金融工程硕士 MFE （或者金融数学 / 数量金融 / 计算金融等，差别都不大）是 90 年代新兴的交叉学科项目。 金融工程是金融学与数学和一部分计算机相交叉相渗透的边缘化学科，是用数学和工程学的方法来建立金融模型（如描述股价运动的随机微分方程），并进而计算金融收益与风险。 它本身研究对象和学习对象都是金融，所以大部分申请者，毕业之后从事金融领域工作。 从研究属性专业属性上来讲， MFE 是属于商科类的项目。它的课程的理工味道却非常浓厚，因为在技术上有着非常强的要求，通常设在工学院或数学系下，由工学院、商学院、数学系联合授课。 金融工程学制一般也不是很长，通常是 1-2 年时间。而且金融工程或者金融数学他都是金融硕士领域当中专业性最强学科。金融工程广泛使用模型，用数学方法分析股票走势，收益率曲线，分析各种债券等的定价规律、作用以及应用策略。 大部分学校不提供奖学金（一小部分例外）。但是投资周期短、回报快，毕业生有机会进入投资银行、基金公司、风险管理部门等金融服务性行业或其他相关行业从事定量和技术性工作，而且也为理工背景的人提供了转行的机会。 核心课程 公司金融、金融工程或金融风险管理、随机过程理论、宏观经济分析和政策、金融会计和分析工程师、微观经济分析和政策、统计、线性系统理论。
金融工程与金融专业的区别
培养目标 金工偏金融数据分析，重金融决策数据支持，而金融偏金融理论知识，重商业活动运用。 核心内容 金工是金融衍生工具的研究、开发和应用，而金融重公司理财、企业并购、投资原理与投资方法。 数理背景要求 金融更加强调数学能力和工程技术化手段，对于数理背景要求较高，而金融只需具备基本的数学和经济学基础即可。
金融工程申请条件
专业背景 除了拥有金融、数学、经济、统计、经济计量背景的人，其它方向如计算机、物理、化学、工程等背景的人同样是很受欢迎的申请者。而且在这些 " 转专业 " 的人中，工程类专业背景的学生占了将近半数。 数学能力 美国金融工程硕士要求申请者有很好的数学背景，如果不是数学专业的学生，就要求某几门数学课的成绩要比较好。总结美国所有金融数学专业情况，这些课程大致有：微积分 ( 尤其是多元微积分 ) 、概率统计、线性代数 ( 包括特征值与特征向量 ) 、微分方程 ( 常微分方程、还有偏微分方程很重要 ) 、概率统计、数值方法。如果在学校要求的课程中，有的课程申请者没有学过，那么可以在学习专业课程前先去补上这些课，再进行专业学习。 计算机能力 一般情况下，金融工程硕士申请者要有一定的 C 语言编程基础，其它对申请有利的包括 C++ 、 Fortran 、 Pascal 、 Java 、 VBA ，以及数学软件 Matlab 、 Mathematica 、 Mathca 等。比如： Cornell 大学的专业课程比较注重计算机技术、计算机模拟，而 JAVA 就是其应用最为广泛的编程语言。除此以外，如申请者有过在统计方面的工作实习经历，也会成为增强数学背景的一部分；如果曾经参加过数模竞赛等等比赛获过奖也是很有影响力的。 实习经历 对于职业导向性的金融工程课程来说，提前具有职业经历和素养无疑会增加将来成功的砝码。选择合适的实习机构也是非常重要的。
