金融考试通常要求考生具备一定的数学基础，以便理解和应用各种金融模型、理论和方法。以下是一些在金融考试中常见的数学知识点：

1.算术和代数：这是最基础的数学知识，包括基本的四则运算、分数、指数、根号等。此外，还需要掌握变量、方程式、不等式以及它们的一些基本性质。

2.概率论与统计学：在金融领域中，概率论和统计学是分析风险和预测市场行为的关键工具。你需要了解随机事件的概率、离散型与连续型随机变量、期望值、方差、标准差等概念。此外，还需要熟悉描述性统计（如均值、中位数、众数、标准差等）和推断性统计（如假设检验、置信区间等）的基本原理和方法。

3.微积分：微积分在金融中的应用非常广泛，例如用于计算期权定价的Black-Scholes模型就需要用到微分和积分的知识。你需要掌握极限、导数、微分、积分及其应用，以及相关的几何和物理意义。

4.线性代数：线性代数是处理向量、矩阵和线性方程组的一门数学分支。在金融领域，线性代数可以用于解决投资组合优化、资本资产定价模型（CAPM）等问题。你需要熟悉向量空间、线性变换、特征值与特征向量、行列式、矩阵求逆等概念。

5.数值方法：金融分析师经常需要处理大量的数据并进行复杂的计算。因此，掌握一些数值方法（如插值法、数值积分、数值微分等）对于提高工作效率非常重要。

6.时间序列分析：金融市场的时间序列数据（如股票价格、利率、汇率等）具有明显的时序相关性。时间序列分析可以帮助我们理解这些数据的动态变化规律，并预测未来的走势。你需要了解自相关函数、偏自相关函数、平稳性、白噪声、ARMA、ARIMA等概念。

7.优化理论：在金融决策过程中，优化理论可以帮助我们在给定的约束条件下找到最优解。你需要熟悉线性规划、非线性规划、拉格朗日乘数法、KKT条件等优化方法。

金融考试涉及的数学知识范围较广，不仅包括传统的算术、代数、微积分和线性代数，还包括概率论、统计学、时间序列分析和优化理论等内容。为了应对金融考试，建议考生系统地学习和复习这些数学知识，并通过实际案例来加深对金融数学应用的理解。