【美国留学】金融工程专业详解-新东方前途出国

金融工程专业在商科类专业中受到不少学生关注，以下为该专业的相关介绍。

 

什么是金融工程

金融工程涉及创新型金融工具与金融手段的设计、开发、实施，以及对金融问题的创造性解决。它融合了传统金融学、数学、计算机科学、统计学等学科内容，可理解为 “数学 + 金融 + 计算机” 的交叉学科。美国大学的金融工程专业多设在商学院、数学学院或理工学院等，不同院校的项目在课程设置、对学生学术背景、科研及工作经历的要求等方面各有侧重。

 

课程设置

以卡内基梅隆大学（2021 年 QuantNet 金融工程排名中位列第二）为例，其金融工程项目开设在 Tepper 商学院，涵盖证券交易、金融模型、量化投资组合管理、风险管理、数据科学五个方向，面向希望在证券、投行、财务管理、咨询等领域求职的学生。

 

该项目课程包括传统授课与个人或小组合作项目，学生将学习股票和债券组合管理的金融原理、衍生证券交易的随机微积分模型，以及蒙特卡洛模拟、使用 C++ 和 Python 进行偏微分方程数值求解等内容，同时涉及数据科学、机器学习、时间序列相关课程，并将这些方法应用于资产管理、统计套利、风险管理、市场微观结构等领域的学习中。

 

金融工程专业全美排名

QuantNet 发布的 2021 年全美金融工程专业排名包含多项参考要素，如同行打分（占 20%）、就业率（占 55%）、录取难度（占 25%）等，其中就业率维度占比zui高，涵盖毕业即时就业率、毕业后三个月就业率、平均起薪、入职奖金及雇主评分等内容。

 

未来就业方向

除传统金融领域（如投行、券商、商业银行）外，金融工程专业毕业生在多个领域也有就业机会，以下为部分对该专业毕业生较为青睐的方向：

 

互联网及相关企业：产品数据分析、用户数据分析、流量数据分析等；

金融业：市场数据分析、用户数据分析、金融风险管理等；

市场类：市场数据分析、消费者数据分析、调研数据管理等；

咨询业：根据所在团队服务的客户行业进行工作细分。

 

相关科研项目介绍

为助力学生申请，这里介绍一项科研项目。该项目围绕金融、大数据、人工智能等基础知识展开，帮助学员掌握机器学习和深度学习内容，并通过多维度案例分析（如基于 Python 的股票数据可视化、机器学习的房价预测研究、机器学习算法下的股价预测研究等），深入探讨金融科技、大数据、人工智能的理论性质及在各行业的应用。学生通过项目实战可积累金融科技大数据、人工智能等领域的项目经验，还有机会参与国外 EI/CPCI 级别国际会议全文论文的投递与发表。

 

研究方向：大数据和人工智能商业分析、数据挖掘、深度学习、金融量化投资、金融统计等。

 

导师背景：
上海财经大学统计与管理学院副教授、博士生导师、MBA 导师，曾为香港大学统计与精算学系访问学者、美国北卡州立大学统计学系访问学者。

 

项目大纲：

大数据、人工智能导论：涵盖发展概况、理论技术、实战应用、商业价值导向的智能分析、相关企业模式与案例、“AI + 商业” 应用场景及情景分析等；

Python 金融大数据挖掘：包括金融数据读取、多只股票数据获取、资产收益率和风险计算、分布和相关性检验、中国银行股票数据可视化、资本资产定价（CAPM）模型应用等；

机器学习在金融房地产领域的应用：涉及深度学习与非深度学习、有监督学习、线性回归与机器学习、集成算法（如 Bagging 和 Boosting）等；

人工智能模型在金融信贷风控领域的应用：包括金融风控领域简介、传统信用评分模型与大数据信贷、神经元与感知机模型、人工神经网络在该领域的应用等；

大数据人工智能在金融投资中的应用：探讨人工智能在金融投资策略中的应用进展及相关算法研究；

项目答辩与点评：学生进行项目汇报与答辩，导师给予点评和指导。

 

项目收获：
          20 课时学术先修课 + 6 周 30 课时小组科研 + 8 课时英文论文指导；3000 字左右的课题报告；主导师推荐信（8 封网推）；项目结业证书；国外 EI/CPCI 级别国际会议全文论文投递与发表（小组共同第1作者）。

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