金融工程（MFE）和金融數(shù)學(xué)（MFin）作為量化金融領(lǐng)域的兩大核心方向，對申請者的學(xué)術(shù)背景和技能要求高度重疊，但又各有側(cè)重。下邊我們將從申請要求、申請難度、適合人群劃分、核心區(qū)別及選校邏輯逐一解析。文末整理了相關(guān)院校資料可領(lǐng)！

一、什么背景學(xué)生可以申請？怎樣才能“加分”錄取？

（1）基礎(chǔ)背景要求

金融工程與金融數(shù)學(xué)的美研申請都需要具備扎實的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計和計算機基礎(chǔ)。相關(guān)包括：

• 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計：微積分、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計是必修課，部分頂尖項目還要求隨機過程、數(shù)值分析等高階課程。

  
  

• 計算機技能：Python、C++、Matlab 等編程能力是硬性門檻，機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗可顯著提升競爭力。

  
  

• 金融知識：微觀 / 宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、公司金融、投資學(xué)等基礎(chǔ)課程建議修讀，但并非決定性因素。

（2）適合人群劃分

金融工程&金融數(shù)學(xué)，這兩門學(xué)科就像是個“跨界高手”，數(shù)學(xué)、計算機、統(tǒng)計、工程、金融，樣樣都沾點邊，甚至跨專業(yè)做好先修課程安排，依舊可以順利申請錄取。

• 理工背景學(xué)生（數(shù)學(xué)、物理、計算機、工程等）：
  
  

  這類學(xué)生在數(shù)學(xué)建模和編程上具有天然優(yōu)勢，尤其適合金融工程。例如，數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)生可通過補充金融課程轉(zhuǎn)型，而計算機背景學(xué)生可聚焦量化交易和金融科技方向。

  
  

• 金融 / 經(jīng)濟(jì)背景學(xué)生：
  
  

  需強化數(shù)學(xué)和編程能力。例如，金融專業(yè)學(xué)生可通過選修統(tǒng)計學(xué)、Python 課程，或參與量化實習(xí)（如券商衍生品部）彌補短板。

  
  

• 跨專業(yè)申請者：
  
  

  建議通過輔修、網(wǎng)課（如 Coursera 的微積分、Python）或科研項目（如量化投資策略研究）證明量化能力。例如，轉(zhuǎn)專業(yè)成功案例中，物理專業(yè)學(xué)生通過自學(xué)機器學(xué)習(xí)并參與金融建模競賽獲得錄取。

你的實習(xí)經(jīng)歷也是直接申請成功的關(guān)鍵競爭力，尤其有過量化研究、風(fēng)險管理、衍生品定價等相關(guān)實習(xí)（如券商研究所、對沖基金）。

除此之外，競賽與科研依舊加分。擁有數(shù)學(xué)建模競賽（如美賽）、量化策略研究項目（如基于 Python 的高頻交易模型）等，也可凸顯學(xué)術(shù)潛力成為申請加分項。

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二、金融工程 VS 金融數(shù)學(xué)：核心區(qū)別與選擇邏輯

1.學(xué)科定位與課程設(shè)置

• 金融工程（MFE）：

  
  偏應(yīng)用，融合金融理論、工程方法和編程技術(shù)，課程涵蓋衍生品定價、量化交易、風(fēng)險管理等，通常隸屬于工學(xué)院或商學(xué)院。

  
  

  ??例如，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的計算金融項目側(cè)重機器學(xué)習(xí)和金融建模。

  
  

• 金融數(shù)學(xué)（MFin）：

  
  偏理論，聚焦數(shù)學(xué)模型在金融中的應(yīng)用，課程包括隨機分析、偏微分方程、資產(chǎn)定價等，多設(shè)于數(shù)學(xué)系或統(tǒng)計系。

  
  

  ??例如，芝加哥大學(xué)的金融數(shù)學(xué)項目強調(diào)數(shù)學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)性和理論深度。

2. 就業(yè)方向與行業(yè)需求

• 金融工程：
  
  

