金融工程就是为了培养既通晓金融市场又有数学应用能力的复合型人才而产生的。金融工程是商科领域最热门的专业之一，而且也是商科领域起薪最高的专业。金融工程在不同学校的叫法不太一样，比如金融数学、定量金融、计算金融等等，虽然名字不同，课程侧重点也稍有不同，但它们都有一个共同的特点，那就是：用数学的知识，通过计算机的操作，来解决金融领域的问题。通过这个定义可以看出，金融工程是数学、计算机、金融三个领域的交叉学科，下面我们将具体介绍一下全美热门金融工程/金融数学项目。

Stanford University 斯坦福大学

项目要点：

斯坦福大学的数学与计算金融项目是全球最早且最知名的同类项目之一。它起源于20世纪90年代末，当时正值“量化分析师”对金融领域的影响日益增强的时期，该项目作为一个跨学科的金融数学研究小组开始发展，并于1999年开始正式招收硕士研究生。 与时俱进的课程体系：该项目于2014年在斯坦福大学工程学院的计算与数学工程研究所（ICME）的主持下重新启动，以更好地适应行业变化，并拓展到金融科技领域。课程体系将传统的金融数学核心知识与斯坦福独特的创新技术精神相结合，不仅涵盖软件工程、数据科学和机器学习等前沿内容，还注重实践课程，培养学生成为当今金融领域领导者所需的技能。

核心课程设置：

CME302 - Numerical Linear Algebra

OR CME303 - Partial Differential Equations of Applied Mathematics

OR CME310 - Combinatorial Optimization

CME307 - Optimization

OR CME364A - Convex Optimization I

CME308 - Stochastic Methods in Engineering

OR MATH236 - Introduction to Stochastic Differential Equations

Basic Programming and Computing Algorithms

Advanced Programming and Computing Algorithms

Finance Electives

Data Science Electives

Practical Components

申请要点：

由于该项目的跨学科性质，申请者需要具备扎实的数学、计算机科学和金融相关知识基础。本科专业为数学、计算机科学、金融、经济学等相关领域的学生可能更具竞争力。

Massachusetts Institute of Technology，MIT 麻省理工学院

项目要点：

MIT Sloan的MFin项目是为那些立志在金融领域出类拔萃的早期职业人士设计的。该项目被指定为STEM项目，提供可定制的课程体系，旨在为学生提供对金融市场和系统的深入而全面的理解。课程内容围绕前沿的金融理论和实践构建，注重培养学生的量化和分析能力。通过行动学习体验，如研讨会（Proseminars）和金融实验室（Finance Lab），学生解决实际金融挑战，为应对复杂问题和在不断演变的全球市场中发挥领导作用做好准备。MFin项目在提供强大基础的同时，还提供了个性化体验的灵活性。学生可以选择专注于金融工程、资本市场、公司金融或气候与社会影响金融等方向，根据自己的兴趣和职业目标定制学位。

核心课程设置：

15.415 Foundations of Modern Finance (Summer Term)

15.454 Financial Mathematics

OR 15.455 Advanced Financial Mathematics for Financial Engineering (Summer Term)

15.004 Programming for Finance Professionals (Summer Term)

15.516 Corporate Financial Accounting (Summer Term)

15.410 Finance Ethics & Regulation (Fall Term)

15.425 Corporate Finance (Fall Term)

15.433 Financial Markets (Fall Term)

15.450 Analytics of Finance

OR 15.457 Advanced Analytics of Finance (Spring Term)

Required Action Learning**

15.451 Proseminar in Capital Markets/Investment Management

15.452 Proseminar in Corporate Finance/Investment Banking

15.453 Finance Lab

申请要点：

虽然MFin项目是为早期职业人士设计的，但通常要求申请者有一定的金融相关工作经验，以更好地理解和应用所学知识。

Cornell University 康奈尔大学

项目要点：

康奈尔大学的ORIE M.Eng.项目是一个全日制、专业导向的项目，旨在培养学生将传统的数学、科学和工程技能应用于实际问题解决的能力。该项目要求学生完成一个工程设计项目，而不是传统的研究论文。这种实践导向的项目设置让学生能够更好地将所学知识应用于实际场景，提升解决复杂问题的能力。学生可以选择以下七个专业方向之一进行深入学习：

• 应用运筹学（Applied Operations Research, AOR）
• 数据分析（Data Analytics, DA）
• 金融工程（Financial Engineering, FE）
• 信息技术（Information Technology, IT）
• 制造与工业工程（Manufacturing and Industrial Engineering, MIE）
• 战略运营（Strategic Operations, SO）
• 系统工程辅修（Systems Engineering Minor）

