【美国留学】卡内基梅隆大学计算金融理学硕士项目解析-新东方前途出国

卡内基梅隆大学计算金融理学硕士（MSCF）课程由该校四所学院联合开发，这种跨学院合作模式使项目能够实现统计学、计算机科学、数学和金融四大计算金融基础学科的深度融合。 

MSCF 项目的口碑建立在其专业的教师团队以及过去三十年中不断完善的定制化课程体系之上。项目注重理论与实践的平衡，提供协调有序的量化课程、应用金融课程及计算课程。

项目价值观与伦理规范

项目重视打造多样化且包容的社区，认为这样的环境不仅符合道德准则，还能丰富学习体验，为决策过程注入更多创造力与创新性。通过吸引多元的教职员工和学生群体，并确保社区成员都能发出声音、获得归属感，从而激励大家追求更好的学术与职业表现。

同时，项目以学生为中心，致力于提供高标准的教学内容和学术、职业准备支持，并认可自身在培养金融系统所需人才方面的作用 —— 这些人才将通过管理资本流动，为经济活动提供助力。

鉴于金融行业对全球经济的广泛影响，伦理考量尤为重要。MSCF 项目通过多种方式培养学生的伦理意识：要求学生在整个学习过程中遵守严格的学术诚信准则，在求职阶段信守与潜在雇主的合作承诺；教职员工以身作则，并邀请校友通过互动讲座分享现实中的伦理问题应对经验，为学生提供持续的伦理培训。项目相信，这种对伦理的重视能为学生提供职业道路上的道德指引。

课程设置与学习特色

这一为期两年的项目聚焦风险管理、交易问题及衍生品交易流程的解决，其中的亮点包括课堂团队案例展示 —— 学生通过此类活动练习向复杂金融产品的客户进行演示。

课程采用传统授课与个体、小组项目相结合的模式，内容涵盖：

• 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；
• 蒙特卡洛模拟、优化方法、使用 C++ 和 Python 解决偏微分方程的数值解等计算技术；
• 数据科学机器学习和时间序列课程，并将这些方法应用于资产管理、统计套利、风险管理及市场微观结构等领域。

项目包含必修的暑期实习，帮助学生将课堂所学技能应用于行业实践；最终阶段以机器学习方向的企业赞助项目（为期一学期）和金融工程毕业课程收尾。整个学习过程中，沟通能力的培养贯穿始终。

MSCF 课程会根据金融市场需求动态调整，除了为投资银行相关角色提供扎实的数学基础、助力学生掌握金融行业基础模型的创建与验证方法外，统计和编程课程还能为数据驱动的算法交易、风险管理、金融科技及定量投资组合管理等领域的职业发展做好准备。

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