今天，老师就给大家一起走进金融工程专业~
在金融科技的汹涌浪潮之下，有一个上世纪90年代起源于美国的专业——金融工程学，以其高就业率、高薪水、高回报的显著优势，每年都在众多中国留学生申请美国留学的热门专业中占据重要位置。
一、什么是金融工程
金融工程专业是结合金融学/经济学、数学、统计学、以及计算机科学的跨学科课程，其目标是培养能够在金融行业内应对复杂问题的专业人才，特别是在定量分析、风险管理、金融建模、衍生品定价等领域。
该专业特别适合那些拥有数学/统计、工程学或计算机科学背景的人，并致力于进入投资银行、资产管理公司、对冲基金、保险公司等领域的学生。
金融工程在不同学校有不同的名称，比如：
- Financial Engineering（金融工程）
- Mathematical Finance（数学金融）
- Financial Mathematics（金融数学）
- Quantitative Finance（量化金融）
- Quantitative Finance and Risk Management（量化金融与风险管理）
像芝加哥大学、约翰霍普金斯大学开设的金融数学项目，卡内基梅隆大学的计算金融项目，以及圣路易斯华盛顿大学、加州大学圣地亚哥分校的量化金融项目，都属于这个领域。
另外，普林斯顿大学、麻省理工学院、耶鲁大学、哥伦比亚大学的部分相关项目，由于对量化能力要求较高，也常被纳入金工范畴。
虽然名字不同，课程侧重点也稍有不同，但实质上都是指以数学工具来建立金融市场模型和解决金融问题。在留学申请时，这些项目及细分的track往往被统称为MFE。
二、金融工程就业前景
随着金融市场的不断发展和创新，对金融工程专业人才的需求持续增长。尤其是近几年国内金融业蓬勃发展，私募基金、量化投资逐渐受到关注，为金融工程专业的留学生提供了丰富的就业机会。
金融工程专业的毕业生，可以进入投资银行，成为分析师、交易员或研究员，起薪高达10-15万美元。在对冲基金公司，如果从事量化交易，薪资更是可以达到20-30万美元。资产管理领域也是金融工程毕业生的热门选择，他们可以研究固定收益产品，进行风险控制。
如果选择留在美国就业，金融工程毕业生可以利用投资银行或资产公司的资产进行交易，比如大宗商品交易、股票交易等。而在金融科技公司，他们可以凭借强大的编程能力，成为数据科学家或软件开发工程师，薪资在科技公司可以达到15-20万美元，在金融企业的后台部门也有10万美元左右的起薪。
金融工程专业的毕业生还可以选择银行、证券公司、基金类公司等金融机构，从事衍生品交易、风险管理、行业研究等职位。在保险公司，精算和风控业务是核心岗位，收入也相当可观，可以达到30-50万人民币。
如果选择回国就业，国内的金融市场发展的很快，具备很大的上升空间，金融工程专业会是金融方向中最有发展潜力的一个专业。国内券商、私募基金是金工/金数的学生最主要的就业去处。
国内的量化策略主要集中在股票，期货，期权三类产品上。基金公司需要一批能做基金绩效评估、风险控制、资产配置的人才。证券公司的资产管理部门、风险管理部门（风控建模）、固定收益组和量化研究/量化交易部门也是金工/金数学生的对口岗位，同时，各大商业银行的总行正在着手建立内部风险管理模型，也非常适合学习金工/金数的同学。也有很多金工/金数的朋友还是跟金融的同学一样以传统金融岗位的工作为目标。
热门就业岗位
✅量化分析师：P-Quant，用统计学和机器学习挖掘因子、开发策略、做回测。
✅量化交易员：策略的执行者，同时兼顾风险管理和盘面决策，执行算法交易、管理仓位、动态对冲、监控市场微观结构。
✅风险管理师：量化风控，用量化模型评估市场/信用风险，而非传统的主观风控。
✅金融分析师：传统基本面分析 + 一定的财务建模和估值能力。
✅证券分析师：覆盖特定行业/个股，写研究报告。部分量化券商开始要求Python/数据分析能力。
✅金融产品经理：设计和推广结构化产品、ETF、指数增强等金融产品。需要理解产品背后的定价逻辑。
.......总之，金融工程专业的毕业生就业前景比较广，无论是在国内外，都有较多高薪职位等待着他们。
三、金融工程专业申请要求
金工专业接受跨专业申请，但需要完成相关先修课程。不同学校要求有所不同，哥伦比亚大学要求掌握概率论、微积分和线性代数；芝加哥大学在此基础上，还要求掌握Python。
大体上可以总结以下几点：
📚 学术背景
金融工程录取一般要求申请人有很强的数理背景，倾向以下专业的申请者：计算机、物理、数学、统计以及商科对自己的量化能力有把握的同学。
📖 先修课程
不是数理背景、或是感觉自己数理基础不太好的同学，可以通过选修一些数学系的课程来弥补不足，推荐课程如下：微积分(尤其是多元微积分)、概率统计、线性代数(包括特征值与特征向量)、微分方程(常微分方程、还有偏微分方程很重要)、随机过程等。
💻 计算机能力
