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卡内基梅隆大学计算金融理学硕士
计算金融理学硕士（MSCF）课程是由卡内基梅隆大学四所学院联合开发的。这种独特的合作使MSCF能够提供统计学、计算机科学、数学和金融这四个计算金融基础学科的紧密整合。
MSCF卓越的声誉完全取决于我们强大的教师团队和过去三十年精心开发和更新的定制课程。MSCF在理论和实践之间保持平衡，提供精心协调的量化、应用金融和计算课程的结合。
MSCF项目的学生将接触到丰富的体验式学习机会，以补充核心课程。这些举措将帮助你将理论转化为实践，并获得雇主所需的“真实世界”经验。
价值观
我们重视一个多样化和包容性的社区，不仅因为这是道德和伦理的正确选择，还因为它丰富了我们的经验，并在我们的决策中带来了更多的创造力和创新。吸引一个杰出和多样化的教职员工和学生群体，并确保我们社区的所有成员都有声音和归属感，将激励他们追求卓越。
我们重视我们的学生，并在他们的服务中，致力于高的教学标准和学术及职业准备支持。
我们重视我们在培训所需人才方面的作用，以建立和维护一个健康的金融系统，通过管理资本流动来促进经济活动。
MSCF的道德规范
由于其对全球经济的广泛影响，很少有行业像金融行业这样受到伦理的影响。MSCF项目理解这一点，并认识到其责任以一种方式教导学生伦理，使他们能够有信心在工作中面对两难困境并做正确的事情。
在整个项目期间，学生被要求遵守严格的学术诚信守则，并在寻找工作的过程中，学生需要信守与潜在雇主合作的承诺，这构成了项目的高潮。
MSCF的员工和教职员工以身作则，积极寻找校友，通过互动演讲活动为他们提供持续的道德培训，以应对现实世界中的道德问题。我们相信，对道德的关注能够为学生提供一个道德指南针，这将引导他们在整个职业生涯中前行。
这门为期两年的课程专注于解决风险管理和交易问题以及衍生品交易的流程。 MSCF金融工程研究的亮点是一系列课堂上的团队案例展示，用于练习向复杂金融产品的客户进行演讲。
课程
MSCF 课程的学习内容是传统讲座和个体及小组项目相结合。您将学习股票和债券投资组合管理的传统金融理论，衍生证券交易基于的随机微积分模型，以及包括蒙特卡洛模拟、优化和使用 C++ 和 Python 解决偏微分方程的数值解在内的计算技术。您将修读一系列 数据科学机器学习和时间序列课程，将这些方法应用于资产管理、统计 arbitrage、风险管理及市场微观结构课程中。必做的暑期实习将 MSCF 项目中学到的技能应用到行业中。该项目以机器学习的学期-long 公司赞助项目课程和金融工程的毕业课程结束。在整个项目中，非常强调沟通技能。
MSCF课程不断调整以满足金融市场的需要。除了为投资银行角色提供出色的数学准备，创建和验证许多金融行业基础的模型，我们的统计和编程课程将为数据驱动算法交易、风险管理、金融科技和定量投资组合管理的职业生涯做准备。
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稍后会有顾问老师反馈评估结果