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金融工程，金融数学常常被贴上“热门”和“高回报率”的标签，很多申请纯金融学的学生也会考虑申请金融工程和金融数学。这三个专业都与金融领域相关，但它们的侧重点、所需技能和职业发展方向有显著区别。简单来说：
金融学 (Finance)：更偏向宏观和应用，研究资金的募集、分配、投资和管理，以及金融市场和机构的运作。像是商业决策者，决定投资什么、如何融资、如何管理风险（从宏观和策略层面）
金融工程 (Financial Engineering)：更偏向实践和工具，运用数学、统计和计算机技术来设计、开发和实施创新的金融产品和过程，解决实际金融问题。好比工程师或建筑师，利用现有的理论和工具（数学、计算机）设计和建造具体的金融产品或交易系统，解决实际问题。
金融数学 (Financial Mathematics / Mathematical Finance)：更偏向理论和模型，运用高等数学工具（尤其是随机过程、概率论、偏微分方程等）为金融工具定价和风险管理建立数学模型。类似物理学家或数学家，研究和发现金融世界背后的数学原理和规律，为金融工程提供理论基础和模型。
选择建议：
如果你对商业、经济、市场运作感兴趣，数学基础尚可，不排斥但也不追求高深数学，希望有更广泛的职业选择，金融学可能更适合。
如果你喜欢数学和编程，乐于解决实际问题，动手能力强，对金融衍生品、量化交易、风险模型等感兴趣，金融工程是很好的选择。
如果你对数学本身有浓厚兴趣，喜欢抽象思维和理论推导，希望在金融领域进行深入的数学研究，金融数学会更有挑战性和满足感。
这三者之间有交叉，尤其是在研究生阶段，很多金融工程项目也会被称为“Quantitative Finance”或“Mathematical Finance”，但课程设置会更偏向应用。在选择时，务必仔细查看具体学校和项目的课程设置。
众所周知：天花板金工的硕士录取率都低于10%。因为美国Top院校中，大约只有50所顶尖名校开设了金工专业，所以：“申金工=申名校=卷到哭”的逻辑是成立的。
对于申请者来说，背景强还不够，还需要有亮点才能脱颖而出！
究竟该怎么选择？每所大学的门槛不一样，同学们也应该根据成绩来合理选择大学，今天给大家分了几个难度梯队的学校名单~
Tier 0 彩票项目
普林斯顿-Finance (MFin): 绝对的彩票。录取人数极少，对申请者背景要求极高，不仅是标化，更看重出身院校、科研/实习的顶尖程度和独特性。
CMU-Computational Finance (MSCF): 金工领域的标杆项目之一，录取难度极大，对计算机和数学能力要求非常高，面试刷人也很多。
巴鲁克（Baruch)-Financial Engineering (MFE): 虽然学校综合排名不高，但MFE项目是绝对的顶尖，地理位置机构，就业极好，性价比高，导致申请难度堪比顶级名校。
普林斯顿-Operations Research & Financial Engineering (ORFE, Master in Finance track): ORFE本身就是神项目，其Financial Engineering方向更是难上加难，理论深度和广度要求都非常高。
“GPA3.9+GRE335+可以尝试有非常大Title的实习/科研经历希望非常小，属于摸彩票项目” 甚至可以说，即使达到这个标准，录取也需要极大的运气成分和非常突出的“X因素”（比如国际顶级竞赛大奖、顶级期刊发表、诺奖级别导师的强推等）。
Tier 1 第一梯队
Columbia-Financial Engineering (MSFE): IEOR系下，老牌强项，人数相对较多，但bar依然非常高，NYC地理优势。
Columbia-Mathematics of Finance (MAFN): 数学系下，更偏理论和数学，人数较少，对数学背景要求极高。
MIT-Finance (MFin): Sloan商学院下，虽然叫MFin，但非常Quant，对标化和综合素质要求极高，MIT光环加持。
UCB-Financial Engineering (MFE): Haas商学院与工学院合办，西海岸金工翘楚，录取人数不多，偏好有工作经验或顶尖实习的申请者。
NYU-Mathematics in Finance (MSMF): Courant数学研究所下，数学难度极大，是Quant领域的殿堂级项目，对数学能力要求登峰造极。
