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金融數學編程

發布時間:2022-10-03 07:01:48

㈠ 本科學金融數學,研究生可以就讀那些方向

1、General Finance的碩士項目,就是我們一般意義上的金融碩士。對於數學要求有但是不是非常高。好的項目有MIT的Msf,vanderbilt的Msf等。這些項目畢業後的職業路徑一般是投資銀行的投行部,或者去企業里做金融。

2、繼續攻讀金融數學項目,對於數學和編程的要求比較高。世界頂尖的項目有UC Berkeley的MFE,Princeton的Msf,卡內基梅隆的computational finance等。這些項目如果留在國外,可以去對沖基金或者投行做衍生品定價。但是回國的話因為金融衍生品市場極小,所以用武之地比較局限。

3、數量經濟學碩士,也就是離開金融行業轉而進入經濟領域了。牛逼的項目有牛津大學的M of financial economics或者Duke和LSE也有相關項目。此類項目畢業後比較適合進入政策性銀行,做政策制定:比如國家央行或者世界銀行都是你的理想選擇。

4、Actuarial精算碩士,相對選擇的項目不多,職業路徑也是以保險公司里的定價部門為主。所知好的項目有滑鐵盧大學的精算碩士。

(1)金融數學編程擴展閱讀

金融數學主要的研究內容和擬重點解決的問題包括:

一、有價證券和證券組合的定價理論

發展有價證券(尤其是期貨、期權等衍生工具)的定價理論。所用的數學方法主要是提出合適的隨機微分方程或隨機差分方程模型,形成相應的倒向方程。建立相應的非線性Feynman一Kac公式,由此導出非常一般的推廣的Black一Scholes定價公式。所得到的倒向方程將是高維非線性帶約束的奇異方程。

研究具有不同期限和收益率的證券組合的定價問題。需要建立定價與優化相結合的數學模型,在數學工具的研究方面,可能需要隨機規劃、模糊規劃和優化演算法研究。

在市場是不完全的條件下,引進與偏好有關的定價理論。

二、不完全市場經濟均衡理論(GEI)

擬在以下幾個方面進行研究:

1.無窮維空間、無窮水平空間、及無限狀態

2.隨機經濟、無套利均衡、經濟結構參數變異、非線資產結構

3.資產證券的創新(Innovation)與設計(Design)

4.具有摩擦(Friction)的經濟

5.企業行為與生產、破產與壞債

6.證券市場博弈。

㈡ 金融數學學什麼

我就是金融數學畢業的,當年和你有一樣的困惑。
.本科設置金融專業的國內有,但這是完全不負責人的設置。金融應該由經濟,數學或計算機等專業作為本科,在研究生階段才深入研究金融理論。
由上述三個本科引伸出了金融的相關領域,然後不同的本科要補相關知識,如:金融數學(經濟系要補充大量金融方向的數學知識,如精算,各種最優化知識,條件概率分析)(而數學系,就要補充很多經濟知識,財務報表分析,宏微觀理論,銀行和保險等理論知識)。建模各個金融方向都有,不是只有金融數學。以後從事有價證券的市場分析基本都是這個方向。
金融工程和金融數學類似,但是多了很多軟體方面的知識如java,涉及到分析方向多要採取軟體編程完成。這個不是我的學習方向我也不能有更多解釋,但是國內好多金融數學就是給數學系或者物理系學生深造的,金融工程學就給經濟系和計算機系的學生學習。
根據金融的相關行業還有 不同的研究生金融學習方向,企業,銀行,保險金融學。特殊的偏理論的有行為金融學以及金融法(這個基本就是學習各種金融理論涉及的法律,如證券法,期貨交易管理條例等)。
國內金融學要算清華好,但我喜歡人大的課程設置,我看的好多數學方向的書都是 人大孟老師的書。
希望我的經驗能幫到你,當年我申請研究生的時候,是查了好多大學的課程設置。

㈢ 金融數學與數學工程和計算機科學與技術哪個今後的發展

我是芝加哥大學金融數學專業的,因為求職的時候競爭者普遍在於數學系,統計系,CS系和工程院同僚,所以可能對這方面稍微在行一點。
首先在美國方面,金融數學是碩士(除普林斯頓有博士),主要的求職方向是做量化,包括量化交易,量化金融,量化投資等。而大行例如摩根大通,高盛的量化崗已經趨於飽和,競爭十分激烈。雖然在金融方面例如衍生品定價和資產管理有優勢,但是在編程方面,相比較於CS系有劣勢。所以前景個人覺得一般。
數學工程,如果是數學PhD,進可去業界做金融量化,退可守學校做教職,可以說保證有個體面的工作,但是PhD一般耗時5年,投資也不是一般的大。工程一般都是碩士,因為沒有金融背景,編程可能只會體現在項目上,個人是最不看好的。
CS可以說是今後發展最為明朗的,Machine Learning,大數據,以後都是主流。由於編程背景,量化十分看重,通常可以在金融界與金融數學/金融工程學生搶飯碗。也可以去科技公司寫碼,還可以去大公司做數據分析。應用范圍十分廣。
說完美國,說說中國。中國的量化可以說剛剛開始,所以金融數學個人感覺用的范圍十分廣。相比較美國的大行,每個前台部門幾乎都有量化崗在支撐,做決策,中國的前台有點「一拍腦袋」的感覺(並不是黑,在國內的基金券商量化做得好的屈指可數)。因此我倒覺得金融數學在中國前景至少現在是很不錯的,而且十分稀缺。
數學和工程可能在中國就一般了,畢竟跨了專業,而且量化還沒成型,可用范圍不大。畢竟你要定價一個衍生品,至少要了解機理。
CS依然看好,畢竟大數據,機器學習在全球都是主流。

