指南者留学公开课：申请热门金工金数金融项目，需要什么背景？

| 编者按：越来越多金融/金工/金数的同学对自己今后的硕士申请希望有更清晰的定位和更完备的规划，选校选专业时不仅仅关注成功率，更关心未来的就业发展。本文整理自指南者留学金融金工金数专场公开课。旨在帮助大家梳理一条清晰背景提升进阶路线，顺利应对难度逐年递增的申请形势以及就业压力。全文4150字，预计阅读时间8分钟。说起金融呢，首先这是一个非常宽泛的词汇，会涉及到经济学，会计学，涉及到数学，统计学，计算机科学甚至是心理学。

金融是现在很火的一个领域，海外各大院校几乎都开设了自己的金融专业。而不同院校的金融专业在课程设计上是有一定出入的，每个院校都会有自己的侧重点。如果把所有院校的金融专业都介绍一遍，一来工程量太大，二来也比较枯燥乏味没法给到同学们针对性的建议。因此这次公开课不谈学校，只谈课程。

一、金融/金工/金数都学些什么？那么第一部分我会对金融及金融相关专业做一个全面科普，具体介绍海外金融专业、金融数学、金融工程的课程设置，以及对申请者背景和技能层面上的要求。为了给大家做一个直观与宏观的介绍，我把所有学校金融相关专业课程做一个合并，分成五个板块，分别是：理论金融，管理金融，定量金融，科技金融与行为金融。

首先理论金融板块主要讨论金融发展历史中，各环境要素下所产生的重要理论。比如：

金融市场会学到市场里都有哪些机构然后它们都是干什么的，金融市场里都有哪些参与者以及他们是如何进行交易的；

企业财务会学到如何分析公司的财务报表，损益表，现金流量表以及其他的一些基本面指标。

第二板块是管理金融。金融说白了就是跟钱打交道，因此小到对个人财富的管理，大到一家大型企业的现金流，一个基金产品的资金甚至一国财政税收的管理，都算得上是一门学问。

但是随着行业的发展，全球每天都会产生大量的金融数据，传统的理论与方法根本无法满足对这些数据的分析与整理，这就需要借助其他专业知识的帮助。

比如定量金融与科技金融，前者主要是运用数理方法解决金融问题，后者主要运用计算机方法。

说白了定量金融与科技金融板块的课程就是数学，统计学以及计算机科学在金融领域中的应用。

最后一个板块是行为金融学。致力于研究投资者在真实的市场活动中的各项非理性行为，并分析这些行为对金融市场的影响。

好，那五个板块就介绍完了。基本每个院校的金融专业课程都可以归到这五个板块里面的其中一个。

各位同学在今后硕士申请搜集资料的过程中，可以把自己心仪的学校的金融专业的课程按这五个板块做一个汇总，就可以发现这个专业的课程设置的侧重点了。

此外越顶尖的金融专业，越会设置更多的定量金融与和科技金融的相关课程，这也是现在金融行业的发展趋势——数理方法在金融领域的运用越来越广泛。

而将理论转化为实践才是解决实际的金融问题的核心手段。正因为此，数学，金融与计算机科学衍生出来的金融数学与金融工程专业应运而生。

金数与金工的课程设置差不多，都是数学+金融学+计算机科学。

如果非要说有什么区别的话，就是金数更偏理论，更偏重于如何用数学方法推导出漂亮的金融学公式（比如BS期权定价公式，这估计是金融学里最完美的一个公式）；

而金工更偏实践，即如何用数理方法，借助计算机的力量，得到一个具体的结果，或者说是数字。

二、数学/金融/编程知识要掌握哪些？

首先是数学方面，那金数与金工的硕士专业会要求申请人已掌握一定的数学知识，包括：微积分，线性代数以及基本的概率论和统计学知识。

以股票分析为例：

股价走势具有一定的随机性——涉及到随机分析的知识

想要预测股价未来的走势——需要拟合出一个概率模型，涉及到概率论与统计学的知识。

其次数理方法在金融领域的运用主要有三部分：衍生品定价，风险管理与投资组合优化。

在衍生品定价的相关课程中，你会学到无风险套利定价与风险中性定价的思想以及如何用这种思想为债券，期权，利率衍生品以及更复杂的结构性产品定价。

风险管理的课程你会学到如何计算各种投资组合的在险价值，期望短缺以及如何度量信用风险。

投资组合优化就是将所有所学融合到一起，首先要准确地为你的投资组合中的各项资产定价，之后构建不同的交易策略，预测未来的收益表现并分析可能产生的风险，以期在承担最小的风险下获取最大的收益。

除了数理知识之外还必须要掌握一定的编程技术。这其中使用最广泛的就是Python与R语言了，一是因为简单，二是因为开源。

如果想从事高频交易工作，C/C++是一定要掌握的；

如果想从事偏统计的相关工作，SAS、stata、SPSS，这三个统计软件至少要会一个；

同时数据爆炸时代掌握一门数据库语言也是很有必要的比如SQL；

最后的Latex是一款编译软件，因为金工与金数专业的毕业论文需要撰写很复杂的数学公式，用Word编译是很麻烦的。

而使用Latex，输入特定代码编辑，就可以输出排版很工整的数学公式。绝大多数专业都要求学生使用Latex完成毕业论文的编译工作。

那第一部分就简单介绍到这里，最后总结一下，就是随着计算机技术的发展，每日全球都会产生海量的金融数据，因此现代金融学与金融专业越来越侧重数学，统计学和计算机科学在金融领域内的应用。

