金融数学编程

㈠ 本科学金融数学，研究生可以就读那些方向

1、General Finance的硕士项目，就是我们一般意义上的金融硕士。对于数学要求有但是不是非常高。好的项目有MIT的Msf，vanderbilt的Msf等。这些项目毕业后的职业路径一般是投资银行的投行部，或者去企业里做金融。

2、继续攻读金融数学项目，对于数学和编程的要求比较高。世界顶尖的项目有UC Berkeley的MFE，Princeton的Msf，卡内基梅隆的computational finance等。这些项目如果留在国外，可以去对冲基金或者投行做衍生品定价。但是回国的话因为金融衍生品市场极小，所以用武之地比较局限。

3、数量经济学硕士，也就是离开金融行业转而进入经济领域了。牛逼的项目有牛津大学的M of financial economics或者Duke和LSE也有相关项目。此类项目毕业后比较适合进入政策性银行，做政策制定：比如国家央行或者世界银行都是你的理想选择。

4、Actuarial精算硕士，相对选择的项目不多，职业路径也是以保险公司里的定价部门为主。所知好的项目有滑铁卢大学的精算硕士。

(1)金融数学编程扩展阅读

金融数学主要的研究内容和拟重点解决的问题包括：

一、有价证券和证券组合的定价理论

发展有价证券（尤其是期货、期权等衍生工具）的定价理论。所用的数学方法主要是提出合适的随机微分方程或随机差分方程模型，形成相应的倒向方程。建立相应的非线性Feynman一Kac公式，由此导出非常一般的推广的Black一Scholes定价公式。所得到的倒向方程将是高维非线性带约束的奇异方程。

研究具有不同期限和收益率的证券组合的定价问题。需要建立定价与优化相结合的数学模型，在数学工具的研究方面，可能需要随机规划、模糊规划和优化算法研究。

在市场是不完全的条件下，引进与偏好有关的定价理论。

二、不完全市场经济均衡理论（GEI）

拟在以下几个方面进行研究：

1．无穷维空间、无穷水平空间、及无限状态

2．随机经济、无套利均衡、经济结构参数变异、非线资产结构

3．资产证券的创新（Innovation）与设计（Design）

4．具有摩擦（Friction）的经济

5．企业行为与生产、破产与坏债

6．证券市场博弈。

㈡ 金融数学学什么

我就是金融数学毕业的，当年和你有一样的困惑。
.本科设置金融专业的国内有，但这是完全不负责人的设置。金融应该由经济，数学或计算机等专业作为本科，在研究生阶段才深入研究金融理论。
由上述三个本科引伸出了金融的相关领域，然后不同的本科要补相关知识，如：金融数学（经济系要补充大量金融方向的数学知识，如精算，各种最优化知识，条件概率分析）（而数学系，就要补充很多经济知识，财务报表分析，宏微观理论，银行和保险等理论知识）。建模各个金融方向都有，不是只有金融数学。以后从事有价证券的市场分析基本都是这个方向。
金融工程和金融数学类似，但是多了很多软件方面的知识如java，涉及到分析方向多要采取软件编程完成。这个不是我的学习方向我也不能有更多解释，但是国内好多金融数学就是给数学系或者物理系学生深造的，金融工程学就给经济系和计算机系的学生学习。
根据金融的相关行业还有 不同的研究生金融学习方向，企业，银行，保险金融学。特殊的偏理论的有行为金融学以及金融法（这个基本就是学习各种金融理论涉及的法律，如证券法，期货交易管理条例等）。
国内金融学要算清华好，但我喜欢人大的课程设置，我看的好多数学方向的书都是 人大孟老师的书。
希望我的经验能帮到你，当年我申请研究生的时候，是查了好多大学的课程设置。

㈢ 金融数学与数学工程和计算机科学与技术哪个今后的发展

我是芝加哥大学金融数学专业的，因为求职的时候竞争者普遍在于数学系，统计系，CS系和工程院同僚，所以可能对这方面稍微在行一点。
首先在美国方面，金融数学是硕士（除普林斯顿有博士），主要的求职方向是做量化，包括量化交易，量化金融，量化投资等。而大行例如摩根大通，高盛的量化岗已经趋于饱和，竞争十分激烈。虽然在金融方面例如衍生品定价和资产管理有优势，但是在编程方面，相比较于CS系有劣势。所以前景个人觉得一般。
数学工程，如果是数学PhD，进可去业界做金融量化，退可守学校做教职，可以说保证有个体面的工作，但是PhD一般耗时5年，投资也不是一般的大。工程一般都是硕士，因为没有金融背景，编程可能只会体现在项目上，个人是最不看好的。
CS可以说是今后发展最为明朗的，Machine Learning,大数据，以后都是主流。由于编程背景，量化十分看重，通常可以在金融界与金融数学／金融工程学生抢饭碗。也可以去科技公司写码，还可以去大公司做数据分析。应用范围十分广。
说完美国，说说中国。中国的量化可以说刚刚开始，所以金融数学个人感觉用的范围十分广。相比较美国的大行，每个前台部门几乎都有量化岗在支撑，做决策，中国的前台有点“一拍脑袋”的感觉（并不是黑，在国内的基金券商量化做得好的屈指可数）。因此我倒觉得金融数学在中国前景至少现在是很不错的，而且十分稀缺。
数学和工程可能在中国就一般了，毕竟跨了专业，而且量化还没成型，可用范围不大。毕竟你要定价一个衍生品，至少要了解机理。
CS依然看好，毕竟大数据，机器学习在全球都是主流。

