金融工程专业介绍

01、金融工程是什么？

融合数学、编程与金融的“工程学”

金融工程，也被称为“数量金融”或“数理金融”，其核心本质更像是金融领域的“工程学”。它深度融合了数学的精密、计算机编程的威力与金融学的洞见，旨在系统性构建解决方案，解决金融实践中那些复杂而实际的问题。比如，2008年金融危机中CDO（债务抵押债券） 崩盘引发连锁反应，背后实则是金融工程师设计的复杂模型在极端压力下的失效。

如果说传统金融学（Finance）侧重于理解市场原理和公司财务决策，数据科学（Data Science）专注于从海量信息中提取模式和预测，统计学（Statistics）提供了分析不确定性的方法论基础，那么金融工程则：

1.更强调定量分析与工具开发：

它不仅仅是应用现成理论，更是运用高等数学（如微积分、随机过程、优化理论）和强大的编程能力（Python, C++, R等），去构建、验证和实现复杂的金融模型和计算工具。

2.更聚焦于技术应用的核心环节：

包括 “产品设计 + 风险控制 + 定价建模” 。比如，设计新型金融衍生品或结构化产品、精确量化和管理各类金融风险（如市场风险、信用风险）、为复杂的、流动性差的金融资产（尤其是期权等衍生品）确定公平价值。

3.更具有工程思维导向：

它最终的目的是像工程师一样“建造”。基于扎实的理论和计算，设计出能实际运作、解决特定金融需求的“结构”或“系统”。

因此，与其将金融工程看作“炒股专业”，不如将其视为金融体系的“造桥工程师”。它更像是一群运用数学和编程工具，在充满不确定性的金融河流上，精心设计并建造坚固“桥梁”（金融产品）、“防洪堤坝”（风险管理系统）和“精准计价器”（定价模型）的专业人士。他们确保金融交易的顺畅、风险的可控和价值的合理。它不像是仅仅在桥上观察车流（分析市场）或跟随车流过桥（进行交易）的“行人”或“司机”。这些活动更多属于投资分析、资产管理或纯粹交易策略的范畴。而“造桥工程师”更需要立足应用、注重创造、以技术驱动解决金融核心问题。

02、毕业能做什么？

从对冲基金到投行量化岗

金融工程毕业生的职业赛道是充满可能性的。

常见职业方向和工作领域包括：

• Quant Research（量化分析）：对冲基金设计高频策略，于投行前台为复杂衍生品精准定价，或在资管公司搭建资产配置模型。
• Quant Development （量化开发）：在对冲基金构建低延迟交易执行系统，在投行开发衍生品定价引擎与风险管理系统，或在资管公司搭建大规模数据处理平台与策略回测框架。
• Risk Management（风险控制）：监控着实时波动的VaR热力图，用压力测试抵御市场风暴。
• Sales & Trading（交易支持）：通常初入行业的新锐力量，往往在指令处理与流动性优化中积累市场实战经验。
• Strategy & Modeling（结构性产品设计）：将晦涩的数学公式转化为满足特定需求的定制化金融解决方案（如自动赎回票据）。
• Portfolio Management（量化投资组合）：构建数学与统计模型，运用量化投资策略，为养老基金、个人投资者及保险公司管理资产。

值得注意的是，部分毕业生正凭借Data/Machine Learning方向（数据挖掘与机器学习）专长，向科技公司FinTech部门跨界转型，在智能投资、反欺诈算法等领域开辟新航道。

这些机会密集分布在纽约的投行交易大厅、伦敦的资管中心、新加坡的外汇枢纽、香港的离岸市场等全球金融中心。无论是选择哪一条路径，职业轨迹通常始于技术深耕。随着经验沉淀，两条进阶路径逐渐清晰，或带领团队成为量化管理者，或获得资金授权开启自主交易生涯。

金融工程职业发展的魅力在于其技能的强迁移性，随机过程理论既可应用于期权定价，也能迁移至信用风险评估；Python建模能力既能驱动交易算法，亦可赋能金融科技产品开发。然而机构的前景也伴随着严峻现实。纽约顶尖对冲基金的Quant岗位录取率常低于1%，香港投行结构化岗位也不乏清北复交与常春藤学霸的同台竞技。因此，若想在这条量化职业路径长久深耕，还需持续精进随机微积分功底、保持C++/Python编码锐度、培养市场敏锐度的三维能力。

03、项目学什么？

数理编程与金融实践的交汇

顶尖的金融工程/金融数学硕士项目，精准地坐落于数理建模、编程技术与金融实践三者的交汇点上。这种跨学科的特质，也融合在课程模块中。

课程模块通常涵盖以下核心方面：

• 数理建模：为理解复杂金融市场的不确定性和构建模型提供严密的数学语言，比如Stochastic Calculus, Probability, Optimization
• 金融理论：为金融实务和应用导向做铺垫，比如Derivatives Pricing, Fixed Income
• 编程实操：将理论模型高效转化为可执行的代码，比如Python, C++, R
• 实战项目：让学生在接近真实的市场环境中锤炼解决实际问题的能力，比如交易模拟（Trading Simulations）、投资组合优化（Portfolio Optimization）等项目。

