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　　一、項目特點

　　注重實踐與行業(yè)結(jié)合

　　許多項目都與金融機構(gòu)有著緊密的合作，為學生提供實習機會，讓學生能夠?qū)⑺鶎W知識應(yīng)用到實際工作中，積累實踐經(jīng)驗。學校擁有廣泛的金融行業(yè)校友資源，為學生提供職業(yè)發(fā)展支持和行業(yè)人脈聯(lián)系。

　　課程設(shè)置靈活且實用

　　課程一般分為核心課程和選修課程。核心課程是固定的，確保學生掌握金融數(shù)學的基礎(chǔ)知識和技能。同時，學生可以根據(jù)自己的興趣和職業(yè)規(guī)劃選擇選修課程，滿足不同學生的需求。

　　就業(yè)前景廣闊

　　畢業(yè)生就業(yè)方向廣泛，可在投資銀行、對沖基金、資產(chǎn)管理公司、金融科技公司等機構(gòu)從事量化分析師、風險管理分析師、衍生品交易員、金融軟件開發(fā)工程師等職業(yè)。隨著金融科技和大數(shù)據(jù)的發(fā)展，具備數(shù)學、編程和金融知識的復合型人才需求大增，畢業(yè)生能夠在不同的定量領(lǐng)域找到出色的工作，且薪資待遇較高。

　　二、項目課程

　　1、數(shù)學與統(tǒng)計基礎(chǔ):

　　數(shù)值分析與優(yōu)化(Numerical Analysis and Optimization)：學習金融模型中的計算方法與最優(yōu)化問題。

　　概率論與隨機過程(Probability Theory & Stochastic Processes)：為衍生品定價和風險建模奠定理論基礎(chǔ)。

　　微分方程與測度論(Differential Equations & Measure Theory)：用于連續(xù)時間金融模型構(gòu)建。

　　2、金融理論與實踐:

　　金融衍生品定價(Derivative Pricing)：涵蓋 Black-Scholes 模型、二叉樹模型及奇異期權(quán)定價。

　　風險管理(Risk Management)：學習 VaR(風險價值)、ES(預期損失)等度量方法，以及壓力測試和投資組合優(yōu)化。

　　市場微觀結(jié)構(gòu)(Market Microstructure)：分析交易機制與價格形成過程，如訂單簿動態(tài)和高頻交易策略。

　　3、編程與技術(shù)應(yīng)用：

　　金融編程(Financial Programming)：掌握 Python、C++、R 等語言，開發(fā)量化策略與交易系統(tǒng)。

　　機器學習與大數(shù)據(jù)(Machine Learning & Big Data)：應(yīng)用深度學習、自然語言處理于量化投資和風險預測。

　　計算金融方法(Computational Finance)：包括蒙特卡洛模擬、有限差分法等數(shù)值計算技術(shù)。

　　三、申請要求

　　學術(shù)背景：

　　本科專業(yè)：偏好數(shù)學、統(tǒng)計、工程、計算機、經(jīng)濟或金融等定量背景。非相關(guān)專業(yè)需通過選修補足先修課，如微積分、線性代數(shù)、概率論、編程(Python/C++)等。

　　GPA 要求：TOP50 院校建議 3.5+，頂尖項目(如普林斯頓、MIT)錄取者平均 GPA 達 3.8+。

　　標準化考試：

　　GRE：多數(shù)項目要求 GRE，部分接受 GMAT(如 MIT 金融碩士)。量化部分(GRE Q 或 GMAT 數(shù)學)需高分(GRE Q 建議 168+，GMAT 數(shù)學 49+)。

　　TOEFL/IELTS：托福 100+(口語≥22)或雅思 7.0+(單項≥6.5)，部分項目(如 MIT)通過面試評估語言能力

　　編程與數(shù)學能力：

　　熟練掌握 Python 或 C++，熟悉 NumPy、Pandas 等庫;數(shù)學基礎(chǔ)需涵蓋多變量微積分、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計

　　推薦信：

　　至少兩封學術(shù)推薦信(建議來自數(shù)學或計算機教授)，若有量化相關(guān)實習，可提交雇主推薦信

　　四、院校推薦

　　芝加哥大學(University of Chicago)

　　項目：Master of Financial Mathematics(MSFM)

　　特點：課程融合統(tǒng)計學與金融工程理論，注重隨機過程與衍生品定價的深度應(yīng)用。職業(yè)資源豐富，與芝加哥商品交易所(CME)合作緊密。

　　哥倫比亞大學(Columbia University)

　　項目：Mathematics of Finance(MAFN)

　　特點：課程涵蓋隨機方法、時間序列建模與機器學習，適合對量化研究和風險管理感興趣的學生。地理位置優(yōu)越，實習機會豐富。

　　紐約大學(New York University)

　　項目：MS in Mathematics in Finance(Courant Institute)

　　特點：課程與華爾街需求高度契合，強調(diào) C++ 編程與衍生品定價實踐。提供與金融機構(gòu)合作的實習項目，畢業(yè)生多進入高盛、摩根士丹利等投行

　　普林斯頓大學(Princeton University)

　　項目：Master in Finance(MFin)

　　特點：課程融合金融理論與數(shù)據(jù)分析，適合追求高端資產(chǎn)管理或?qū)W術(shù)研究的學生。提供與金融機構(gòu)合作的獨立研究項目

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