美国留学专业金融工程

金融工程的概念有狭义和广义两种。 狭义的金融工程主要是指利用先进的数学及通讯工具，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。 广义的金融工程则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。

02

金融工程在什么院系开设，项目的英文名称是什么？

金工和金数本质上没有什么大区别，通常都是由大学的商学院、数学系和工程学院联合授课，课程横跨金融经济，数学，工程几个方面的知识。

在实际选校的时候，你可以搜索以下这些关键字：

Master in Finance Financial Engineering Computational Finance Mathematics in Finance MEng, FE concentration Financial Mathematics Quantitative and Computational Finance Mathematical Finance Quantitative Finance Financial Mathematics Computational Finance & Risk Management Quantitative Finance Quantitative Finance and Risk Analytics Applied Financial Mathematics Mathematical Sciences 我们看到，这些名称中 Financial、 Computational 、 Mathematics 、 Quantitative 等英文单词出现的次数最多。这也说明了金融工程专业究竟要学什么。

03

核心课程是什么？ 一般情况下是这些核心课程： 期权定价(Option Pricing ) 用Python/c++进行财务编程(Computing for Finance in Python/C++) 投资组合理论与风险管理(PortfolioTheory and Risk Management) 随机微积分(Stochastic Calculus) 数值方法(Numerical Methods) 量化交易策略(QuantitativeTrading Strategies) 固定收益衍生品定价(FixedIncome Derivatives) 金融时间序列分析(Financial Time Series)

04

院校选择推荐

按照优先顺序推荐如下：

普林斯顿大学Princeton University

纽约市立大学柏鲁克分校Baruch College, City University of New York

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

卡内基梅隆大学Carnegie Mellon University

纽约大学New York University

哥伦比亚大学Columbia University

康奈尔大学Cornell University

麻省理工学院Massachusetts Institute of Technology

纽约大学坦顿工学院NYU Tandon School of Engineering

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

芝加哥大学University of Chicago

佐治亚理工学院Georgia Institute of Technology

波士顿大学Boston University

福特汉姆大学Fordham University

北卡莱罗纳州立大学North Carolina State University

华盛顿大学University of Washington

罗格斯大学Rutgers University

伊利诺伊理工学院Illinois Institute of Technology

罗格斯大学Rutgers University

约翰霍普金斯大学Johns Hopkins University

伊利诺依大学University of Illinois

明尼苏达大学双城分校University of Minnesota

史蒂文斯理工学院Stevens Institute of Technology

伦斯勒理工学院Rensselaer Polytechnic Institute

北卡罗莱纳大学夏洛特分校University of North Carolina at Charlotte

04

申请准备建议 在本科阶段，应该多做以下准备： 1、多修数学，统计，数理金融和编程课，并保证足够高的GPA。 2、找到高质量实习（首选外资大行，国有大行和券商）。 3、实习职位首选量化部门，数据部门，衍生品相关 。 4、GRE： 325+，TOEFL： 105+

05

就业范围 1、互联网及相关企业： 产品数据分析，用户数据分析，流量数据分析 2、金融业： 市场数据分析，用户数据分析，金融风险管理 3、市场类： 市场数据分析，消费者数据分析，调研数据管理 4、咨询业： 根据公司及所在组面对的客户所在行业进行工作细分