金融工程学是20世纪80年代末、90年代初，随着公司、商业银行、投资银行与证券投资业务的迅速发展而诞生的一门工程型新兴交叉学科，标志着金融科学走向产品化和工程化。金融工程专业涵盖了金融领域与工程技术的交叉领域，旨在将数学、统计学、计算机科学和金融学等学科知识应用于金融市场分析、风险管理、金融产品创新等方面，所涉及的方面包括：
金融市场分析和预测：使用统计分析、计量经济学和时间序列分析等方法，预测金融市场价格、波动性和趋势，从而制定投资策略和决策；
金融风险管理：运用数学模型和计算方法，评估金融产品和投资组合的风险，制定风险管理策略，帮助金融机构降低风险暴露；
金融衍生品定价：运用数学模型和随机过程理论，计算期权、期货、利率互换等金融衍生品的合理价格，为金融市场提供定价基准；
量化交易和投资：结合计算机编程和统计建模，开发自动化交易策略，优化投资组合配置，实现高效的投资决策；
金融工具创新：借助数学和金融知识，开发新的金融产品和工具，满足市场需求，如风险对冲产品、结构化产品等；
金融科技（FinTech）应用：运用技术创新，提供在线支付、P2P借贷、数字货币等金融服务，推动金融领域的数字化和智能化；
资产定价和组合管理：使用资产定价模型、投资组合理论等，分析资产价格走势，优化投资组合配置，以达到风险和收益的平衡；
金融数据分析：运用大数据和机器学习技术，挖掘金融市场中的模式和趋势，为决策提供数据支持；
金融工程领域有哪些优质项目？
作为新兴交叉学科项目、近年来留学申请的大热门，提到金融工程项目（MFE），就不得不提到这个领域的权威排名QuantNet Ranking，这个榜单提供了全美顶级金融工程/金融数学/量化金融项目的详细就业率和招生统计信息，值得一提的是，在最新一期的榜单中，“就业率”指标被改成US Only，这对未来留美就业的同学们来说，参考价值无疑是巨大的。来看一下最近一期的榜单：
这一期的QuantNet榜单对全美33个金融工程、金融数学、量化金融硕士项目在招生、就业等方面进行了调查，各项考评指标及其权重如下：
Peer Assessment Score 同行评估分 (20%)
Placement Success 就业成功率 (55%) - Employment Rate at Graduation 毕业时就业率 (10%) - Employment Rate Three Months after Graduation 毕业三个月内就业率 (15%) - Average Starting Salary and Sign-on Bonus 毕业平均起薪及签约奖金 (20%) - Employer Survey Score 雇主调查得分 (10%)
Student selectivity学生选择性 (25%) - Undergraduate GPA 本科GPA (17.5%) - Acceptance Rate 入读率 (7.5%)
NO.1 Baruch College, City University of New York-Financial Engineering
蝉联榜首的是巴鲁克金工项目，虽然纽约城市大学的整体排名始终上不去，但是这个项目在量化圈子里是妥妥的神级项目，并且是所有金融从业者心中的圣地。MFE项目开办21年，借助与业界建立的广泛且稳定的合作关系以及超丰富的校友资源，为学生提供超一流的求职服务，这也是其常年霸榜的制胜法宝。
NO.2 Princeton University-Master in Finance
普林斯顿的这个项目“Master in Finance”既不是金工也不是金数，这是因为学校本身没有设金工/金数项目，这个项目就是为了培养金工与金数学生而开设。属于名校名项目，和巴鲁克一样，也是小班授课，申请难度非常大。就业方面，由于学生少，项目能保证每个学生都能得到高质量的career service，普林金融常年就业率高达100%。
NO.3 University of California, Berkeley-Financial Engineering
UCB MFE项目长年在各大Quant排名霸榜Top3，也以优质就业资源见长。加上地处加州，学生可以自己去参加一些科技公司举行的大型networking活动。相比在纽约的MFE项目，UCB MFE会给你提供更多选择，尤其科技和FinTech公司。
以Top3的项目为例，其毕业就业率及毕业3月内就业率都达到100%或接近100%，本土就业率也是高到惊人，平均起薪160K起步，老大巴鲁克由于其公立学校性质，学费仅有$42,395，这在金工领域堪称良心价格。
金融工程专业毕业以后的就业方向有哪些？
金融工程项目毕业生凭借其在金融、投资、风险管理、技术和数据分析等领域的丰富储备，可以在很多领域大展宏图，比如：
投资银行和资产管理公司：毕业生可以在投资银行和资产管理公司从事投资、并购、资产组合管理等工作，利用数学和分析技能为客户提供投资建议；
风险管理和保险公司：毕业生在金融风险管理和保险领域中发挥特长，帮助机构评估和管理风险，制定风险策略和保险产品；
量化交易和对冲基金：毕业生可以进入量化交易和对冲基金行业，开发算法交易策略，利用大数据和数学模型寻找市场机会；
金融科技（FinTech）公司：金融科技公司需要专业人才来开发创新金融产品和技术解决方案，以解决支付、借贷、数字货币等领域的问题；
金融数据分析师：在金融数据分析岗位上，毕业生可以利用数据挖掘和机器学习技术，揭示市场趋势和模式，支持投资和业务决策；
金融工程师和模型开发人员：在金融工程师或模型开发人员职位上，毕业生可以构建复杂的数学模型，用于定价金融产品、风险评估和交易策略；
金融市场分析师：毕业生可以分析金融市场，预测价格趋势和波动性，为投资决策提供支持；
金融顾问和财务分析师： 毕业生可以在金融咨询公司或企业中担任金融顾问或财务分析师，为客户提供投资和财务建议。