  畢業(yè)生多進(jìn)入投行、對沖基金、金融科技公司，從事量化交易、金融產(chǎn)品設(shè)計、風(fēng)險管理等崗位。

  
  

  例如，普林斯頓大學(xué)金融工程畢業(yè)生平均起薪達(dá) 24 萬美元，主要流向高盛、Citadel 等機構(gòu)。

  
  

• 金融數(shù)學(xué)：
  
  

  更適合學(xué)術(shù)研究或理論性較強的崗位，如央行政策分析、金融衍生品定價模型開發(fā)。

  
  

  例如，哥倫比亞大學(xué)金融數(shù)學(xué)畢業(yè)生中，20% 選擇繼續(xù)攻讀博士，其余進(jìn)入摩根士丹利、Two Sigma 等企業(yè)。

3. 申請策略差異

• 金融工程MFE：
  
  

  更看重編程能力和實習(xí)經(jīng)歷。例如，紐約大學(xué)金融工程項目明確要求申請者具備 Python 或 C++ 經(jīng)驗，并優(yōu)先考慮有量化實習(xí)的學(xué)生。

  
  

• 金融數(shù)學(xué)MFin：
  
  

  更注重數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和學(xué)術(shù)潛力。例如，斯坦福大學(xué)金融數(shù)學(xué)項目偏好有數(shù)學(xué)科研經(jīng)歷或發(fā)表過量化論文的申請者。

三、申請難度梯度院校推薦：從沖刺到保底，精準(zhǔn)定位

1. 頂尖梯隊（錄取率≤10%）

• 普林斯頓大學(xué)：綜合實力頂尖，課程融合金融、數(shù)學(xué)和計算機，偏好美本或國內(nèi)清北復(fù)交背景學(xué)生，平均 GPA 3.88，GRE 數(shù)學(xué) 170+。

  
  

• 巴魯克學(xué)院：業(yè)界認(rèn)可度高，畢業(yè)生起薪超 20 萬美元，但錄取競爭激烈，需通過數(shù)學(xué)測試和面試，平均 GPA 3.89。

  
  

• MIT 金融碩士：強調(diào)數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)，錄取率低于 10%，偏好有科研或創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷的學(xué)生。

2. 次頂尖梯隊（錄取率 10%-20%）

• 哥倫比亞大學(xué)：地理位置優(yōu)越，課程涵蓋金融工程與金融數(shù)學(xué)，錄取率約 8%，平均 GPA 3.8，適合有量化實習(xí)的學(xué)生。

  
  

• 卡內(nèi)基梅隆大學(xué)：計算機與金融深度結(jié)合，錄取率約 20%，平均 GPA 3.85，適合有編程特長的理工科學(xué)生。

  
  

• 加州大學(xué)伯克利分校：課程側(cè)重衍生品定價和風(fēng)險管理，錄取率約 15%，偏好數(shù)學(xué)或工程背景學(xué)生。

3. 中等難度梯隊（錄取率 20%-30%）

• 紐約大學(xué)：課程靈活，錄取率約 28%，平均 GPA 3.7，適合跨專業(yè)申請者。

  
  

• 芝加哥大學(xué)：金融數(shù)學(xué)排名上升顯著，錄取率 20%-30%，平均 GPA 3.73，適合數(shù)學(xué)基礎(chǔ)扎實的學(xué)生。

  
  

• 佐治亞理工學(xué)院：新興強校，錄取率約 25%，課程側(cè)重計算金融，適合預(yù)算有限的學(xué)生。

4. 保底梯隊（錄取率≥30%）

• 波士頓大學(xué)：課程偏重應(yīng)用，錄取率約 35%，平均 GPA 3.6，適合背景稍弱但實習(xí)突出的學(xué)生。

• 羅格斯大學(xué)：地理位置靠近紐約，錄取率約 40%，課程涵蓋量化金融與風(fēng)險管理，適合作為穩(wěn)妥選擇。

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（篇幅有限，部分展示）

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