纯金融方向
Master Of Science In Finance(MSF)
Master of Finance ( MFin )
金融工程方向
金融工程 Master's in Financial Engineering (MFE)
金融数学 Master of Mathematical Finance (MMF)
数理金融 Master of Quantitative Finance (MQF)
计算机金融 Master of Computational Finance ( MCF)
管理类金融方向
MBA-Finance (这个我们在这边不做介绍)
纯金融方向
MSF/MFin
MSF/MFin 是美国最常见的金融硕士学位，这种设置形式主要为培养金融专业人才。比如会学习到 Avance Derivatives、Corporate Finance( 企业融资 )、Financial Econometrics ( 金融计量学 )、Investment analysis ( 投资分析 )、Accounting ( 会计 )…其目的在于培养学生全面的金融理念，教会学生针对资本市场运作以及企业财务进行研究和分析。大部分 MSF 在设计上并不注重基础数学能力的深入培养，这样的课程更适合在金融，财务领域有一定经验的人，继续深造。
典型的核心课程：包括投资分析、公司财务以及财务管理或管理会计。其基础学科包括经济学、会计学、计量法(货币的时间价值与统计学概论)。
主要的研究领域包括：证券管理、金融模型建构、兼并与并购以及实务期权等。尽管有一些非数量分析的选修课程，如公司治理、商业伦理以及商业战略等，但基本上 MSF 主要课程以数量学方面为主。
金融工程方向
MFE/MMF/MQF/MCF
美国很多学校有更偏数理的金融专业，比如 MFE、MMF、MQF、MCF。但他们大多不在商学院，可能在数学学院，或者统计学院。选择这个专业的学生一般对于编程，或者数学要求更高的金融课程不抵触。
这类项目在就业方面比普通金融项目有一定优势。因为技术要求更高一些，不是什么人都可以做的。而且这类项目还有一个好处就是他们属于 STEM，有2年多的 OPT 可以用来找工作或者实习(非 STEM 的专业只有12个月)，所以毕业有更多时间来做实习， H1B 抽签也有更多次机会，第一年抽不中后几年还可以再拼拼人品。现在让我们分别看下他们究竟在学什么吧。
金融工程 (MFE)
金融学科中比较难学的一门。有的设在工程学院下，也有的设在商学院下。其培养目标就是使学生毕业后就成为金融工程师。数学和计算机都有要求，课程涉及的范围也很广。这个方向是这些金融硕士中最难读的，也是就业最好的。基本上大都会在华尔街或者投行谋得一职。
金融数学 (MMF)
这也算是金融工程的一个分支，但是大都设在商学院下面。学校开设这个学位的宗旨是不让数学和金融这个本该是一家的学科分开学( 是金融离不开数学，60%的课程是数学金融，比如 Stochastic Methos of Mathematical Finance 等 )。主要的方向就是让学生掌握数学方法在如 Black-Scholes 期权定价法及投资策略和风险分析等方面的应用。
数理金融 (MQF)
除了金融理论相关知识外，还有一些数理方面和计算机方面的课程。以新泽西州立 ( WUST ) 为例，会有 ( Object Oriente programming in Finance ) 金融方向面想对象编程课程， ( Finance Moeling ) 金融模块，( Numerical Analysis ) 数理分析等课程，会多一些金融数理分析的基础课程。大部分对于微积分的要求比较严格些。线性代数等也是必不可少的。学过基础的计算机编程，像 C、C++，这个在 Computational Finance 和 Finance Engineering 会要求的更严格些，其他的如金融和会计的课程也会要求些。
计算机金融(MCF)
Master of Computational Finance(计算机金融)，是金融工程的一个分支，只有寥寥的几所大学有这个专业，课程是几个学院或者系联合的课程。比如是商学院，数学系和统计系。通常学生会在不同的院系上相关的课程。课程包括传统的金融理论课程，如股票证券管理，以金融衍生品为基础的随机微积分等。进一步的课程包括蒙特卡洛法等常用的金融数理方法，其他的如资产定价，统计套现，风险管理等课程也一定会包含其中。当然金融计算机的相关课程也是必不可少的， 像 VBA, Matlab, S+ Package, C++ 也是必不可少的。
