金融工程理学硕士(CUHK-Shenzhen)
金融工程理学硕士(CUHK-Shenzhen)
MSc Financial Engineering (CUHK-Shenzhen)
商科
金工金数
QS排名36

所属院校

项目简介

专业方向 金工金数 项目类别 入学时间 项目时长
项目学费 项目规模 平均成绩 国际学生
男女比例 就业比例 平均起薪

专业简介

申请时间

开放时间2022-09-01
结束时间2022-11-20
 

申请要求

 

需要提供B等级证明

 

语言要求

 

类型  总分要求   小分要求

雅思    6.5               / 

托福    79                /

 

顾问解析

 

2015年,CUHK-Shenzhen和CUHK合作开办金融工程理学硕士项目。

该项目旨在向学生提供全面的金融理论知识,特别是定量分析方法在金融中的应用。

本项目为立志投身于证券,银行,金融管理,管理与策略咨询,定量分析等行业的人员设立。

该项目致力于帮助学生掌握金融理论,定量分析方法以及程序设计技术,使之在面临迅速发展的中国以及国际金融市场所带来的挑战时,能够发挥所学,服务企业与社会。 

课程设置:该项目要求学生在两学年(含三个学期:秋季、春季、夏季)中修满30学分课程。课程设置旨在帮助学生学习掌握定量分析方法以及这些方法在建模分析金融市场和金融工具中的应用。

必修课程包括:最优化理论、随机模型、投资科学、金融衍生产品、中国金融市场概论;选修课程则提供更为深入的金融工程理论与方法,主要包括两方面:高级方法(金融数据分析、金融工程中的计算方法)和特定专题(利率期限模型与固定收益证券、大宗商品市场、信用风险模型与产品、 算法交易)。除所教授课程之外,学校也会邀请业界精英开设讲座,阐述课堂所学如何在金融行业中得到应用。除此之外,对金融工程学术领域感兴趣的学生亦可在任课教授的指导下进行相关研究。该项目的学习年限最长三年。因此,学生将有更大的灵活性选择在学期间参与实习及其它研究。 

就业服务:学校一方面会提供基础的就业服务,另一方面也组织了业界导师团队,咖位不像咨询委员会那么高,能够进行职业的交流,比如广州交易所首席执行官、工银国际副总裁、华西期货总经理等。另外,学校也会有安排相关的量化实践和公司宣讲,给学校进行职业帮助,毕业生去向方面有深交所,cicc,各类券商/期货/基金公司/银行,普华永道等,也有继续深造去往nus,ntu,明尼苏达等学府的。 

招生特点:港中深对于名校的追求也是肉眼可见的,生源方面近6成985,近2成财经211,普通211接近两成,还有少量海外院校或中外合作办学。

专业背景:数理类、金融经管类、工科类都挺多,感觉数理类挺有优势,80%以上GPA3.5,不过3.7/3.8左右或以上的人比例也很高,当然,夏令营提前批也很难,和其他名校掐尖。预计整体生源仍在上升期。

班级概况:22fall班级整体人数在100人左右,其中绝大多数是中国学生。学生背景方面,中山大学、香港中文大学的同学较多,分别有9-10个,还有来自清华大学、复旦大学、中国人民大学、南京大学、同济大学、香港科技大学、武汉大学。厦门大学、天津大学、山东大学、四川大学等学校的学生。

 

细分方向

课程设置

 

序号课程介绍Curriculum 
1最优化理论Optimization 
2随机模型Stochastic Models 
3投资科学Investment Sciences 
4金融衍生产品Financial Derivatives 
5中国金融市场概论Introduction to Chinese Financial Markets 
6金融数据分析Financial Data Analysis 
7定量风险管理Quantitative Risk Management 
8利率期限模型与固定收益证券Term Structure Models and Fixed-income Securities 
9大宗商品市场建模Commodity Markets and Modeling 
10信用风险模型与产品Credit Risk Modeling and Products 
11金融工程中的计算方法Computational Methods in Financial Engineering 
12算法交易Algorithm Trading 
13金融工程专题:公司风险管理Special Topics in Financial Engineering - Corporate Risk Management 
14程序设计在金融工程中的应用Programming for Financial Engineering 
15数据科学在金融工程中的应用Data Sciences in Financial Engineering

 

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