金融+計算機的百萬年薪專業到底是什么？美國熱門碩士項目量化金融碩士詳解
日期：2025-02-10 11:33:37 閱讀量：0 作者：z老師近幾年“應屆生200W年薪”、“華爾街量化機構”等詞語不斷進入大家視野，美國碩士申請中一個新興的領域——量化金融逐漸成為申請潮流，如果你聽說過“金融+計算機=王炸”，那么你已經站在了金融科技的風口上，那到底金融+計算機組合的量化金融項目到底是什么？在就業市場上又能帶來怎么樣的優勢呢？小編今天帶大家一起來看一下熱門申請項目——量化金融
量化金融是什么?量化金融，聽起來很高大上，其實就是用數學、統計學和計算機算法來分析市場數據，制定投資策略。它通過海量數據分析，試圖發現市場規律，為投資決策提供依據。
量化金融是一個融合了數學、統計學、計算機科學和金融四個學科的項目
根據學科的專業課程占比不同，主要會分成以下幾個專業：
金融工程：數學統計40%，計算機 30%，金融經濟30%，一般開設在商學院、工程學院 金融數學：數學統計50%，計算機20%，金融經濟 30%，一般開設在數學系 計算金融：數學統計30%，計算機50%，金融經濟20%，一般開設在計算機系 金融科技：數學統計30%，計算機50%，金融經濟20%，一般開設在計算機系、工程學院 定量金融：數學統計50%，計算機30%，金融經濟 20%，一般開設在數學系
其中最為熱門的申請專業是金融工程、金融數學和金融科技，也就是我們常說的金工金數金科，那么這三個專業有什么區別？
金融工程：金融工程是以教學和計算機語言為基礎，以金融衍生品和固定收益產品為主要研究目標，比如期權、期貨、債券投資等。這些金融產品在風險管理、收整率、投資組合等方面的復雜件，決定了其需要建模和計算機語言的幫助來實現。
金融數學：金融數學更多的是以高等數學為基礎，甚至可以說是以高等微積分為基礎，通過復雜的數學算法來解決全融產品的定價過程同時，金融產品的投資風險管理也是建立在數學基礎上的。
金融科技：金融科技主要研究金融學、投資學互聯網金融等，將相關商業場景下計量分析原理及方法與大數據分析技術有機結合，進行金融產品設計與運營、金融大數據分析與管理。
具體差別來說，金融數學專業更注重數學理論而實踐不足金融工程則偏實踐而不去考庫太多理論的模型。金融科技是用切科技的手段提升消費這在金融服務中的效率。
隨著人工智能、大數據分析和區塊鏈技術的廣泛應用，量化金融行業正逐步向更加智能化和自動化的方向發展，這些新興技術為量化金融專業人士創造了新的職業機會，量化金融專業人士在未來幾年內仍將保持高需求，尤其是在金融機構、金融科技公司和投資銀行等領域，小編也給大家列舉了一些熱門崗位以及薪資情況
Quant Analyst (量化分析師) 職責: 量化分析師主要負責開發和應用數學模型來分析金融市場和投資組合。他們通常會進行統計分析、數據挖掘和算法開發，以幫助投資決策。 技能要求: 精通數學、統計學和編程（如Python、R、MATLAB）。需要具備較強的數據分析和建模能力。
Quant Risk (量化風險分析師) 職責: 量化風險分析師專注于識別、評估和管理金融風險。他們使用量化模型來評估風險敞口，開發風險管理策略，并監控風險指標。 技能要求: 深入理解風險管理和金融理論，熟悉金融產品和市場，精通編程和數據分析工具。
Quant Developer (量化開發人員) 職責: 量化開發人員主要負責開發和維護量化交易和分析系統。他們將量化研究人員開發的模型和算法實現為高效的代碼，并確保系統的穩定性和性能。 技能要求: 精通編程（如C++、Python、Java），熟悉金融市場和交易系統架構。需要具備強大的軟件開發和優化能力。
Quant Researcher (量化研究員) 職責: 量化研究員主要從事量化模型的研究和開發。他們探索新的數學方法和算法，以改進投資策略和市場分析。 技能要求: 精通數學、統計學、機器學習和編程。需要有深厚的學術背景和創新能力，能夠在復雜的數據和模型中發現規律。
Quant Trader (量化交易員) 職責: 量化交易員使用量化模型進行自動化交易。他們負責設計、測試和執行交易策略，以實現利潤最大化和風險最小化。 技能要求: 熟悉金融市場和交易策略，精通編程和數據分析工具。需要快速決策和執行的能力，能夠在高壓力環境下工作。
那么想要申請量化金融領域的專業需要什么樣的條件呢，我們拿金融工程來舉例
先修課要求：
數學：統計&概率&微積分&偏微分方程&線性代數&隨機過程&函數等
計算機與數據分析：Python、C++&C語言& Mat lab&Java等金融類課程：不是必須的
硬件條件：
最好是數學，物理，計算機等專業,學生最好接觸過金融或者經濟學相關知識，如果想要沖刺名校，GPA最好在3.8+，托福105+，GRE325+
軟件條件： 1.實習要求：申請前最好保證能有三段實習經歷，1-2段含金量高的實習和交換經歷 2.課外活動：在校活動需要有至少三個活動經歷，范圍不限。 3.科研活動：最好可以有，會為申請加分。 4.交換經歷：最好可以有，會為申請加分
那么有哪些值得申請的量化項目呢？小編給大家盤點5個非常值得關注的量化領域的相關項目
