金融工程

⼀、专业介绍 

金融工程，就是用工程学的方法 (Optimization)、计算机编程（Python, C++）和数学统计模型来解决金融问题。狭义的金融工程主要是指利用数学模型及理论，在各种现有基本金融产品的基础上，进行不同形式的组合分解，以设计出符合客户需要并具有特定 P/L 性的新的金融产品。广义的金融工程是指一切利用工程化手段来解决金融问题的技术开发，它不仅包括金融产品设计，还包括金融产品定价、交易策略设计、金融风险管理等各个方面。金融工程在不同的美国大学有不同的名称：Financial Engineering，Financial Mathematics，Mathematical Finance，Computational Finance, 然而无论是叫金融工程，金融数学，数理金融还是计算金融，它们的实质都是一样的，即以数学工具来建立金融市场模型和解决金融问题的新兴学科。

 

专业能力储备：

微积分、线性代数、概率论与数理统计、微分方程；

掌握 C++或MATLAB等计算机编程语言。

 

就业方向： 

既懂“金融”又懂 IT 的复合型人才已成为高端人才市场的“焦点”。在美国，持有金融工程硕士学位的人才在市场上炙手可热，基本上全部被各大投资银行、基金管理公司、保险公司、风险投资公司所聘用。可从事的岗位包括金融分析师、定量分析师、信用分析师、定量风险分析师、市场风险分析师、投资组合管理分析师、研究分析师等。其中，绝大部分毕业生最感兴趣的是投资领域，这一块基本可以分为买方和卖方。买方主要由各种机构投资者组成，包括对冲基金、共有基金、风险投资等，任务是把各种资产变成各种金融产品提供给市场，即进行投资管理；卖方则更多的是和企业交道，指传统意义上的投资银行。

 

薪资情况以量化交易员岗位为例：

 

二、热门院校

1. 哥伦比亚大学 Columbia University 综合排名第2

专业名称：MS in Financial Engineering; MA in Mathematics with a Specialization in the Mathematics of Finance

哥伦比亚大学开设了两个金融工程硕士项目，分别是工程学院的金融工程和文理学院的金融数学。这里以MSFE金融工程项目为例，其开设在工学院的IEOR系下，提供金融工程方法和定量方法应用的培训，是为希望在证券、银行、金融管理和咨询等行业工作的学生设计的，毕业生也可入职一般制造和服务类企业。该项目是一个36学分的 STEM指定项目（相当于12门3学分的课程)，通常8月份开学，次年6月份毕业。课程前半部分致力于交易工具及其在金融市场和金融工具建模中的应用，包括随机过程、最优化、数值技术、蒙特卡罗模拟和数据分析，学生将这些方法用于投资组合理论、衍生品估值和金融风险分析。课程下半部分提供给学生一个机会去学习更高阶的课程或者专门的课题，从利率期限结构模型到金融工程应用程序编程等，学生也可以选择各种关于特定市场和模型的课程（比如抵押贷款支持证券或信用风险建模）。

 

MSFE设有7个分支方向可供选择：1.资产管理2.计算与编程3.金融工程/贸易系统4.衍生品5.金融与经济6.金融科技7.金融工程中的机器学习

 

核心课程

优化模型和方法

随机模型

金融工程基础

蒙特卡罗模拟

金融工程: 连续时间模型

统计分析与时间序列

 

申请要求：

该MSFE项目偏好工科或数学背景的学生，申请者需要有概率、微积分和线性代数的专业背景；且录取难度大于另一个金融数学项目；

截止时间：01月05日。

 

2.       芝加哥大学 University of Chicago 综合排名第6

专业名称：Master of Science in Financial Mathematics

芝加哥大学的MSFM金融数学硕士项目作为这一领域的先驱，不断探索理论和应用数学与不断发展的金融世界之间根深蒂固的关系。该项目设置在数学学院，另设有新加坡分校区，课程目的是培养学生对于价格定位模型以及金融衍生品的理解和运用，为学生打好坚实的数学基础，同时提供实用知识，使他们能够成功地应用于复杂的金融模型。该项目毕业生都能迅速成为各自领域的领军人物，很多成功入职 JP 摩根（JP Morgan）、瑞银（UBS）和高盛（Goldman Sachs）等世界顶尖公司。

 

总的来说，金融数学学位要求学生完成1250单元的课程（全季度课程每门100 单元，上半年或下半年的课程为每门50 单元）。课程提供给学生数学、统计、金融、经济和计算机科学的交叉学科知识。课程是按季度组织的，秋季课程的重点是数学基础和金融市场的介绍；冬季和春季的课程集中在统计风险管理、回归分析、投资组合理论和期权定价数学理论的应用，以及固定收益和外汇衍生品等各种主题；在夏季学期，学生可以选择通过项目实验室或实习接受实际训练；秋季最后一个学期的学位课程包含了各种选修课程。

 

核心课程：

数值方法

回归分析和定量交易策略（或金融时间序列分析）

概率与随机过程（或随机分析）

投资组合理论与风险管理

金融机器学习

高级金融计算

 

录取要求：

先修课程：微积分和线性代数。项目对申请者的数学背景要求非常高，曾经有这样的说法，项目招生官劝申请人要认真了解自己的背景：“如果你们不会金融我们可以教你，但如果你不会数学，那请你们先回去学好数学再来”。

截止日期：第一轮01月13日，出结果03月10日；第二轮03月24日，出结果05月05日。

 

