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美国金融金数先修课要求参考

发布者：
刘燕博
分类：
留学指南
2025-08-09
21
浏览

美国金融工程（MFE）与金融数学（MathFin）专业的先修课要求主要分为数学与统计、计算机编程、金融基础三大领域，具体要求如下：

一、数学与统计（核心基础）

  1. 基础要求（必须完成）

    • 微积分（包括多元微积分）
    • 线性代数
    • 概率论与统计学
    • 微分方程（常微分ODE & 偏微分PDE）

  2. 进阶课程（增强竞争力）

    • 随机过程（Stochastic Processes）
    • 数值分析（Numerical Analysis）
    • 时间序列分析（Time Series）
    • 实变函数（Real Analysis）
    • 优化理论（Optimization）
    • 计量经济学（Econometrics）

二、计算机编程（量化工具）

  1. 编程语言

    • 必学：Python、R、MATLAB（金融建模与数据分析常用）
    • 加分项：C/C++（高频交易与算法开发）、Java

  2. 量化技能

    • 机器学习（Machine Learning）
    • 数据分析工具：SAS、GARCH、RATS、S-Plus
    • 金融工程软件：QuantLib、Bloomberg Terminal

三、金融基础（理论支撑）

  1. 经济学

    • 微观经济学、宏观经济学

  2. 金融核心课程

    • 公司金融（Corporate Finance）
    • 投资学（Investments）
    • 金融衍生品（Financial Derivatives）
    • 财务管理（Financial Management）
    • 货币与资本市场（Money and Capital Markets）

四、补充建议

  1. 替代方案

    • 若未修过相关课程，可通过网课（Coursera/edX）、暑期学校或CFA Level I 考试补充。
    • 例如：CFA Level I 涵盖公司金融、投资组合管理等知识。

  2. 转专业背景适配

    • 理工科（数学、计算机、物理等）：需补充金融课程。
    • 商科背景：需辅修数学/编程课程（如随机过程、Python编程）。

五、院校差异化要求示例

  • 圣路易斯华盛顿大学量化金融分支：明确要求修读高级数学（如数值分析）和编程（Python/R）。
  • 约翰霍普金斯大学金融硕士：接受CFA Level I 代替部分先修课（如Financial Management）。

总结表格

领域 基础课程 进阶课程
数学 微积分、线性代数、概率统计、微分方程 随机过程、实变函数、优化理论
计算机 Python、R、MATLAB C++、机器学习、量化工具（SAS等）
金融 公司金融、投资学、微观/宏观经济学 金融衍生品、时间序列分析

若未找到匹配先修课背景，可通过网课/CFA补足，或选择对先修课要求较灵活的项目（如JHU MSF）。

刘燕博
刘燕博 美研部留学咨询顾问
擅长申请：
研究生
擅长专业：
商科,理工科,人文社科,艺术类
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        刘燕博

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        学历背景：海外名校经历 从业年限：7-10年 录取力：哥大,斯坦福大学等 擅长专业：商科,理工科,人文社科,艺术类 擅长方案：长线规划,紧急规划,学术规划 客户评价：言而有信,专业度高,案例丰富

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        美国金融工程（MFE）与金融数学（MathFin）专业的先修课要求主要分为数学与统计、计算机编程、金融基础三大领域，具体要求如下：

        一、数学与统计（核心基础）

        1. 基础要求（必须完成）

          • 微积分（包括多元微积分）
          • 线性代数
          • 概率论与统计学
          • 微分方程（常微分ODE & 偏微分PDE）

        2. 进阶课程（增强竞争力）

          • 随机过程（Stochastic Processes）
          • 数值分析（Numerical Analysis）
          • 时间序列分析（Time Series）
          • 实变函数（Real Analysis）
          • 优化理论（Optimization）
          • 计量经济学（Econometrics）

        二、计算机编程（量化工具）

        1. 编程语言

          • 必学：Python、R、MATLAB（金融建模与数据分析常用）
          • 加分项：C/C++（高频交易与算法开发）、Java

        2. 量化技能

          • 机器学习（Machine Learning）
          • 数据分析工具：SAS、GARCH、RATS、S-Plus
          • 金融工程软件：QuantLib、Bloomberg Terminal

        三、金融基础（理论支撑）

        1. 经济学

          • 微观经济学、宏观经济学

        2. 金融核心课程

          • 公司金融（Corporate Finance）
          • 投资学（Investments）
          • 金融衍生品（Financial Derivatives）
          • 财务管理（Financial Management）
          • 货币与资本市场（Money and Capital Markets）

        四、补充建议

        1. 替代方案

          • 若未修过相关课程，可通过网课（Coursera/edX）、暑期学校或CFA Level I 考试补充。
          • 例如：CFA Level I 涵盖公司金融、投资组合管理等知识。

        2. 转专业背景适配

          • 理工科（数学、计算机、物理等）：需补充金融课程。
          • 商科背景：需辅修数学/编程课程（如随机过程、Python编程）。

        五、院校差异化要求示例

        • 圣路易斯华盛顿大学量化金融分支：明确要求修读高级数学（如数值分析）和编程（Python/R）。
        • 约翰霍普金斯大学金融硕士：接受CFA Level I 代替部分先修课（如Financial Management）。

        总结表格

        领域 基础课程 进阶课程
        数学 微积分、线性代数、概率统计、微分方程 随机过程、实变函数、优化理论
        计算机 Python、R、MATLAB C++、机器学习、量化工具（SAS等）
        金融 公司金融、投资学、微观/宏观经济学 金融衍生品、时间序列分析

        若未找到匹配先修课背景，可通过网课/CFA补足，或选择对先修课要求较灵活的项目（如JHU MSF）。

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