金融学学生读硕士适合什么专业？
我本科是金融数学，研究生学了两个金融专业的两个不同方向。 个人觉得学金融一定要多往量化方面靠。因为传统的金融课程像微观经济学、博弈论、计量等等都是偏文科的，需要大量的思考与理解，而金融行业现在更多需要的是quant。所以建议题主可以选择学习金工（Quantitative Finance）或者机器学习（Machine Learning）。这两个方向都是以quant为核心内容，同时结合了现代数理方法来分析问题。
目前我在美国Top10的quant hedge fund工作，对这两个学科的方向有一定了解。 以金工为例，学习内容涵盖风险管理、随机控制、随机过程、期权期货等知识，学习方法以quantitative为主，需要很熟稔地掌握各种数量分析的方法。在学习过程中会有大量模型和公式推导，需要题主具有较强数学功底才能跟上。 但除了定量能力外，quant还有很多软技能需要培养，比如编程、数据处理、优化方法、统计分析等等。这些软技能的培养离不开良好的计算机背景，因此题主可以同时再学学计算机方面的知识，Python和R都是不错的选择！这样既能夯实自己的基础，又便于日后向quant方向发展，找到心仪的工作。 当然，如果决定要走quant这条路，那最完美的配置就是有一个很强的quant背景+很好的编程能力和数据处理能力。
同样，以machine learning为例，虽然学习主要内容有统计学、算法、优化等内容，但更需要具备计算机的技能（主要是编程技能），这样才能更好地运用这些技术来解决实际问题，找到对口的工作。 另外，个人觉得学习金融不一定要仅仅局限于美国的硕士。首先国内的外汇市场发展迅速，前景广阔；其次美国硕士的费用比较高昂，如果选择在美国读书而日后留在美国工作的话，所花费用更甚。因此考虑英国或香港的院校是一个不错的选择，费用相比美国会便宜许多，且教育质量也不差。
最后关于选校的问题，因为不知道楼主是想申请Phd还是Mfin，所以我只能给出一般性的建议。一般来说，先申请Master然后转Phd是比较稳妥的选择。因为Master的项目一般对申请者的条件要求会更高一些，而Phd相对会比较宽泛。另外有一些学校会对PhD的申请设定门槛，如UW的要求是必须是top80的大学且成绩排名在TOP5%以内，而Mfin则没有这么高的要求。因此如果有读PhD的打算的话，建议选择Master的档次略高一点。