伦敦大学学院计算金融硕士项目(MSc Computational Finance)旨在提供先进的金融计算方法知识，为你加入金融“Quant”团队开启成功的职业生涯提供先决条件。

　　该专业课程包括定量和建模技能的高级模块，如金融数据和统计、金融数值方法、金融市场建模与分析等，这些技能对于交易研究、监管和风险中的Quant角色至关重要。

　　坚实的数学和统计基础，以及高级编程培训，是这个专业的独特之处。毕业后你将能够设计并实现复杂的模型，进入银行、对冲基金、保险公司或者金融软件/数据提供商等金融机构/企业担任相关分析职位。

　　如果你具有计算机科学、数学、统计学、物理学、工程学或类似的定量学科背景，并拥有一定程度的编程经验，对金融行业感兴趣，那么这个专业将非常适合你。

　　课程设置

　　这个专业共需要完成180学分的课程，包含4门必修课(60学分)、4门选修课(60学分)和一篇论文(60学分)。

　　必修课

　　Financial Data and Statistics 金融数据与统计

　　Numerical Methods for Finance 金融数值方法

　　Financial Engineering 金融工程

　　Financial Market Modelling and Analysis 金融市场建模与分析

　　选修课(选4门)

　　Algorithmic Trading 算法交易

　　Applied Computational Finance 应用计算金融

　　Database and Information Management Systems 数据库和信息管理系统

　　Financial Institutions and Markets 金融机构与市场

　　Machine Learning with Applications in Finance 机器学习金融应用

　　Market Microstructure 市场微观结构

　　Networks and Systemic Risk 网络与系统风险

　　Numerical Optimisation 数值优化

　　Operational Risk Measurement for Financial Institutions 金融机构风险度量

　　Probability Theory and Stochastic Processes 概率论与随机过程

　　Market Risk, Measures and Portfolio Theory 市场风险、度量与投资组合理论

　　职业发展

　　这是一个相对较新的项目，因此目前还没有关于毕业生目的地的具体信息。UCL计算机科学专业的毕业生通常会在瑞士信贷、摩根大通、摩根士丹利和德意志银行等金融机构中找到金融分析师、应用程序开发人员、定量开发人员和业务经理等职位的工作。也有很多毕业生会选择继续进行学术研究。

　　计算金融硕士专业毕业生最理想的职业发展道路自然是进入金融行业，成为一名Quant。

　　Quant的工作就是设计并实现金融的数学模型(主要采用计算机编程)，并将其应用于衍生品定价、风险估价或预测市场行为等。所以和一般意义上的金融行业职位不同，Quant需要非常扎实的数学/统计学或者计算机等相关知识，是非常理科属性的一个职业。

　　需要运用Quant的金融产品如：

　　FX/Forex 外汇交易

　　Equities 股票和指数

　　Fixed Income Derivatives 债券类金融产的衍生品

　　Credit Derivatives 债务衍生产品

　　Commodities 大宗货物(及其衍生品)

　　Quant一般在这些公司工作：

　　商业银行

　　投行

　　对冲基金

　　会计公司

　　软件公司(外包)

　　Quant也有很多种类型，从大方向来说，有Q Quant和P Quant。

　　Q Quant来自于q measure，也就是风险中性测度，解决的是“如何不承担风险”的问题。因此Q Quant的工作主要是协助structuring desk和exotic trading desk来做衍生品定价。在Q Quant的协助下，银行可以把衍生品卖出去，对冲掉风险。

　　而P Quant来自于physical prob measure，也就是“预测未来走势”，解决的是“承担哪些风险”的问题。

　　简单来说，二者的区别就是：Q Quant“推断当前”，P Quant“模拟未来“。

　　从具体的工作内容来说，Quant也有很多不同的分类，比如：

　　Desk Quant：开发直接被交易员使用的价格模型。

　　Model Validating Quant：独立开发价格模型，以确定Desk Quant开发的模型的正确性。

　　Research Quant：尝试发明新的价格公式和模型，并进行blue-sky research(金融趋势研究)。

　　Quant Developer：类似程序员，主要从事自动化交易系统的设计和开发，如：订单管理系统、风险管理系统的设计和开发，并为交易系统提供技术支持。

　　Statistical Arbitrage Quant：在数据中寻找自动交易系统的模式(即套利系统)，这种技术主要用于对冲基金。

　　Capital Quant：建立银行的信用和资本模型。

　　随着行业竞争的日益激烈，Quant职位需要的学历也逐渐升高，非常多的Quant拥有博士学位。

  编辑：翁晓兰