发布时间:2022-06-29 文章来源: 至领留学 点击:978次
以美国金融类硕士为例,金融硕士大概可以分为金融硕士和量化金融硕士。大体来说,这些金融类硕士项目都比较喜欢数学背景的学生,但是也由于项目设置不同,对数学的要求也有很大的差别,量化金融类硕士对数学的相对会更高。
量化金融(Financial Engineering, Financial Mathematics, Quantitative Finance, Computational Finance):属于理工科中的理工科,数学是基础。从业者属于工程师,需要的核心素质和其它工程行业的工程师很相似,如数学建模,抽象简化的能力,编程和软件使用能力,数据处理,分析和可视化能力。
金融(Finance):属于商科八大方向之一(其它商科方向包括accounting,marketing,business analytics,物流等),属于半文半理,高等数学使用并不多。
这里重点讲讲量化金融类硕士对数学能力的要求:
基础数学课程
本科微积分和线性代数是基础的基础
随机微积分与本科微积分的联系
基础统计课程
为何统计知识如此重要
原因1: 金融衍生品定价(主要用于卖方,如投行)
原因2:时间序列分析 (主要用于买方,如hedge fund)
高级数学课程
常微分方程 / 偏微分方程:解析解法 / 数值解法 / 随机解法(蒙特卡洛)
数学优化:Linear / Nonlinear / Convex / Integer /。。。
数学建模能力
金融市场的复杂性 vs 数学模型的抽象性
美国大学生数学建模竞赛 / 全国大学生数学建模竞赛
GRE数学Sub(申请美国量化金融类硕士)
1. 很少有学校一定要求SUB,但如果考出理想成绩,对于量化金融申请加分极多;
2.考试的时间:ETS每年4月、10月和11月会有专项考试,但是在中国大陆只有11月份有,香港、台湾也是。如果时间紧的话,可以考虑一下新加坡,三次都有的,不过全新加坡只有一个考点,要抓紧占考位;
3. 考试内容广度极大,但难度有限。不是数学竞赛,在技巧上中规中矩;
4. 在美国没有《数学分析》、《高等代数》这些课程的,中国学校是沿用了前苏联的课程设置。在美国本科生最早接触的是超多学分的Calculus,这里面已经涵盖了部分Analytic Geometry的内容;之后是Linear Algebra以及Ordinary Differential Equations了;再之后可能会讲到一些Functions of a Complex Variable和Introduction to Probability。这里面涵盖了SUB考试的大部分内容;
5. 除此以外,Sub还要考到: Introduction to Analysis, Abstract Algebra, Set Topology, Discrete Mathematics、 Combinatorics, Number Theory
如何在文书中描述数学知识?
1. 要体现对数学各个分支的理解,及与量化金融的关系;
2. 不一定都在课上学过,可以综合利用多种渠道获取知识,包括网课,自学,做Projects;
3.对于跨专业的学生,要寻找在数学基础上,两门学科的交集。
经济转:Econometrics
物理转:四大力学和场论中的PDE及统计知识
力学/机械/航空转:力学中的PDE
计算机转:人工智能相关课程中的统计知识
EE转:电磁学中的PDE和信号处理课程中的统计学
编辑:翁晓兰