和朋友，还因为我发现了自己在编程方面的弱点，并利用大量的课后时间补完缺陷，因此我也非常庆幸自己当初的选择。 回到题主的问题，以我在两所名校的学习经验来看，如果打算今后从事量化方面的工作，建议主修数学、统计、计算机、电子工程等相关科目，在本科阶段就打好过硬的基础，这样才能在未来有机会冲击更好的名校，拿到更高的offer！