“GPA至少3.8GRE330+最好335含金量高的实习/科研经历项目人数很少，竞争很大” 这一档的项目，除了标化，对实习/科研的“含金量”要求非常高，通常指知名大厂的核心量化岗位实习，或者有成果的学术研究。
Tier 2 第二梯队
UCLA-Financial Engineering (MFE): Anderson商学院下，地理位置好，项目质量不错，近年来bar水涨船高。
NYU-Financial Engineering (MSFE at Tandon): Tandon工学院下，与Courant的MSMF相比更偏工程和应用，录取难度稍低于Courant，但依然很热门。
Chicago-Financial Mathematics (MSFM): 数学系下，理论性强，芝大招牌，学术氛围浓厚，就业也不错。这个项目有时会被一些人放在Tier 1.5的位置。
Cornell-Financial Engineering (MFE): ORIE系下，藤校光环，项目扎实，尤其在NYC有校区资源。
UCB-Financial Technology (Fintech): 较新的项目，但依托UCB的强大实力和湾区地理优势，Fintech又是热点，申请难度不低。
Duke-Financial Technology (Fintech): 类似UCB Fintech，依托Duke的声誉和工程学院实力，前景看好。
Gatech-Quantitative & Computational Finance (QCF): 工科强校，项目实用性强，性价比高，对计算机背景有偏好。
“建议GPA3.7+，并且GRE330+对于申请人的背景和标化比较严格没有明显的短板与劣势有丰富的实习或实践经历” 这个档次的学校，标化是门槛，丰富的、相关的、有深度的实习或科研是区分申请者的关键。
Tier 3 第三梯队
USC-Financial Mathematics (MSFM)
USC-Financial Engineering (MSFE): 南加大两个项目，地理位置好，综合排名不错，申请人数多，bar中等偏上。
NCSU-Financial Mathematics (MSFM): 性价比项目，地理位置尚可（北卡三角研究园），项目质量不错。
UW-Computational Finance & Risk Management (MS-CFRM): 西雅图地理位置好，依托华大计算机和数学实力，项目偏应用。
JHU-Financial Mathematics (MSFM): JHU名气大，项目质量尚可，但地理位置（巴尔的摩）对金融就业来说不是最优。
UMich-Quantitative Finance & Risk Management (MQFRM): 密歇根大学综合实力强，MQFRM项目质量不错，但位置不在金融中心。这个项目有时可以往Tier 2.5冲一冲。
WUSTL-Finance (Quantitative Finance Track - MSFQF): Olin商学院下，学校声誉好，项目质量不错，这个项目也常被认为可以摸到Tier 2.5的边。
“建议GPA3.5+，并且GRE325+申请人的背景比较多元与丰富有一些实习1科研经历，但至少还有一段比较有内容和含金量的实习” 这个档次对标化要求略有放宽，但依然需要有拿得出手的实习或科研来证明能力。
Tier 4 第四梯队
Boston-Mathematical Finance & Financial Technology (MSMF & FT): BU地理位置好（波士顿），项目比较实用。
Rutgers-Quantitative Finance (MQF): 地理位置近纽约，项目偏应用，学费相对合理。
UMN-Financial Mathematics (MFM): 明尼苏达双城，中西部不错的选择。
佛罗里达州立-Financial Mathematics (MSFM): 相对冷门一些，但对于标化或背景稍弱的同学可以作为保底考虑。
BC-Finance (Quantitative Finance Track - MSFQF): 波士顿学院商学院不错，地理位置好。
“建议GPA3.3+，并且GRE320+算是金工金数项目中的保底校但GPA也建议在3.3左右、有实习经历” 这些项目可以作为背景条件中等偏上学生的保底选择，但“保底”不意味着不挑，依然需要认真准备。
补充几点：