核心课程设置：

ORIE 5530 Modeling Under Uncertainty — 3 Credits

ORIE 5380 Optimization Methods — 3 Credits

ORIE 5750 Applied Machine Learning

OR CS 5781 Machine Learning Engineering — 3 Credits*

TECH 5900 Product Studio — 4 Credits

TECH 5910 Startup Studio

OR TECH 5920 BigCo Studio OR TECH 5930 PiTech Impact Studio — 3 Credits

申请要点：

申请者应强调自己在相关领域的学术背景和实践经验，如参与金融科技项目、在金融机构实习等，以展示自己对金融技术领域的热情和潜力。同时，推荐信应来自能够证明申请者在技术和金融方面能力的教师或导师，以增强申请的竞争力。

Columbia University in the City of New York 哥伦比亚大学

项目要点：

Financial Engineering 金融工程课程是STEM指定的36个学位课程（相当于12个三学分的课程）。计划的前半部分专门介绍贸易工具及其在金融市场和工具建模中的使用。 MSFE课程包括随机过程，优化，数值技术，蒙特卡洛模拟和数据分析等课程。学生在投资组合理论，衍生工具估值和财务风险分析中使用这些方法。 下半年为学生提供了学习更多高级课程或研究专业主题的机会，范围从利率期限结构模型到隐含波动率微笑的研究以及金融工程应用程序设计课程。学生还可以从特定市场及其模型的各种课程中进行选择（例如，抵押支持证券或信用风险模型）。

核心课程设置：

Quantitative and Computational Bootcamp

Optimization Models and Methods

Stochastic Models

Foundations of Financial Engineering

Monte Carlo Simulation

Financial Engineering: Continuous Time ModelsI

Statistical Analysis and Time Series

Financial Engineering Seminar Series

Professional Development and Leadership 

申请要点：

哥伦比亚大学的金融工程位于工业工程与运筹系下，倾向于招收数学或物理背景的学生，申请的同学们可以重点的往这方面靠，比如找数学系的老师写推荐信，增加学术推荐信数量等等。

Johns Hopkins University 约翰·霍普金斯大学

项目要点：

Financial Mathematics 金融数学硕士课程是通过应用数学和统计系提供的工程科学硕士 (MSE) 学位。 该计划需要三个学期才能完成，学生从夏末开始，到 12 月中旬结束。金融数学是一门工程学科，从根本上由应用数学和统计（AMS）：概率、统计、优化、偏微分方程和科学计算。金融数学不仅仅是应用于常见问题领域的技术集合。相反，它量化并实现了公司、投资者和金融代理人在全球市场中的大部分现代互动；受中央银行、监管机构和政府行为的约束或构建。全球金融代理人，包括华尔街、伦敦、香港和其他地方的经纪交易商，创造并包装（或重新包装）资本产品和服务，这些产品和服务对全球资本配置、投资过程至关重要, 和风险转移。在凯里商学院和商业系的商业、金融、经济、计算机和管理领域克里格艺术学院经济学。

核心课程设置：

申请要点：

具有强大定量本科背景，需要GRE

New York University 纽约大学

项目要点：Financial Engineering 设计金融的未来并将金融理论转化为实践。金融工程硕士课程为学生提供金融概念的基础知识。这些知识将成为专业领域的跳板，学生可以在其中将概念应用于从衍生品风险金融到金融IT以及大数据上的算法交易的所有内容。 该计划允许学生从以下重点领域中选择课程： 企业融资与金融市场 计算金融 技术与算法金融 风险融资

核心课程设置：

The program allows students to select courses from the following focus areas:

Corporate Finance and Financial Markets

Computational Finance

Technology and Algorithmic Finance

Risk Finance

申请要点：

具备以下方面的熟练能力： 线性代数 概率论 多变量微积分（高级） 应用统计 电脑编程

New York University 纽约大学

项目要点：Quantitative Finance 定量金融理学硕士课程旨在为在金融领域迅速发展的专业市场中的数学，工程，科学，技术，金融和商业领域的技能娴熟的预备课程学生做好准备。它通过利用成功申请人的关键技术兴趣和能力进入现代金融体系结构及其中心功能（例如交易，市场和产品设计，承销和证券化，支付和结算，衍生产品，资产管理，风险管理，公司财务管理）来实现此目标以及在这些领域中不断发展的一系列技术创新。

