加拿大多伦多大学的金融风险管理硕士(Master of Mathematical Finance,简称MMF )MMF项目MMF 成立于 1998 年,始终处于量化金融培训领域的前沿,学生将在数学、计算机科学、统计学和工程学领域经验丰富的资深学者的帮助下重塑现有的分析能力,这些学者精通数学金融工具。这种跨学科方法旨在培养毕业生在实际应用中更丰富、更具创新性的数学方法。一些教师是来自金融行业的资深从业者,而另一些则来自金融软件行业的领先公司,致力于围绕风险管理、投资组合分析和高级衍生品定价等需求开发应用程序 。
以下是该项目的详细介绍:
1. 项目概述
学校与排名:多伦多大学(UofT)是加拿大ding尖研究型大学,2025年QS世界排名 第25位。
项目时长:12个月,
开学时间:每年8月。
课程设置:MMF项目的课程设置非常全面,涵盖了金融数学、金融工程、风险管理和计算机编程等多个领域
学费:学费为60,288.00加元
2. 课程特点
核心课程:MMF1900Y 实习/MMF1910H 金融行业概论/MMF1914H 信息技术/MMF1920H 投资与金融/MMF1921H 运筹学/MMF1922H 投资、金融和风险管理的数据科学方法/MMF1923H 金融市场与公司政策/MMF1927H 数学金融研讨会/MMF1928H 定价理论1/MMF1929H 资产管理/MMF1941H 金融中的动态数据科学/MMF1943Y 通信/MMF2000H 风险管理/MMF2012H 金融建模/MMF2021H 金融数值方法/MMF2025H 风险管理实验室/MMF2028H 金融区块链基础知识/MMF2030H 金融机器学习/MMF2032H 创新与创业/MMF2034H 金融中的气候风险管理。
实践项目:为期四个月的实习或校园项目。通过参与真实的金融项目,学生将学习如何整合并运用在项目早期获得的理论知识。在实习期间,学生将与赞助公司的员工合作,体验金融数学如何影响金融服务机构的决策过程。
3. 申请要求
学历背景:
量化、技术学科背景学生,有很强的数学能力。在线性代数、多元微积分、微分方程、实际分析等领域的能力证明,以及至少一门涵盖置信度测试、应用多元分析、时间序列分析和基本回归等主题的统计学本科课程。经济学和金融学的知识有助于理解应用数学适用于金融的背景。需要有使用编程语言的能力,如MATLAB; C++; R和Python。适应本学科的技术需求的能力是所有量化师必须具备的技能。
有工作经验更具竞争力
成绩要求:B,GPA 3.0/4.0以上(或等同成绩)
语言要求:非英语母语者或者非英语授课学位者需提供托福(建议93、写作口语22)或雅思(建议7.0+,单项6.5)成绩。
4. 职业发展
经验丰富的(MMF) 校友深受养老基金、大型银行、对冲基金、资产管理公司和金融科技初创公司的青睐。他们为金融服务行业带来了量化分析、数学建模、软件开发和数据科学方面的ding尖技能。
5. 项目优势
地理位置:多伦多是加拿大的金融中心,学生有更多机会接触行业资源和实习机会。
实践导向:课程设计强调实践应用,学生能够将所学知识直接应用于实际工作中
6. 适合人群
想要进入金融领域,特别对风控有兴趣的学生