以UC Berkeley金融工程项目课程设置为例：

这种“学以致用”的理念贯穿，几乎所有的优质项目都设有Capstone Project（顶点项目）或 Industry Practicum（行业实习），要求学生综合运用所学知识，在教授或行业导师指导下，解决真实的金融难题，或为合作企业提供切实可行的分析方案。

为了适应不同职业路径的需求，许多项目还提供专业方向选择部分项目。比如哥大金融工程项目的设有以下7个方向可选：

04、哪些学校强？

东西海岸“双核”，美英港项目林立

在规划金融工程（MFE）或量化金融硕士深造版图时，美国的东海岸与西海岸为两个核心地带：纽约为脉动的传统金融心脏，硅谷为前沿的科技金融枢纽，共同引领行业变革与人才输送。而英国与香港凭借地缘与政策优势，构建起亚欧市场的战略支点，形成了多维度、高协同的全球化布局。

美东地区：

以纽约为中心的东海岸，无疑是传统金融业的神经中枢。其最大优势在于与华尔街顶级机构的“零距离”。课程设计高度强调就业实战技能，校友网络深入核心金融机构。

代表项目：

• Columbia MS in Financial Engineering;MA in Mathematics of Finance
• NYU MS in Financial Engineering;MA in Mathematics of Finance
• Baruch Master of Financial Engineering（强调就业）
• CMU MS in Computational Finance（匹兹堡+纽约双校区）
• Cornell MEng in ORIE –Financial Engineering （伊萨卡+曼哈顿校区）
• JHU MSE in Financial Mathematics

美西地区

深植于硅谷生态圈，引领算法交易与金融科技变革。课程直击行业最前沿趋势，培养学生兼具传统量化能力与科技驱动思维。毕业路径无缝衔接科技金融巨头及创新型对冲基金。

代表项目：

• Berkeley Master of Financial Engineering
• UCLA MS in Financial Engineering（紧贴行业）
• Stanford MS&E – Financial Analytics
• UC Berkeley MEng in IEOR – FinTech Concentration
• USC MS in Financial Engineering

美中地区

依托本地买方机构集群(如对冲基金、自营交易)，课程强化算法交易与随机建模，就业生态小而精。

代表项目：

• UChicago MS in Financial Mathematics
• UMich – Ann ArborMS in Quantitative Finance & Risk Mgmt
• WUSTL Master of Finance – Quant Track

美南地区

背靠区域产业资源（亚特兰大支付枢纽、北卡科研三角区），依靠金融科技驱动发展，注重培养复合型技术管理者。

代表项目：

• Georgia Tech MS in Quant & Computational Finance
• Duke MS in Financial Technology

英国/香港地区

凭借地缘优势与友好的签证政策（英国PSW/香港IANG签证），成为目标亚洲就业或国际经验回流者的战略选择。凭借毕业生签证可以无条件留本地工作（英国2年/香港2年），天然对接大中华区金融市场。港三校（HKU/CUHK/HKUST）在北上深金融机构具有垄断性校友网络。

代表项目：

• Imperial College London MSc Mathematics & Finance
• London School of EconomicsMSc Financial Mathematics
• University of Warwick MSc Financial Engineering
• University of Oxford MSc Mathematical Finance
• HKU MSc Financial Technology
• HKUST MSc Financial Mathematics
• CUHK MSc Financial Engineering

05、适合什么样的学生？

偏理工的金融爱好者

顶尖的金融工程项目最青睐什么样的申请人画像呢？

理想背景：

• 本科专业：通常涵盖数学、统计学、物理学、计算机科学、工程学等领域。这些学科所培养的严谨逻辑和量化思维成为量化学习的关键基石。
• 金融知识：虽然入学前并非必须掌握深厚的金融专业知识，但申请人必须清晰展现出对金融世界的理解与求知欲。

核心能力要求：

• 高数/概率论基础：特别是高等数学和概率论的知识体系，这是构建复杂金融模型和理解市场随机性的根基。
• 编程能力（Python优先）：熟练掌握至少一门编程语言至关重要（尤其是Python），在数据分析与量化领域的广泛应用而备受推崇。
• 强烈的逻辑思维与自学能力：金融科技与量化领域瞬息万变，能够独立分析问题、快速学习新知识并应用是持续发展的核心动力。
• 跨专业建议：对于非典型理工背景（如商科、文科）但意向坚定的申请者，金融工程项目同样敞开大门。 对于跨专业申请的挑战，我们建议通过以下方式积极弥补
• 系统补强基础：充分利用Coursera、edX、QuantNet等优质在线平台，有针对性地学习数学、统计、编程等核心课程。
• 打造硬性优势：在标准化考试中争取GRE数学部分接近或达到满分将是定量能力的有力证明。同时，积累有说服力的优秀项目经历（如相关实习、研究、个人项目），特别是能体现编程和问题解决能力的成果，也可以成为申请中极具分量的加分项。

