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金融数学专业
金融数学是一门新兴学科，是“金融高新技术 ”的重要组成部分。研究目标是利用我国数学界某些方面的优势，围绕金融市场的均衡与有价证券定价的数学理论进行深入剖
析，建立适合国情的数学模型，编写一定的计算机软件，对理论研究结果进行仿真计算，对实际数据进行计量经济分析研究，为实际金融部门提供较深入的技术分析咨询。核心内容就是研究不确定随机环境下的投资组合的最优选择理论和资产的定价理论。套利、最优与均衡是金融数学的基本经济思想和三大基本概念。
数学金融，也称为量化金融和金融数学，是应用数学的一个领域，关注金融市场的数学建模。一般来说，有两个独立的金融分支需要先进的量化技术：一方面是衍生品定价，
另一方面是风险和投资组合管理。数学金融与计算金融和金融工程领域有很大的重叠。后者侧重于应用程序和建模，通常借助随机资产模型，而前者除了分析之外，还侧重于为模型构建实现工具。同样相关的是量化投资，它依赖于统计和数值模型（以及最近的机器学习），而不是传统的管理投资组合时的基本面分析。
法国数学家Louis Bachelier被认为是 1900 年出版的开创关于数学金融的学术著作的作者。但在Fischer Black、Myron Scholes和Robert Merton关于期权定价理论的工作之后，数学金融在 1970 年代成为一门学科。数学投资起源于数学家爱德华索普的研究，他用统计方法首先发明了二十一点的算牌 ，然后将其原理应用到现代系统投资中。
该学科与金融经济学学科有着密切的关系，该学科与金融数学所涉及的许多基础理论有关。一般来说，数学金融将推导和扩展数学或数值模型，而不必建立与金融理论的联 系，将观察到的市场价格作为输入。需要数学上的一致性，而不是与经济理论兼容。因
此，例如，虽然金融经济学家可能会研究公司可能具有特定股价的结构性原因，但金融数学家可能会将股价视为给定的，并尝试使用随机演算获得的相应值衍生物的的股票。
数学分析、高等代数、解析几何、微分方程、概率论、数理统计、应用统计、多元统计分析、运筹学、数值分析、复变函数、实变函数、数学建模与数学实验、西方经济学、货币银行学、计量经济学、会计学、金融工程学、保险学、金融数学、计算机应用基础、期权定价的数学基础、投资组合理论和风险管理
回归分析和量化、交易策略、概率和随机过程、概率模型简介
就业分析（起薪）
我们发现至少有五个与金融数学工作类别相关的工作每年的薪水高于典型的金融数学工
资。这些角色的主要例子包括：Quant Finance、Economist Data Scientist 和 Data Scientist Economics。
重要的是，所有这些工作的薪酬都比金融数学平均工资 66,089 美元高出 39,837 美元（60.3%）到 61,278 美元（92.7%）。
专业推荐前 10 学校：
University of Pennsylvania (Wharton)
University of Chicago (Booth)
New York University (Stern)
Columbia University
Massachusetts Institute of Technology (Sloan) Stanford University
University of California--Berkeley (Haas)
Harvard University
University of California--Los Angeles (Anderson) University of Michigan--Ann Arbor (Ross)
Duke University (Fuqua)
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