大多数情况下，美国金融工程硕士申请者要有一定的C语言编程基础，修过数据结构，其它对申请有利的包括C++、Python、Java、VBA，以及数学软件Matlab、Mathematica、Mathcad等。
📊 经济、金融知识基础
微观经济学、会计学原理，还有其它金融学入门类课程有时间可以学，如果能够根据所学的知识为金融学研究对象建立相应的数学分析模型(如：期权定价模型)，这将会是很有说服力的专业能力的证明，能表现对金融市场，工具，机构强烈的兴趣。
🏢 高质量的实习
绝大多数学校不要求应届生有相关工作经验，但如果有相关工作经验则能为你的申请加分。
申请金融工程最适合的实习有：券商（投行）、银行、保险、基金等公司，具体做量化策略、量化交易、量化开发、CTA研究、股票量化研究、衍生品定价与评级、量化风控等相关的实习。具体的部门像量化投资部、风险管理部门、衍生品定价等。
🏆 竞赛
编程、数学建模、数据分析等比赛也会对申请金工有很大帮助，如数学建模美赛、Kaggle、天池杯、WorldQuant等。
四、金融工程院校推荐
巴鲁克学院 — Master of Financial Engineering
图：Baruch College MFE项目 | 来源：Baruch MFE官网
Baruch MFE官网：https://mfe.baruch.cuny.edu/
巴鲁克学院归属纽约市立大学，毗邻美国金融中心华尔街，其毕业生一直以来都是华尔街众多企业招聘的重点对象。
该校的金融工程硕士（MFE）项目以顶尖的就业资源和校友网络强势突围，常年占据QuantNet金融工程项目排名榜首，在华尔街金融企业中几乎家喻户晓。
此外，每年的校招开始得非常早，华尔街各大公司在招聘季往往第一波就是去巴鲁克学院，学生在就业上占尽天时地利人和。
✅ 申请要求：
数学基础扎实，先修课除了基础数统课，还要求编程（C++），另外，还有数学笔试面试（QBA + 2轮面试）。
GPA 3.5+，通常GRE Quant 167+（近年来已不要求提交GRE），不强制要求托福(但需英语流利，通过面试来体现）。
重视技术面试表现，压力面尤为著名，而非单纯背景标签。
普林斯顿大学 — Master in Finance
图：普林斯顿金融项目 | 来源：Priceton官网
Princeton BCF官网：https://bcf.princeton.edu/academic-programs/master-in-finance/
虽然普林的这个专业名字叫金融，但其实是Bendheim Center for Finance与运筹&金融工程系一起合办的，无论是课程设置还是就业方向，都是特别特别量化的，是金工金数的神级项目，全球只招20来个人，录取难度非常高。很多的课程都是和博士生一起上的，比较学术，课程难度也比较大。
MFin项目是五个核心学科的交叉点：金融数学，运筹学，优化，概率论与统计。研究从数学基础的发展到用最先进的方法来解决复杂问题，实现在工程和科学中的重要现实应用。
✅ 申请要求：
数学/物理/计算机背景，需极强的学术能力（如发表论文）。GPA 3.9+，GRE Quant 170，托福口语28+。偏好有研究经历或国际竞赛获奖者。
卡内基梅隆大学 — Master of Science in Computational Finance
CMU MSCF官网：https://www.cmu.edu/mscf/
卡内基梅隆大学的金融工程专业，创建于1994年，为美国最早开设MFE专业的大学之一。作为美国四大CS名校(MIT, CMU, Stanford, UCB)，其金融工程项目由四大学院联合授课（Tepper商学院、数学系、统计学系、Heinz学院），侧重于数学、编程及金融三大基石，所以申请者需在这三个领域都有扎实的基本功。在该项目课程设置上，理论与实践之间是平衡的。并将编程这个金融领域必不可少的职业技能融入课程，成为一个最大亮点。
✅ 申请要求：
数学/统计/计算机/工程背景优先，需修过微积分、线性代数、概率论、编程课程。托福100+（单项25+）或雅思7.5+，GRE Quant 168+，GPA 3.7+。强烈建议提交量化实习（如投行、对冲基金）经历。
哥伦比亚大学 — MS in Financial Engineering (MSFE)
Columbia MSFE官网：https://ieor.columbia.edu/financial-engineering-msfe
哥大的金融工程(MSFE)开设在工程学院工业工程及运筹学系之下，是哥大最好的项目之一。项目涉及金融理论、工程方法、数学工具和编程等多个学科领域。课程设计以应用工程方法学和金融定量方法为主，为希望在证券、银行、金融管理和咨询等行业工作的学生提供专业的课程指导和技能培训。