核心课程设置：

Statistics & Data Analysis

Foundations of Finance

Corporate Finance

Stochastic Modeling and Simulation

Business Communication

Debt Instruments

Emerging Markets Finance

申请要点：先修课 定量金融理学硕士 微积分统计或计量经济学 会计

University of Southern California 南加州大学

项目要点：Financial Engineering 金融工程硕士课程的目标是培养具有工程、应用数学或物理背景的研究生将数学和工程工具应用于金融领域。 这一多学科教育计划涉及维特比工程学院、马歇尔商学院和文理学院（经济系）。 金融工程使用金融和经济、工程、应用数学和统计学的工具来解决衍生证券估值、战略规划和动态投资策略、风险管理等问题。具有这些技能的毕业生对投资和商业银行感兴趣，贸易公司、对冲基金、保险公司、企业风险经理、监管机构等。

核心课程设置：

Corporate Finance

Management of Financial Risk

Financial Engineering

Probability for Electrical and Computer Engineers

Stochastic Processes

Mathematics and Tools for Financial Engineering

申请要点：持有认可机构学士学位的任何工程或与工程相关的学科，包括但不限于：金融，数学，金融工程，经济学，统计学，计算机科学，物理，工商管理和会计

University of California, Los Angeles 加州大学洛杉矶分校

项目要点：Financial Engineering 开设在商学院下的硕士研究生项目。该项目一共4学期，为期15个月。申请该项目需要具备概率论、统计学、微积分等数学知识以及C++、Matlab、Python等编程语言。加州大学洛杉矶分校安德森分校的MFE课程将理论和原则与最新的业务实践相结合。 尽管许多大学都提供MFE课程，但UCLA Anderson是全球为数不多的提供MFE学位的顶级商学院之一。 我们的动态课程由世界著名的金融学院教授，通过暑期实习和企业赞助的应用金融项目，将基于技术和理论的教学法与沉浸式学习相结合。

核心课程设置：

申请要点：能够进行研究生级的商业和金融课程工作 有计算机编程技能（例如C ++）的证据，并熟悉计算机作为计算和管理工具 强大的定量背景，包括线性代数，多元演算，微分方程，数值方法以及高级统计和概率方面的课程，其中包括以下主题：离散分布，连续分布，密度函数，抽样理论，统计推断，假设检验，普通最小平方，t统计量，抽样与总体矩以及拟合检验的卡方拟合度 优秀的英语写作，口语和表达能力数学工具（例如MATLAB）的经验证明 定量学科的工作或研究经验（推荐但非必需） 获得CFA认证的进展 具有统计和计量经济学应用程序的经验（推荐）

The University of Chicago 芝加哥大学

项目要点：Financial Engineering是由一支杰出的教育团队于 1996 年创立，有幸塑造了当今金融行业的一些最聪明的人才。 作为该领域的先驱，提供加速的综合课程，探索理论和应用数学与不断发展的金融世界之间存在的根深蒂固的关系。 为学生打下坚实的数学基础，并以此为他们提供实用知识，使他们能够成功地应用于复杂的金融模型。 无论您是想成为一名全日制学生，在五个季度内完成课程，还是想成为一名兼职专业人士，每季度修读一到两门课程，金融数学课程的所有毕业生都能迅速成为各自领域的领导者； 项目校友已经在 J​​P Morgan、UBS 和 Goldman Sachs 等公司取得成功。

核心课程设置：

申请要点：具有扎实的数学背景。 最低数学先决条件是至少成功完成多变量微积分、线性代数和概率。 具有基本计算机编程技能（尤其是 C++ 或其他面向对象语言）以及 Python 经验的候选人将在该计划中具有优势。 所有学生都必须在 FINM 学位课程中修读 400 个单元的计算机课程

University of California, Berkeley 加州大学伯克利分校

项目要点：Financial Engineering 掌握当今复杂金融市场背后的理论和框架，并通过应用项目和实习深入了解它们在现实世界中的表现。 教授是金融界的领军人物之一。 您的同学来自世界各地，来自不同学科，为讨论和团队项目贡献了不同的观点和专业知识。伯克利 MFE 项目一直被评为同类项目中的佼佼者。 仅在商学院赞助下提供的仅有的两个金融工程学位课程之一。 大多数金融工程课程在数学、工程或运筹学系教授。 因此，MFE 学生在商业和经济原理的背景下学习计算金融，并享受商学院职业服务、企业联系和商业应用导向的额外优势。 伯克利 MFE 项目也是唯一一个将项目中期、冬季实习作为课程一部分的金融工程项目。 这个项目是一个春季项目，从每年的3月份到第二年的3月份。虽然是一个一年的项目，不过由于该项目横跨了一个暑假，这个项目的学生是可以找一个暑期实习的。这个优势是其他一年项目不能比拟的。

