该项目于 1996 年由教育团队创立，是金融数学领域的先驱性项目，提供加速整合式课程，探索理论与应用数学同动态金融领域的深层关联。项目支持全日制与非全日制两种学习模式：全日制学生可在五个季度内完成学业，非全日制学生每季度修习 1-2 门课程，需按先基础后进阶的顺序推进学习。毕业生多在金融行业相关机构任职，项目依托芝加哥大学的学术氛围，注重营造知识协作与成长的学习环境。
以数学、统计、金融、经济学与计算机科学的交叉领域为核心，为学生搭建扎实的数学基础，传授可应用于复杂金融模型的实用知识。通过分季度递进式课程、专项方向选修、实践项目与职业发展指导，培养具备金融建模、风险管控、投资分析、量化交易等综合能力的专业人才，适配金融行业多类实务岗位需求。
项目毕业需修满 1250 学分（单季度完整课程为 100 学分，半季度课程为 50 学分），其中核心课程 350 学分，选修课程 900 学分。全日制学生可通过选修课程完成专项方向认证，多项认证均可记录在成绩单中（学生可选择退出）。
课程按季度逐步推进，构建循序渐进的知识体系：
- 9 月启动课程：FINM 34000 概率论与随机过程（50 学分），奠定数理基础。
- 秋季学期：
- FINM 33000 期权（100 学分），入门期权核心理论；
- FINM 36700 投资组合与风险管理（100 学分），讲解组合构建与风险管控基础；
- Python 应用课程（二选一，100 学分）：FINM 32400 金融数据科学 Python 应用、FINM 32500 金融 Python 计算，掌握金融领域必备编程技能。
选修课程涵盖多个前沿方向，其中至少 600 学分需来自 FINM 系列选修课程，其余可选择学校其他项目或学院的获批课程。课程安排如下（2025-26 学年参考，后续可能调整）：
- 冬季学期：金融 C++ 计算、全栈量化金融、量化交易策略、金融机器学习、随机微积分、高频数据分析、固定收益、固定收益衍生品等。
- 春季学期：期权数值方法、高级金融计算、金融高性能计算导论、金融生成式与智能体 AI、多元统计分析及应用、信贷市场、宏观金融、外汇：市场、产品与定价等。
- 秋季学期：金融区块链与加密资产、强化学习与深度学习、现代应用优化、经济学专题、交易策略构建与展示、期货及相关衍生品、数学市场微观结构：优化方法等。
选修课程可对应五大专项方向，满足学分要求即可获得认证，各方向可用学分充足：
- 金融计算（最多可修 350 学分）；
- 机器学习与人工智能（最多可修 600 学分）；
- 期权与衍生品（最多可修 300 学分）；
- 利率与信贷（最多可修 400 学分）；
- 交易（最多可修 300 学分）。
- 项目实验室（Project Lab）：FINM 36000 课程，每季度开设，学生以 4-6 人团队形式与行业机构合作开展研究项目，由 faculty 指导，为期 10 周，最终需向合作机构提交成果展示与交付物。项目可重复参与，覆盖算法交易、非流动性与私募证券风险管理、期权波动率建模、系统性宏观策略、数据分析等领域，合作机构包括多家金融相关企业。
- 职业研讨会（Career Seminar）：FINM 38500 课程，每季度开设，为学生提供职业发展相关培训，包括量化金融就业市场与职业机会探索、实习 / 求职策略制定、申请材料优化、面试技能提升、职业素养与人脉拓展等内容，助力学生适配就业市场需求。
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李笑宇
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