背景提升路径图：

06、申请难吗？

数理背景决定下限，项目匹配决定上限

破解金融工程激烈竞争的核心逻辑：

扎实的学生背景（GPA, GRE，语言成绩）是叩开名校大门的“基本盘”；而项目匹配度（经历、文书、推荐信）才是将申请者推向顶尖录取，决定上限的关键。

申请概览：

标准录取门槛：

通常要求 ≥ 3.7（越高越好），尤其需要数学、统计、计算机等相关核心课程成绩亮眼。 这是评估申请者学术能力和数理潜力的首要指标；

GRE ≥325（数理部分170）是基本标配；

具有实际价值的建模项目、研究经历、高质量的实习（量化研究、风险管理、金融科技等方向尤佳） 是强有力的加分项。

Essay/PS策略拆解与聚焦：

简单陈述“我喜欢金融/股票”只是无意义的文字堆砌。招生官期待看到你如何通过具体的项目经历运用数理、编程、建模等硬核技术能力，去分析、解决实际的金融问题。

推荐信：

强烈建议来自教授你高级数学、统计、计算机科学、机器学习等技术类课程的教授。

07、关于金融工程/金融数学专业的FAQ

Q1

美研准备读金融工程，但他自己也不知对这个专业是否感兴趣，比较迷茫，请问金工金数毕业后可以在哪些领域就业？国内和美国就业岗位分别是什么？

金工金数就业有很多选择，我说一下我了解的中国同学学习金工金数毕业后所从事的领域。

第一：大型投行做quant. 大型投行包括德意志银行、高盛、摩根斯坦利、JP Morgan Chase等。Quant有几种，quant researcher, quant trader, quant developer, quant PM(portfolio manager)

第二：大型投行做sales, 我了解的主要是在香港投行

第三：在量化私募做quant, 美国顶尖量化私募有Two Sigma, D.E. Shaw, Citadel, Millennium

第四：也是中国人选择最多的，是在银行、投行、四大做风险管理分析

国内相关工作是做量化私募，国内百亿级的量化私募也有几十家了。国内券商、基金公司、银行也有少量相关职位。

Q2

美本前三十，未来想读MFE，考虑本科选课自由，应该如何准备和选课？未来才能录取排名高的学校。

如果想申请排名靠前的金融工程研究生项目，建议本科阶段尽量选择数学和计算机科学相关的课程。数学和统计课程包括线性代数、微积分、概率论、统计学等基础课程，在此基础上，最好还能上更高阶的课程，比如偏微分方程、时间序列分析、数值分析。计算机课程包括编程语言、数据结构与算法、计算机程序设计、操作系统、数据库等，如果不能上这些课程，尽量通过网络学习平台掌握一门编程语言，比如C++或者Python。

此外，也可以学一些金融和经济学领域的课程，比如金融市场，投资、宏观经济学、国际金融、货币政策等。在选课时可以咨询academic advisor, 同时，要保持良好的学习成绩，这对于申请排名靠前的研究生项目也非常重要。另外，参加一些金融实习、数学建模竞赛、编程竞赛等活动，积累相关实践经验，也可以在申请时提升自己的竞争力。

Q3

请问金融学、金融工程、金融科技哪个专业就业前景更好一些，另外孩子更喜欢专业性强一些的工作。国外的金融工程、金融科技专业可以考编的岗位多吗？

我们先来看金融、金融工程和金融科技的就业去向：

• 金融学：毕业后主要去向包括银行、证券、保险、投资管理，担任财务分析师、行业研究员、风险管理师、投资银行家等工作。
• 金融工程：主要去向包括银行、券商、保险、资产管理公司、咨询公司等，岗位包括量化分析师、金融工程师、风险管理师、衍生品交易员等。
• 金融科技：主要去向包含金融科技公司、咨询公司以及以上提到的传统金融机构金融科技部份，岗位包括区块链开发者、数据分析师、金融科技产品经理、风险科技专家等。

结合目前的行业趋势来看，金融工程和金融科技领域也具有更广阔的就业前景，因为它们与技术的密切关系，而技术在金融领域的应用越来越重要。但这并不代表传统金融没有就业机会，而需要结合同学本身的情况来看更适合什么类型的工作。如果同学喜欢专业性强、技术要求高的工作，那么金融工程和金融科技是更合适的，因为金融相关工作更加依赖于沟通能力和知识经验积累。

学习金融工程和金融科技回国想考编，那么可以考虑的去向有：金融监管部门如中国银行业监督管理委员会、中国证券监督管理委员会、中国保险监督管理委员会担任风险管理员、技术监督员等，以及政府财政和科技部门，担任财政金融策划师、金融科技政策研究员等。总体上一线城市北上广深等经济发达地区会有更多机会。

08、结语

金融工程，是高等数学与算法在华尔街的实战应用。机构助力夯实标化根基，稳固申请“下限”；更能精准提升被提契合度，突破录取“上限”。