金融工程专业浅析
专业介绍
金融工程是以数学工具来建立金融市场模型, 设计开发新型金融工具和金 融手段, 并解决金融问题的新兴学科。
金融工程核心在于对新型金融产品或业务的开发设计。本质是利用各种 衍生金融工具,如期权,期货,以及互换等,对金融领域中的各种风险进行 管理,提高效率。
美国院校,硕士项目一般有以下几种: Financial Engineering; Financial Mathematics; Mathematical Finance; Quantitative Finance; Computational Finance
金融和金融工程区别
金融:培养具有处理银行、证券、投资等方面业务的基本能力;熟悉国家有关金 融的方针政策和法规,了解本学科的理论前沿和发展动态的管理人员。金融学注重经济知识,以基础变量,如利率,汇率和货币供应为学习对象。金融学专业一般设置在商学院下。
金融工程:培养具有数学,计算机和现代金融理论知识的技术人才。金融工程更重视数理技术,主要依赖金融衍生工具, 比如期货期权\远期\互 换等等。 金融工程专业可能设置在商学院,工程学院和数学系下。总体而言,招生上 的确存在商学院喜欢招商科学生(甚至金融方面先修课要求),工程学院喜欢工程,而数学学院喜欢招收数学学生。
学位介绍
学位: M.S.,M.Eng
学制:硕士(30-50学分)1年-2年
方向细分
金融工程在美国的不同学校所属院系不同,教法不同,但是研究内容大体 相同,包括了解各类金融衍生产品的定价方式; 通过各种金融衍生品进行 获利。
• JHU的金融数学方向细分: Risk Management; Asset Management; Derivatives ;Quantitative Trading/ Algorithmic Trading/ High Frequency Trading;Fixed Income & Commodities; Custom Course Plan
• 纽约大学的金融工程方向细分: Financial Market and Corporate Finance Track; Computational Finance Track; Technology and Algorithmic Finance Track; Risk Track
院系详解-Cornell University Master of Engineering—Financial Engineering
康奈尔金融工程项目为职业导向性,侧重数学,科研和工程技能的培养 和运用。项目时长三个学期,第三个学期在纽约进行实习。 由于康奈尔大 学的名气,课程设置和实习项目,该项目申请者众多,竞争激烈。
该项目培养学生运用定量分析,设计金融工具和风险管理的能力。 Such jobs frequently involve: (1) mathematical modeling and analysis of stocks, bonds, options, currency exchange rates, and other structured products, (2) developing quantitative models to help corporations understand and manage their exposure to risk, and/or (3) implementing algorithms to monitor, price, and/or trade financial instruments.
背景要求
除了如托福,GRE和GPA等常规要求,金融工程项目一般有先修课的要求。
先修课程
通常金融工程专业对学生的数学和计算机能力要求较高,并且各学校对 于申请的先修课程有明确要求。
数学:线性代数,高级微积分,(常,偏)微分方程,应用统计是最普 遍的数学背景要求。个别学校甚至规定了这些数学课程应该学了多少个学期。
计算机:基本技能如C/C++,MATLAB等
工作实习背景
一般情况下,学校对于实习和工作经验的要求并不严格,态度一般是 helpful but not required for admission。
从录取的结果来看,实习单位的声誉,工作是否相关以及时长,对于申请 中是否能够脱颖而出,特别是名校申请的确有着一定的影响。
有工作经验的申请者更自信,知道自己是否对这个行业有热情,而且实习 与工作经历可以在课堂上和大家分享,而且提前具有职业经历和素养无疑会增 加将来成功的砝码。
就业方向
金融工程师被称为Quants, 从事风险管理,优化投资组合,设计开发金 融产品,财务分析,销售与交易等工作。
Quant包括以下几个类型, Desk quant(开发直接被交易员使用的价 格模型),Model validating quant(确定desk quant开发的模型的正确 性) ,Research quant(尝试发明新的价格公式和模型) ,Quant developer(写 代码,或者调试其他人的大型系统),Statistical arbitrage quant(在数据中寻 找自动交易系统的模式 (就是套利系统)) 和capital quant(建立银行的信用和 资本模型)。
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