㈣ 本科只学matlab还需要其他什么编程对申国外名校金融数学有帮助

美国quant们用得最多的编程语言是C++，python，还有一部分人用Java。C刚好是没人用的东西呵呵，这种底层的东西都是搞工程的人在玩，搞quant的model如果用c来写那么可以去罢工。。。
R和matlab是两个用得最多的高级计算器语言，其中R因为开源的原因用户数量比matlab大很多。这两个不用怎么去学，简单到一逼，只要不去碰什么牛 X哄哄的粒子散射模拟什么的玩意，平时要用的时候google一下就好，都是现成的library的东西，看懂了manual直接照着用就好，语法也很简单。会用matlab不会成为你的竞争力，因为这玩意根本就不能被称为一门编程语言。。。除非你数学强到大令人颤抖的程度，那么你就可以完全走数学的路线，只用matlab而不会真正的编程语言，然后用智商来征服面试官和整个team。。。。
除了上述几个以及sas可以看一下（不过sas主要是统计的人再弄），其他的eviews，spss什么的就是搞笑的，在美国没人用这玩意，估计很多quant们听都没听过。
我的建议是，如果有信心有实力就好好去硬磕C++，否则就弄java和python（python现在quant们用得越来越多了，不过一般面试都会问c++或者java，python也有，不过就比较少了，反正会了java和c++要学python也完全不费力，如果会了python要学java那么就要掉一层皮了。。而C++又是最难的，所以请三思）。我个人是走java了，顺便用python弄machine learning的东西。
另外，在美国找量化金融的工作，其实主要看的就是编程的能力= =，真正开发modeling要么是数学天才，要么就是美帝名校的phd了。所以如果有兴趣可以申请个名校数学物理统计之类的phd也是不错的选择

㈤ 金融数学专业有必要学离散数学吗

金融数学专业没有必要一定要学离散数学。

离散里面那些东西和金融数学专业里面用的还是不一样，除非是想去做码农的人，金融数学专业里面编程主要是应用编程，也就是注重计算的算法方面的东西，当然懂一些指令级的东西当然更好，但是离散数学就没必要了，也可以看看，但没得必要专门修一门课来看。

其实理论上的东西学了之后去做东西可能会发现不是那么有用，但是它们会提升个人的思维，这个才是学习的主要目的。

㈥ 金融数学专业的学生有必要考研吗金融数学学的是什么

金融数学是金融学类的一个二级学科，该专业主要培养具有扎实的基本金融理论、金融工程和金融管理知识、具备开发操作新型金融工具，运用数量分析方法进行金融信息分析的复合型、应用型本科人才。

由于金融数学是从金融学分支出来的专业，数学远高于金融类的知识，同时也需要计算机编程的能力，是应用数学、统计学和计算数学在金融领域的应用，需要有开发各类新的金融产品的能力，国际化程度很高、学习难度比较大、数学要求极高，属于需要不断研究和创新的专业和职业，本科基础远远不够，基本上都得考研才能找到理想的工作，同时金融业是现在以及未来最缺的都是复合型人才，需要学生多培养人文知识、英语能力以及创新意识和创新能力，这就更更有必要考研以提高自己的综合能力。

㈦ 金融数学的准大一学生应该怎样准备

金融数学在读学生，可能有些心得。
金融数学十分侧重数学和编程，金融个人感觉反而只是辅助。了解衍生品定价策略（期货，期权等），清楚股票，债券等投资方法定义，接下来的工作都需要数学和编程。
一般来说课程配置分为三类：金融基础，数学模型，编程。
金融基础：不用说了，一般采用被称为金融界圣经的教材 Options, Futures and Other Derivatives (John C. Hull). 了解所有基本定义，分类。之后配上资产配置课，了解Mean-Variance Analysis等最优模型等。最后是风险管理，了解什么是尾部风险，如何估算VaR, ES等。
数学模型：重头戏，衍生品定价，概率论，数理统计，测度论，各种数学课，不要小看这些数学课，以后在工作面试时会问。还会配上数值分析，了解什么是蒙特卡洛等。
编程：C++和Python精通一种。
金融数学是一门交叉学科，既要有金融背景，又要有十分牢固的数学底蕴，还要会编程，缺一不可。所以也十分难学。但是学好了，找工作不成问题，毕竟只要精通一个领域就够了...

㈧ 金融数学 和 金融工程 区别

一、目的不同

1、金融数学：是利用我国数学界某些方面的优势，围绕金融市场的均衡与有价证券定价的数学理论进行深入剖析，建立适合国情的数学模型。

2、金融工程：负责衍生品定价模型的建立和应用、模型验证、模型研究、程序开发和风险管理。

二、内容不同

1、金融数学：编写一定的计算机软件，对理论研究结果进行仿真计算，对实际数据进行计量经济分析研究，为实际金融部门提供较深入的技术分析咨询。

2、金融工程：经济学模块；金融学模块；计算机模块；数学与统计模块等四大模块。开设课程有：政治经济学、微观经济学、宏观经济学、计量经济学、货币银行学、金融经济学，金融市场学。

三、特点不同

1、金融数学：研究不确定随机环境下的投资组合的最优选择理论和资产的定价理论。套利、最优与均衡是金融数学的基本经济思想和三大基本概念。

2、金融工程：要学习经济学、金融学、金融工程和金融管理方面的基本理论和基础知识，接受理财、投融资、以及风险管理方法与技能的基本训练。