核心课程设置：

申请要点：需要展示强大的定量背景，包括线性代数、多元微积分、微分方程、数值分析以及高级统计和概率。申请人应具备计算机编程（C++、Python）的经验， 并 熟悉计算机作为计算和管理工具； 统计和计量经济学应用（例如：R）； 和 机器学习概念。

Duke University 杜克大学

项目要点：

金融技术硕士课程是杜克大学工程学院的一个前沿项目，旨在培养学生成为金融科技创新的领导者。课程涵盖了金融工程的基础技能，以及金融技术开发和部署中的商业、政策和伦理维度。学生将学习计算机科学与软件工程、金融工程等核心技能，并通过实践项目和实习机会，将理论知识应用于实际问题解决中。课程设置灵活，学生可以选择全日制在校学习12至22个月，或通过在线兼职学习在24至29个月内完成学业。

核心课程设置：

行业准备核心课程：如《高科技企业管理》等，为学生提供金融技术行业的商业和管理基础。

技术核心课程：包括《金融科技编程》《金融机构产品与服务》等，强化学生的编程和金融知识。

金融科技选修课程：学生可选择技术、技术管理或投资管理等方向的选修课，深入探索特定领域。

实践项目：学生团队设计和构建金融科技解决方案，或追求自己的创业想法，这是杜克金融科技项目的 culminating experience。

实习：对于非加速轨道的学生，实习是获取宝贵经验的绝佳方式，杜克提供职业发展团队支持学生寻找实习机会。

申请要点： 杜克大学的金融技术硕士项目由工程、法律、经济和商业等领域的杰出教师团队授课，适合具有商业/金融、数学、工程、计算机科学和经济学等本科专业的学生申请。申请者应强调自己在相关领域的学术背景和实践经验，如参与金融科技项目、在金融机构实习等，以展示自己对金融技术领域的热情和潜力。同时，推荐信应来自能够证明申请者在技术和金融方面能力的教师或导师，以增强申请的竞争力。

卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）

项目要点：

计算金融硕士（Master of Science in Computational Finance, MSCF）课程是由卡内基梅隆大学的四个学院联合开发的独特项目，涵盖了统计学、计算机科学、数学和金融学这四个计算金融的基础学科。MSCF项目以其卓越的师资和过去三十年开发和更新的定制课程而闻名。课程内容在理论与实践之间保持了良好的平衡，提供了精心协调的量化、应用金融和计算课程，是同类项目中的佼佼者。 在最后两个迷你学期中，学生可以通过选择选修课来实现一定程度的专业化，但该项目大部分课程是固定的，每一系列课程都为下一组更高级的课程打下基础。所有学生都修读相同的核心课程，这使得招聘人员非常看重学生一致的能力，以应对行业面临的分析和技术挑战。

核心课程设置：

Quantitative Methods for Finance：包括统计学、数学和计算机科学的基础课程，为学生提供必要的量化工具。

Financial Theory and Practice：涵盖金融市场、金融工具和风险管理的基础知识。

Computational Finance：包括编程、数据分析和机器学习等课程，培养学生解决实际金融问题的能力。

Electives：学生可以选择各种选修课，如机器学习、自然语言处理、深度学习等，以进一步深化特定领域的知识。

Capstone Project：专注于数据科学和机器学习，学生将实施各种数据和统计方法，解决金融公司的实际问题。

Internship：夏季实习为学生提供了体验金融市场内部运作和应用第一年所学技能的机会。职业顾问将密切协助学生寻找实习机会。

Bloomberg Certificate：通过Bloomberg Market Concepts认证，学生可以更好地理解Bloomberg终端提供的强大市场信息，为实习和将课堂学习转化为实际应用做好准备。

申请要点： 卡内基梅隆大学的计算金融硕士项目由商学院、数学学院和计算机科学学院联合开设，倾向于招收具有强大数学和计算机科学背景的学生。申请者应强调自己在这些领域的学术背景和实践经验，如参与相关项目、在金融机构实习等，以展示自己对计算金融领域的热情和潜力。推荐信应来自能够证明申请者在技术和金融方面能力的教师或导师，以增强申请的竞争力。此外，卡内基梅隆大学注重学生的创新能力和实践能力。

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