金融工程定义：
Georgia Institute of Technology, MS in Quantitative and Computational Finance
Essay 1: Explain, in your own words, your concept of financial engineering.
参考网站：www.quantnet.com
金融工程定义
•狭义定义一—Deal with Derivatives
(Pricing, Trading, Risk Management **)
•广义定义一一金融工程是用数学和工程学的方法来建立金融模型，并进而计算金融收益与风险的一门学科（百科）。
•方法：金融经济理论、数学/统计模型、机算机编程
•対象：金融衍生品（期权、互換）、固定收益产品（债券），而非传统股票、外汇
•目的：复杂金融产品的定价、量化交易/投资策略的制定、风险管理模型的建立
金融工程学什么？
中国大部分财经院校与少部分综合类大学有开设，不过学校相关专业的课程设置会有区别，部分课程设置同金融专业类似。
•数理偏向
-北京大学一金融数学
一中央财经大学-数理金融实验班
一武汉大学一数理金融实验班、数理经济实验班
一山东大学一—数理经济实验班
•金融偏向
-中国人民大学一金融工程
-武汉大学一一金融工程
-北京航空航天大学一一金融工程
•经济偏向
一山东大学一金融工程
金融工程学什么？
数学/统计类：数学分析、高等代数、概率论、数理统计学、常微分方程、运筹学、实变西数、应用随机过程、金融统计与分析、多元统计分析
计算机类：数据库原理与应用、C语言程序设计
金融经济类：金融工程概论、计量经济学、金融数值计算与应用软件、金融经济学、固定收益证券、金融风险管理、衍生金融工具与动态金融
常见的金融工程方向：
某些学校给出的分支：
Columbia University--MS in Financial Engineering
Five Concentrations: Finance & Economics, Derivatives, Asset Management, Computation and Programming, Computational Finance/Trading Systems
•
NYU School of Engineering-MS in Financial Engineering
Four Tracks: Risk Finance, Computational Finance, Technology and Algorithmic Finance, Financial Markets and Corporate Finance
就业情況：
Quant中大部分是理工科（物理、数学）的博士 (Rocket Scientist)。他们的知识系统优势体现在数学、编程、模型，能力优势体现在独立发现、分析和解决问题及团队合作。
•想成为一名Quant（金融工程师），基木的必要条件是：名校理工
PhD (+MFE degree) + Cpp
Expert + Good Math Basic + Smart + Perfect English
现在，应届生+MFE degree大部分仍然做不到像之前quant那样独立开发金融衍生品定价模型的工作。
•常见就业方向：Derivatives pricing and hedging; Trading strategy development: Portfolio optimization; Risk management
就业去向：
行业机构：
金融工程牛业生主要就业聚集在金融行业在金融机构的中后台从事定量工作，包括投资银行、对冲基金、商业银行、保险公司
但由于近些年美国经济不景气导致金融就业市场需求萎缩，部分金融工程牛业生也会进入到其他行业比如咨询公司 (Quantitative Advisory)、能源公司(Derivatives Trading）和IT企业 (Data Mining)
地域分布：
美国金融中心多聚集在东北部，主要包括纽约、波士顿与芝加哥（中西部)
纽约：美国第一大城市，全球最大金融中心：曼哈顿下城的华尔街集中了包括纽约证券交易所和纳斯达克交易所以及各大投资银行总部；
芝加哥：美国最大的期货市场；芝加哥商业交易所CME、芝加哥期货交易所CBOT
金融工程毕业学生除少部分在美国（基本在纽约地区）就业，其余大多数是在亚太地区（香港、新加坡等）
项目概况：
Financial Engineering
•Computational Finance, Quantitative Finance, Analytical Finance
•Financial Mathematics, Mathematical Finance, Mathematics in Finance,
•Finance
•还包括某些MSF 下的Quantitative Finance track以及某些Applied Mathematics 下的Finance track
•在美国综合排名前30学校中，开设金融工程或者相关专业的项目有约15个，Top1-50约20个，中间存在很明显的断档
•一般MFE项目设置时常为1.5-2 years(除去MIT、RP!等金融偏向项目以及UCLA、 UC Berkeley等春季项目）
先修课程（红色）以及进阶课程：
数学统计类：多元微积分 （数学分析、高等数学）、常微分方程，线性代数（高等代数），概率论，数理统计；偏微分方程，随机过程，时间序列分析，多元统计分析随机过程，回归分析，统计推断，运筹学，最优化，数值分析，蒙特卡洛模拟
•计算机类：一门编程语言，数据结构和算法，数据库原理、机器学习、数据挖掘
•金融经济类：宏观经济学、微观经济学、计量经济学，金融工程/金融数学/金融衍生
市场，投资组合理论，金融风险管理，固定收益证券，金融计量学
•计算机语言：C/C++，Java, VBA
•数值计算软件：Matlab, Mathematica
•统计软件：SAS/R
开设院系：
分数要求：
GPA 对于top30的NFE项目，至少3.7，顶尖项目3.8以上
•TOEFL 对于top60的MFE项目，申请者TOEFL必须过100，能上105才算有一定竞争力，其中Cornell口语要求22，Boston University 是GT控
•GRE 320为一个最低标淮，过325才算有竞争力
•GRE Sub in Math是否需要考？一
一不需要
学术背景：
非常重要，一定要有，没有不行。比如：估值与选股、资产配罝与组合优化、算法交易、衍生品定价
如果协同申请其他专业：
金工＋统计一—Statistical Modeling Time Series Analysis, Risk Management, Data Mining PDE, Optimization,
Derivatives Pricing只适合金工，不适合统计
金工＋金融一-Quantitative Finance Derivatives Pricing, Securitization, Portfolio Management, Risk Management IBD, Wealth Management， 关于股票、外汇的投资/市场研究等适合金融，不适合金工
简易定位：
申请TIPS:
给出的标准并不绝对，也有极少部分GPA远低于标准的申请者被目标学校录取，需要具体分析
•高瑞MFE项目最看重的三要索：1.是否名校出身；2.专业背景是否足够数理：3.实习经历title是否足够大，内容是否相关 （GT都是敲门砖）
•Top70的金上只 有USC金数和Poly金工的真实录取率在八成左石，因此不存在理论上绝对的保底校：大部分项目在四到六成，一部分高端项目如Princeton、MIT和NYU的真实录取本只有一成左右：说明高端MFE项目的招生偏好比较难以把握，需要碰运气
•一般来说，金融工程 （Financial Engineering) 项目相对于金融数学 (Mathematics of Finance）项目接受度更广（数学、工程、金融等），而后者比铰偏好数学背景：计算金融 (Computational Finance)会看重申请人编程能力，但并不意味者FE更容易申请
•美本高GPA<3.9+〉相对于大陆本会非常有优势，但是美本中等GPA（3.5-3.6）则远远比不上大陆本同等GPA：甚至远远比不上北清3.3的GPA
面试：
部分学校面试，顶尖项目一定面试，比如普林斯顷、斯坦福、哥大金工、哥大金融经济学、MIT金融、卡梅计算金融
•面试形式：Skype、Face to Face
•面试内容：有行为面，也有技术面
•面试的重要性：面试决定录取
来源：人民日报、爱尔兰教育推广署、中国侨网、中新网、环球网等，图片来源于网络，如侵删
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