金融天才确实高度依赖数学进行投资和交易，但需结合具体案例分析其赚钱机制。以下是关键要点：
数学模型在金融中的核心作用 
量化交易和风险评估普遍依赖数学模型。例如，詹姆斯·西蒙斯通过复杂的数学算法预测股市，其大奖章基金年均回报率超39%，成为华尔街顶尖投资者。数学模型被用于分析市场趋势、评估风险，甚至为高频交易提供算法支持。
数学天才的赚钱方式
- 量化交易： 利用数学模型进行高频交易或算法交易，通过快速捕捉市场波动获利。例如，西蒙斯通过数学模型超越巴菲特，成为“量化之王”。
- 精算与风险评估：数学人才在保险、证券等领域担任精算师，通过精确计算风险和定价获取高额薪酬（年薪可达百万）。
数学与金融的结合优势 数学人才对数字敏感，能处理复杂变数，发现传统方法难以识别的市场规律。例如，计算机系毕业生在量化公司年薪可达30万起，头部岗位超百万。
风险与争议
部分数学模型存在缺陷，如过度乐观的风险评估导致金融危机。例如，2008年次贷危机中，错误的风险模型加剧了市场崩溃。
总结：
数学是金融天才的核心竞争力，但需注意模型局限性。量化交易和精算领域为数学人才提供了高收益路径，但需平衡风险与创新。