㈣ 本科只學matlab還需要其他什麼編程對申國外名校金融數學有幫助

美國quant們用得最多的編程語言是C++,python,還有一部分人用Java。C剛好是沒人用的東西呵呵,這種底層的東西都是搞工程的人在玩,搞quant的model如果用c來寫那麼可以去罷工。。。
R和matlab是兩個用得最多的高級計算器語言,其中R因為開源的原因用戶數量比matlab大很多。這兩個不用怎麼去學,簡單到一逼,只要不去碰什麼牛 X哄哄的粒子散射模擬什麼的玩意,平時要用的時候google一下就好,都是現成的library的東西,看懂了manual直接照著用就好,語法也很簡單。會用matlab不會成為你的競爭力,因為這玩意根本就不能被稱為一門編程語言。。。除非你數學強到大令人顫抖的程度,那麼你就可以完全走數學的路線,只用matlab而不會真正的編程語言,然後用智商來征服面試官和整個team。。。。
除了上述幾個以及sas可以看一下(不過sas主要是統計的人再弄),其他的eviews,spss什麼的就是搞笑的,在美國沒人用這玩意,估計很多quant們聽都沒聽過。
我的建議是,如果有信心有實力就好好去硬磕C++,否則就弄java和python(python現在quant們用得越來越多了,不過一般面試都會問c++或者java,python也有,不過就比較少了,反正會了java和c++要學python也完全不費力,如果會了python要學java那麼就要掉一層皮了。。而C++又是最難的,所以請三思)。我個人是走java了,順便用python弄machine learning的東西。
另外,在美國找量化金融的工作,其實主要看的就是編程的能力= =,真正開發modeling要麼是數學天才,要麼就是美帝名校的phd了。所以如果有興趣可以申請個名校數學物理統計之類的phd也是不錯的選擇

㈤ 金融數學專業有必要學離散數學嗎

金融數學專業沒有必要一定要學離散數學。

離散裡面那些東西和金融數學專業裡面用的還是不一樣,除非是想去做碼農的人,金融數學專業裡面編程主要是應用編程,也就是注重計算的演算法方面的東西,當然懂一些指令級的東西當然更好,但是離散數學就沒必要了,也可以看看,但沒得必要專門修一門課來看。

其實理論上的東西學了之後去做東西可能會發現不是那麼有用,但是它們會提升個人的思維,這個才是學習的主要目的。

㈥ 金融數學專業的學生有必要考研嗎金融數學學的是什麼

金融數學是金融學類的一個二級學科,該專業主要培養具有扎實的基本金融理論、金融工程和金融管理知識、具備開發操作新型金融工具,運用數量分析方法進行金融信息分析的復合型、應用型本科人才。

由於金融數學是從金融學分支出來的專業,數學遠高於金融類的知識,同時也需要計算機編程的能力,是應用數學、統計學和計算數學在金融領域的應用,需要有開發各類新的金融產品的能力,國際化程度很高、學習難度比較大、數學要求極高,屬於需要不斷研究和創新的專業和職業,本科基礎遠遠不夠,基本上都得考研才能找到理想的工作,同時金融業是現在以及未來最缺的都是復合型人才,需要學生多培養人文知識、英語能力以及創新意識和創新能力,這就更更有必要考研以提高自己的綜合能力。

㈦ 金融數學的准大一學生應該怎樣准備

金融數學在讀學生,可能有些心得。
金融數學十分側重數學和編程,金融個人感覺反而只是輔助。了解衍生品定價策略(期貨,期權等),清楚股票,債券等投資方法定義,接下來的工作都需要數學和編程。
一般來說課程配置分為三類:金融基礎,數學模型,編程。
金融基礎:不用說了,一般採用被稱為金融界聖經的教材 Options, Futures and Other Derivatives (John C. Hull). 了解所有基本定義,分類。之後配上資產配置課,了解Mean-Variance Analysis等最優模型等。最後是風險管理,了解什麼是尾部風險,如何估算VaR, ES等。
數學模型:重頭戲,衍生品定價,概率論,數理統計,測度論,各種數學課,不要小看這些數學課,以後在工作面試時會問。還會配上數值分析,了解什麼是蒙特卡洛等。
編程:C++和Python精通一種。
金融數學是一門交叉學科,既要有金融背景,又要有十分牢固的數學底蘊,還要會編程,缺一不可。所以也十分難學。但是學好了,找工作不成問題,畢竟只要精通一個領域就夠了...

㈧ 金融數學 和 金融工程 區別

一、目的不同

1、金融數學:是利用我國數學界某些方面的優勢,圍繞金融市場的均衡與有價證券定價的數學理論進行深入剖析,建立適合國情的數學模型。

2、金融工程:負責衍生品定價模型的建立和應用、模型驗證、模型研究、程序開發和風險管理。

二、內容不同

1、金融數學:編寫一定的計算機軟體,對理論研究結果進行模擬計算,對實際數據進行計量經濟分析研究,為實際金融部門提供較深入的技術分析咨詢。

2、金融工程:經濟學模塊;金融學模塊;計算機模塊;數學與統計模塊等四大模塊。開設課程有:政治經濟學、微觀經濟學、宏觀經濟學、計量經濟學、貨幣銀行學、金融經濟學,金融市場學。


三、特點不同

1、金融數學:研究不確定隨機環境下的投資組合的最優選擇理論和資產的定價理論。套利、最優與均衡是金融數學的基本經濟思想和三大基本概念。

2、金融工程:要學習經濟學、金融學、金融工程和金融管理方面的基本理論和基礎知識,接受理財、投融資、以及風險管理方法與技能的基本訓練。


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