3.       加州大学伯克利分校 University of California, Berkeley 综合排名第22

专业名称：Master in Financial Engineering

加州大学伯克利分校在美国西部的名气仅次于斯坦福，该校开设的MFE金融工程硕士是全美名气最大的，是这个项目的首席代表。该项目设在哈斯商学院，为1年制项目，只有春季入学。MFE 的学生必须完成28个单元的课程（1个单元 = 15个课时) ，包括应用金融项目、加上一个为期10至12周的实习或行业/独立研究项目。项目课程将数学、统计学和计算机科学方法与其应用的理论框架和体制环境结合起来。伯克利哈斯MFE课程就像金融业本身一样充满活力，教员们致力于为开创性的研究并分享研究成果，一个由行业领先者组成的委员会为项目主管提供当前趋势和未来需求方面的建议。

 

伯克利MFE项目非常重视工作经历，而且这已经成为了Berkeley录取的一个无形标准。但与其他牛校不同，它不会在某些细节上苛求申请者，而重视综合指标和实践能力。

 

核心课程：

投资与衍生品

金融中的经验方法

资产定价应用随机分析

衍生物品：定量方法

固定收益市场

金融数据科学

金融风险度量与管理

 

录取要求：

申请者必须具有较强的数学背景，包括线性代数、多元微积分、微分方程、数值分析、高级统计和概率；计算机编程经验，包括C++ Programming，Python，Machine Learning；金融背景，包括货币与资本市场、投资学、宏观经济学，或者同等的实习经历；

语言能力要求最低托福90+/雅思7.0；优秀的写作、口语、演讲能力；

以下情况可豁免GRE/GAMT：已获博士学位；美本且GPA 3.7+

春季截止日期：第一轮01月17日，出结果03月28日；第二轮03月21日，出结果07月06日；第三轮06月27日，出结果10月14日；第四轮10月07日，出结果12月02日；滚动录取直到10月28日。

 

 

4.       卡内基梅隆大学 Carnegie Mellon University 综合排名第25

专业名称：Master of Science in Computational Finance

卡内基梅隆大学的MSCF金融工程项目创建于1994年，为美国最早开设该专业的大学之一。该MSCF由四大学院联合授课（Tepper商学院、数学系、统计学系、Heinz管理学院），在校的学生可以充分运用四个学院的资源。该项目总共三个学期的课程，但分成六个七周的“迷你”学期。课程侧重于数学、编程及金融三大基石，充分培养了学生们运用计算机模型来解决金融问题的能力，所以申请者需在这三个领域都有扎实的基本功。此项目毕业生在以下领域就业的比较多：销售及交易、金融建模、金融策略分析、金融研究、量化投资组合管理和风险管理。卡梅的MSCF是金融工程项目里面比较顶尖的，是大多数学习金工的学生的dream school。

 

核心课程：

金融计算

金融数据科学

固定收益

投资学

商务沟通

金融随机分析

机器学习

期权定价的模拟方法

金融时间序列分析

风险管理

金融优化

计算金融宏观经济学

 

录取要求：

建议托福100+/雅思7.5+；

先修课：微积分、线性代数、微积分基础概率，至少一学期的C#/C++/Python/Java；

不要求工作经验，往年学生平均工作经验为0.57年；

截止日期：第一轮12月05日，出结果03月03日；第二轮03月10日，出结果05月05日。

 

 

5.       纽约大学 New York University 综合排名第28

专业名称：Master of Science in Mathematics in Finance；MS in Financial Engineering

纽约大学的金融数学硕士项目隶属于应用数学全美排名第一的Courant科朗数学研究所（另有一个金融工程项目开设在Tandon工程学院）。NYU Fin Math项目成立于上世纪九十年代末期，是全美最先开设Quantitative Finance课程的项目之一。依托Courant强大的应用数学研究和教育背景、来自于行业内的顶尖师资，NYU Fin Math在同类项目中一直名列前茅。项目时长1.5年，学生需要在三学期的时间内修满十一节课程以及完成一个毕业项目。课程基本是固定的没选择性，数学味很浓厚，非常重视申请人的数学背景。NYU Fin Math的一大特色是class size较小，每年只招30来个人（因此这个项目的竞争的申请难度不比普林斯顿低），同学之间彼此都十分熟悉，氛围也很友好，大家都非常乐于分享求职相关的经验。同时，NYU Fin Math也是同类项目中较早开始关注买方求职市场的项目，在这方面拥有较强的经验和背景。此外，纽约大学位于华尔街旁边—一个令无数人羡慕的最佳地理位置，与金融产业界联系紧密，纽约大学毕业生就业率好的不能再好，这也是它超级抢手的原因之一。该项目毕业生全职平均起薪$115,000，91%的学生在毕业后三个月内找到工作。

 

核心课程：

计算金融

数据科学与数据驱动建模

金融证券及市场

风险与投资组合管理

随机分析

机器学习和计算统计

动态资产定价

项目及展示

金融中的科学计算

 

录取要求：

该Fin Math项目录取难度要大于Tandon工学院的金融工程项目，申请人必须具有极强的数学背景和高度的量化推理能力，至少学过以下数学课程：多元微积分、线性代数、基于微积分的概率论；

截止日期：02月08日。

 

三、录取案例

1. 哥伦比亚大学金融工程

匹兹堡大学 应用数学与统计专业，GPA 3.86，TOEFL豁免，GRE 329

2.       约翰霍普金斯大学

爱荷华大学 金融专业，GPA 3.1，TOEFL 豁免，GRE 320

3.       南加州大学

宁波诺丁汉 应用数学专业，GPA 3.9，IELTS 7，GRE 322

4.       佐治亚理工学院

中央财经大学 经济学专业，GPA 3.6，TOEFL 105，GRE 327

5.       纽约大学金融数学

北京大学 数学专业，GPA 87.5，TOEFL 113，GRE 333