三、大金融领域的就业前景如何？

第二部分我会和大家谈谈当下大金融行业的发展趋势，普及一下现代金融行业都由哪些金融机构构成，以及不同的部门和岗位对应聘者有什么样的偏好和需求。帮助同学们梳理未来的职业发展路径，并给到大家关于求职与找工作相关的建议。

现在的金融业主要是由银行、券商、基金、保险、信托五大类金融公司以及其他的像金融租赁和三方理财等金融中介公司组成的。

这其中有着许多的部门和岗位，我将这些岗位按照专业、背景和技术层面上的要求分为三类，分别是：前台、中台和后台。后台都是一些职能部门，这边就不多提了。

前台部门就是与客户打交道的部门，可以称为业务部门或者是销售部门。这个部门我选了三个比较有代表性的岗位给大家介绍一下。

第一个岗位不同的机构会有不同的叫法，银行叫做理财经理，券商叫做投资顾问或者财富经理，任职要求比较虚，干的活就是三个字：卖产品。

第二个岗位叫做私人财富顾问岗，是专门服务于公司的高净值客户，但工作本质上与前一个岗位没有区别。由于会涉及到为大企业和大家族做资产配置和财富传承，因此这个岗位会希望应聘者有一定的法律和税务知识。

最后一个岗位是投资银行，主要工作是IPO，并购和融资。这个岗位做的都是高端业务，因此任职要求较高，同时对金融建模和计算机水平有一定的要求。

第二类是中台部门，也是我个人理解的现在各大金融机构的核心技术部门。我这里列出了四个最具代表性的岗位，也是很多有理工科背景的金融专业毕业生所梦寐以求的岗位：量化投资交易员，策略研究分析师，资产管理与风险管理。

量化投资交易员的主要工作就是运用数理方法和分析师提供的策略在金融市场中进行投资交易。

策略研究分析师的主要工作是分析各个市场，行业，公司的数据，编写报告，并构建金融模型与交易策略为量化交易员提供技术支持。

资产管理岗的主要工作是对整个公司的资产运作、分配和管理做出战略决策。

风险管理岗的主要工作就是运用数理方法分析公司各投资组合的持仓风险。

这些岗位的任职要求都差不多，无外乎：

重点院校数理相关专业的研究生学历；具有较强的金融建模与量化分析能力，熟练使用各项计算机软件以及良好的学习能力，沟通能力以及合作能力。

总结一下就是要有强大的数学，统计学以及计算机科学背景。

那通过上图我们也可以明白为什么金融专业的毕业生一年比一年难找到好工作。

后台部门，偏好相关专业的应聘者；

中台核心部门，没有数量背景的根本不考虑；

前台部门，没人想干，而且还不是想干就能干，还要面临市场和营销相关专业的毕业生的竞争。

金融专业的毕业生毕业后进不了金融行业的核心部门，甚至进不了金融行业，也是现在越发明显的一个趋势。

四、如何应对逐年激烈的竞争形势？

最后一部分就是谈谈行业发展的趋势对硕士专业申请的影响，以及我们应当如何提早、有针对性的进行准备，为申请助力赋能，此外我们指南者留学能够为各位同学提供哪些帮助。

首先来看一下芝加哥大学的金融数学专业。

申请人简况这边提了三个点：

第一是说希望申请人有强大的数学能力，相关的工作经历以及基本的计算机编程技术。

第二是说我们也会要来自教育，社会和地理等其他专业背景的具有驱动力的申请者。

第三是说申请者需要在学术上和领导力上都有着足够优秀的表现。

再比如新加坡的金融工程专业，这边直接贴出了它们专业的必修与选修课程，可以发现全部都是高度量化的，都属于定量金融和科技金融板块。

讲到这我们就可以发现，如果你是一名没有数理背景的金融本科生，不仅无法找到对口的工作，连相关的硕士专业都很难申请到。

所以接下来我们会跟大家聊聊现在该如何做准备，需要做哪些准才能达到背景提升的目的。

主要有四个部分：在校成绩，语言、考试与证书，实习经历以及项目经历。

前三部分都是老生常谈的话题，需要注意的事项PPT中都有提到：

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第四部分项目经历这块可以跟大家重点聊聊：

无论发表论文还是完成项目，都是以报告的形式展出的。这个报告最好是一个金融、数学、统计与编程相结合的报告，可以展示你的量化分析技能以及最后所得出的结论。

我这边举两个例子，一个是关于实证分析的，另一个是关于投资组合优化的。

实证分析的过程就是选择一个主题并验证它的有效性。比如你想研究市盈率因子对A股市场中的股票价格的影响，就可以先获取一段时间内A股市场所有股票的股价以及市盈率数据，之后进行数据的回归分析得出结论并做出你的预测。

投资组合优化的过程也差不多。首先你要选定一个资产范围，比如说沪深300的所有成分股。之后你提取成分股的过往股价以及其他指标的相关数据并进行分析，得到最优资产组合，即每个成分股的配置权重。再之后你就可以建立模型与策略，并进行回测以检验策略的有效性。

完成一个优秀的项目会是简历上一个非常大的加分项，无论对硕士申请还是求职申请都有非常大的帮助，因为这不仅可以体现你的量化分析能力，还可以展示你解决实际问题的能力，更会极大地增强今后在求职过程中的竞争力。

最后祝愿大家申请路上斩获心仪offer，各方面提升自己的竞争力，从容应对之后越来越残酷的就业大环境。