动态性：项目难度会随着时间和市场需求变化。Fintech是新兴热点，相关项目竞争可能加剧。
个人匹配度：除了排名，课程设置、研究方向、地理位置、校友网络是否与你的职业规划匹配也非常重要。
工作经验：部分顶级项目（如UCB MFE）非常看重工作经验，有2-3年相关工作经验的申请者会有优势。
文书和推荐信：在标化和实习背景相似的情况下，高质量的文书和有分量的推荐信是脱颖而出的关键。
面试：很多项目，尤其是顶级项目，都有面试环节，对口语表达、专业知识、思维逻辑都有考察。
"海本"与"陆本"：海外本科（尤其美本）在申请时通常会有一定优势，尤其是在GPA的解读和推荐信的可信度方面。
交叉申请：除了MFE/MFM，相关的Data Science, Business Analytics, Statistics项目也可以作为备选，它们与量化金融的技能需求有重叠。
附：金融、金工、金数专业的详细区别
1. 金融学 (Finance)
核心内容：
公司金融 (Corporate Finance)：企业如何融资、投资、分配利润。
投资学 (Investments)：资产定价、投资组合管理、证券分析。
金融市场与机构 (Financial Markets and Institutions)：银行、保险公司、基金等机构的运作，以及股票、债券、外汇等市场的机制。
国际金融 (International Finance)：汇率、国际收支、跨国投资等。
行为金融 (Behavioral Finance)：研究心理因素对金融决策的影响。
方法与工具：
经济学原理、会计学知识。
统计分析（如回归分析）。
财务报表分析、估值模型（如DCF）。
定性分析和案例研究也占有一定比重。
数学要求：相对较低，主要集中在微积分、线性代数、概率统计的基础应用。
编程要求：不一定是核心要求，但掌握Excel、VBA，甚至Python/R进行数据分析会是加分项。
职业方向：
商业银行、投资银行（IBD部门，如并购、IPO）、券商（行研、销售交易）。
基金公司（研究员、基金经理助理）。
企业CFO、财务部门。
金融监管机构。
咨询公司。
培养目标：培养理解金融市场运作、具备金融决策能力和管理能力的专业人才。
2. 金融工程 (Financial Engineering / MFE / Quantitative Finance)
核心内容：
衍生品定价与对冲（如期权、期货、互换）。
风险管理（市场风险、信用风险、操作风险的量化）。
量化交易策略（高频交易、统计套利）。
金融产品设计与创新。
投资组合优化（更量化的方法）。
方法与工具：
随机过程（如布朗运动、伊藤引理）。
数值方法（如蒙特卡洛模拟、有限差分法）。
统计建模、时间序列分析、机器学习。
编程（Python, C++, R, Matlab）是核心技能。
数学要求：较高，需要扎实的微积分、线性代数、概率论、随机过程、偏微分方程基础。
编程要求：非常高，是日常工作的主要工具。
职业方向：
投资银行/对冲基金/自营交易公司的量化分析师 (Quant)。
风险管理师。
金融产品结构设计师 (Structurer)。
量化交易员、策略开发员。
金融科技 (FinTech) 公司。
培养目标：培养能够运用数理和计算机工具解决复杂金融问题的复合型人才。
3. 金融数学 (Financial Mathematics / Mathematical Finance)
核心内容：
金融模型的数学理论基础（如Black-Scholes模型的严格推导和扩展）。
随机微积分及其在金融中的应用。
资产定价理论的数学化。
风险度量的数学理论。
最优控制和随机控制在金融中的应用。
方法与工具：
高等概率论、测度论、随机过程、随机分析。
偏微分方程、常微分方程。
数学证明和理论推导。
数学要求：非常高，是这三个专业中数学要求最高的，偏向纯数学理论。
编程要求：通常也需要，用于模型验证和数值计算，但侧重点可能不如金融工程那么强调工程实现能力。
职业方向：
学术界（大学教授、研究员）。
顶尖投行或对冲基金的量化研究部门 (Quant Research)，从事更前沿、更理论的模型开发。
中央银行或监管机构的研究部门。
可以看作是金融工程的更理论化、更数学化的上游学科。
培养目标：培养具备深厚数学功底，能够进行金融理论创新和模型构建的顶尖研究人才。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
