一、项目概况:数学系主导的跨学科量化项目
哥伦比亚大学金融数学硕士(Master of Arts in Mathematics with a Specialization in the Mathematics of Finance, MAFN)由数学系开设,联合统计系、工业工程与运筹学系及商学院授课,是融合数学、统计、计算机与金融的STEM认证项目。项目学制为3学期(1.5年),需修满30学分(10门课),其中6门为核心必修课,其余为方向选修课。每年招生约80-100人,中国学生占比约70%-75%,以“数理理论+金融应用”为核心培养目标,适配对冲基金、投资银行、资产管理公司等机构的量化分析、衍生品定价、风险管理等岗位需求。
项目位于纽约曼哈顿核心地带,毗邻华尔街,学生可便捷接触金融机构与行业资源,学期内可参与教授与高盛合作的“波动率曲面建模”等实战项目,夏季需完成量化实习(合作企业包括Jane Street、Two Sigma、摩根大通量化部)。
二、课程设置:数理基础与方向细分
课程体系以“核心必修+方向选修+实践项目”为框架,兼顾理论严谨性与行业实用性:
- 核心必修课程:
- 数理基础:金融数学导论(涵盖布莱克-斯科尔斯公式、二叉树模型)、随机过程应用(伊藤引理、布朗运动、随机微分方程);
- 统计建模:统计推断与时间序列建模(ARMA、ARCH、GARCH模型)、金融随机方法(期权定价、利率期限结构);
- 计算与实务:金融数值方法(蒙特卡洛模拟、偏微分方程求解)、从业者研讨会(邀请华尔街experts分享高频交易、风险管理实战经验)。
- 方向选修(四大分支):
学生可根据职业规划选择细分方向,每个方向需完成至少3门课程:- 衍生品定价:课程包括利率模型、信用风险建模,深入期权、期货等衍生品定价与对冲策略;
- 量化交易:涉及市场微观结构、统计套利、高频交易策略设计,适配对冲基金或交易所岗位;
- 风险管理:涵盖投资组合优化、企业风险管理、金融科技中的风险管控;
- 金融科技:包括区块链与加密货币、智能投顾系统开发,对接金融科技企业的技术岗位。
- 跨学科拓展:
学生可选修商学院的量化金融课程、工程学院的机器学习课程或计算机学院的高性能计算课程,满足个性化学习需求。
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