1.普林斯頓大學 Master in Finance 項目介紹：這個項目設置在普林斯頓大學的Bendheim Centerfor Finance本德海姆金融中心，是一個2年的項目，給最優秀的一位申請者提供獎學金。與其他MFE不同的是，它的課程很全面(畢竟是2年)，比較重視理論。而且有專門的summerintern給學生提供實習機會。這個項目與MFE不太一樣，非常重視金融方面(不光是數理)，很難申請，錄取率5%以下，會有面試，必須是各方面都極為優秀的人才有機會大部分有工作經歷。基本沒有從大陸(不包括香港)直接錄取過本科生。從2016年入學的學生情況來看，一共有10名中國學生入讀該項目，其中3人來自國內名校本科，其他中國學生也是出自于UCLA，NYU，南洋理工這樣的名校。 錄取要求：平均GMAT成績:平均 quantitative GMAT成績49.5 or 95%中國學生要達到720以上才有寬爭力；TOEFL分數要求:平均IBT成績108，小分要求：Listening 28, Reading29, speaking 24, and writing 27 2.加州大學伯克利分校:Master of Financial Engineering 項目介紹：伯克利的MFE項目是全美名氣最大的，設在Haas商學院，學制是一年，十周的實習項目實習機會，春季入學，畢業生就業非常好。每年招60個人左右，非常重視工作經歷，而且這已經成為了伯克利錄取的一個無形標準， 錄取要求：偏好具備較強背景計算機編程能力、較強數學和統計能力、金融學習能力、語言技能、掌握統計和計量經濟學應用軟件、數學工具的申請者。并且有前提課程要求包括計算機編程(C語言、C++)、定量課程(多元微積分、線性代數、微分方程、數值分析和高等統計和概率)。因此錄取的申請者本科專業主要集中在工科、數學專業。錄取的申請人當中平均工作經驗3年，大多集中在金融和研發領域。 3.卡內基梅隆大學 Master of science in Computational Finance 項目介紹：卡內基梅隆大學計算金融碩士項目，是業內公認的頂級金融工程項目，該項目由泰珀商學院、數學科學系、統計系、海因茲學院聯合創辦。項目課程:概率論、統計分析、數值方法、計算與仿真方法、隨機構成、經濟學、金融市場以及滿足當今定量金融市場的應用課程 錄取要求：定量能力，微分方程、線性代數，一門微積分基礎的概率論課程，本科背景以計算機科學、經濟學/商學、工程學、數學/統計、科學等專業為宜。錄取學生的平均GMAT 分數732；GRE 數學部分成績169，語文157；GPA平均高達3.78，錄取非常的激烈，錄取率僅有14.7% 4.康奈爾大學Master of Engineering, Financial Engineering Concentration 項目介紹: 設置于School of Operations Research and Information Engineering，強調數學建模和優化分析、概率論、隨機過程、統計相關定量技巧的應用的設計和操作系統。 錄取要求：不接受GMAT，只接受GRE，錄取的平均分數為Verbal165，Quantitative 166，Analytical3.50；托福最低分100，并且有小分要求(Writing 20, Listening 15，Reading 20Speaking 22) 雅思要求每部分最低要求7分。前提課程：calculus-based probability andstatistics是必須的，另外還建議學習過偏微分方程，隨機過程，C++/Python 5.哥倫比亞大學:Ms in Financial Engineering(MSFE)IEOR 項目介紹：結合了數學與統計學，并通過運用一些物理學建模知識及應用數學知識去解釋金融債券產品及金融市場的一個專業。下半學年中，專攻各個不同的方向，包括金融衍生品、金融 & 經濟領域、資產分配及管理、計算金融、機器學習、搭建交易系統等。 申請要求：申請者最好是工程、數學、計算機科學、統計、經濟學、金融或者有其他類似的數學背景，分數要求托福100+，雅思7+，GRE(Q151+)，并且不接受GMAT。工作經驗不是必要條件但是最好要有 1.朱同學，畢業院校:Michigan State University，免TOFEL，GPA:3.8，GMAT:650，錄取學校:Pepperdine University專業: M.S.in Applied Finance 2.宋同學，中國人民大學，TOFEL:110，GPA:3.62，GMAT:690，錄取學校:Brandies University，專業:Finance 3.李同學，山西財經大學，TOFEL:108，GPA:3.70，GMAT:670，錄取學校:Clark California，專業:M.s.in Finance 4.張同學，Mount Holyoke College,TOFEL:109，GPA:3.65，GRE:322，錄取學校:Washington University in St. Louis ,專業:M.S.in Finance 5.楊同學，中國人民大學，TOFEL:108,GPA:3.76，GRE:320，錄取學校:Rutgers,the state University of New Jersey,專業： Master of Quantitative Finance 6.姚同學，東北財經大學，TOFEL:107，GPA:3.84，GRE:321，錄取學校:New York University，專業:Masters in Mathematics in Finance 7.趙同學，西安交通大學，TOFEL:110，GPA:3.76，GRE:319，錄取學校:University ofllinois-Urbana-Champaign,專業:Master of Science in Financial Engineering 8.孫同學，天津財經學院，TOFEL:108，GPA:3.82，GRE:325，錄取學校:University of Washington，專業:Computational Finance and Risk Management
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