美国研究生金融工程 这个专业主要是学什么的

你好，金融工程是以数学工具来建立金融市场模型和解决金融问题的新兴学科，近年来，由于金融创新层出不穷，金融市场发展得越来越复杂，在以往传统的股票和债券上发展出了期货、期权等一系列新型投资工具，这就是通常所说的金融衍生物。而如何对这些金融衍生物进行定价，是投资银行所面临的一个难题。同时，由于金融投资工具的复杂化，一些基金管理公司越来越感到传统的投资方式难以保持基金的高成长率，他们需要设计出更加高级的投资组合来获得盈利。因此，他们大量需要那些既通晓金融市场又有数学应用能力的复合型人才，而这样的人才在市场上极为稀缺。金融工程就是为了培养这样的人才而产生的。
融工程是一门综合了金融学、数学和计算机科学的交叉学科，其课程通常由大学的商学院、数学系和工程学院联合授课，其课程由于集中于金融领域，所以深度远远超过MBA金融方面的课程，通常包括股票市场分析、投资组合分析、期货和期权、资产定价、资本预算、固定收益分析、利率模型、金融风险管理等课程。
金融工程硕士的学习时间一般为全日制1年。金融工程同MBA一样，是一种职业教育（Professional Education）而非学术研究教育（Academic Research Education），因此无需撰写硕士论文。其全部课程均围绕金融学的应用展开，具有实用性很强的特点。
在美国，持有金融工程硕士学位的人才在市场上炙手可热，基本上全部被各大投资银行、基金管理公司、保险公司、风险投资公司所聘用

金融工程是以数学工具来简历金融市场模型和解决金融问题的新兴学科。其本质是利用各种衍生金融工具，如期权、期货、互换等，对金融领域中的各种风险进行管理。
金融工程(“FinancialEngineering，也称Financial Mathematics，Mathematical Finance,
Quantitative Finance 或者 Computational
Finance”)，从其学位的英文翻译可见，这是一门金融学，数学，及计算机科学的交叉学科。
其课程通常由大学的商学院、数学系和工程学院联合授课。通常包括股票市场分析、投资组合分析、期货和期权、资产定价、资本预算、固定收益分析、利率模型、金融风管等课程。课程以授课形式为主，并鼓励学生暑假实习，保证在一到两年内完成学生的全方位打造。
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金融工程的定义 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。
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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。
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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)
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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
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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+
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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