该项目是交叉型专业项目，所以除了工程学院内的课程外，学生还可以在哥大内的各种学校中进行选修课程，例如商学院，艺术与科学研究生院，法学院以及国际公共事务学院。
✅ 申请要求：
本科需修过概率论、微积分、线性代数、编程（C++/Python）。GPA 3.5+，GRE Quant 168+，托福105+。重视文书中的职业规划与量化项目经历。
麻省理工 — Master of Finance
MIT MFin官网：http://mitsloan.mit.edu/mfin/academic-excellence/
麻省理工学院的金融项目目前有5个分支，公司金融，金融工程，资本市场，气候与社会影响金融，金融科技。5个方向加总起来每年招生人数是100+，正是因为班级规模比较大，所以属于顶校中大家还是有可能冲刺到的项目，一直以来受到很多申请者的青睐。
✅ 申请要求：
MIT MFin这个项目在招生过程中对学生的考察非常的全面，录取的学生也都是能文能武，综合实力非常强的。首先在提交网申时，要求学生完成两个video，一个是一分钟的自我介绍，另一个是video interview会随机出问题，学生要在一分钟之内完成一道随机的口语题。
在网申环节结束后，一部分优秀的申请者会被邀请去参与面试，面试包含两个部分，一个是口语部分，基本上是经历和行为面，另一部分是quantitative test，包含四道数学题（多选题）和一道写码题。由此可见，学生在实习经历、沟通表达、量化基础等等多个方面都要有突出的能力，才能过五关斩六将收获最终的offer。
康奈尔大学 — MENG ORIE - Financial Engineering
Cornell 官网：https://www.duffield.cornell.edu/orie/financial-engineering/
康奈尔金工项目学制共三个学期，其中最吸引人的点就是第三个学期，所有的学生都将要搬去曼哈顿校区完成最后的课程，并开启找工作的阶段。
这样的设置首先就是为学生提供一个地理位置上更靠近华尔街的优势，同时，学校的职业中心也会组织很多的networking机会，甚至会有专门针对这个专业学生的专属招聘会，根据以往学生的反馈，在这样的资源优势下，100%的学生都找到了暑期实习，毕业找工作时能拿到面试一般是问题不大的，所以非常推荐这个项目。
这项目在申请阶段就需要完成一个视频面试，一般是在提交网申后收到学校的面试通知，并在一周内完成面试，大家一定要提前查好面经，进行相应准备。
✅ 申请要求：
除了基础的先修课程要求比如：概率论、微积分、线性代数、编程（C++/Python），金工方向还需学生在本科阶段修读两个学期的概统课、随机过程、微分方程、基础金融课等。
纽约大学 — Financial Engineering, M.S.
NYU Tandon FE官网
https://engineering.nyu.edu/academics/programs/financial-engineering-ms
NYU的MFE项目是美国最好的金工项目之一，无论是在QuantNet还是Risk.Net榜单都排名前列。
从地理位置上来看，NYU地处美国第一大都市纽约，无论是就业市场还是就业环境都是全美顶尖，学院内还配了相当出色的就业服务中心。
与NYU Tandon金工并列2026 Quant Net量化金融排名TOP 10左右的NYU金融数学，也同样是NYU的"神仙项目"。
✅ 申请要求：
数学/物理/工程背景，需修过实分析、偏微分方程等高级课程。GPA 3.6+，GRE Quant 167+，托福105+。需提交编程项目或竞赛（如Kaggle）证明技术能力。
加州大学伯克利分校 — Master of Financial Engineering Program
图：UC Berkeley Haas商学院 | 来源：Berkeley MFE官网
Berkeley MFE官网：https://mfe.haas.berkeley.edu/
Berkeley的金工项目开设于2001年，开设在其哈斯商学院下，虽然Berkeley是一个以理工科见长的综合性大学，但是哈斯商学院一直是美国名列前十的著名商学院，实力不容小觑。
该项目主要提供对于金融领域的深入研究，其范围超出了基本的商业概念，学生将学习到如何将现代投资组合理论和计算方法相结合，通过课程、金融实践研讨会和一些定制的行业项目将理论应用到实际领域中。
✅ 申请要求：
数学/编程能力极强，需掌握Python、R、C++等语言。GPA 3.8+，GRE Quant 169-170，托福110+。偏好有2-4年工作经验者，应届生需顶尖实习经历。另外，值得注意的是，伯克利MFE项目是春季开学。
五、录取案例精选
Y同学
本科：国内Top2大学 数学经济双学位
背景：GPA 3.7+，GRE 330+，实习2段，暑研1段
录取：普林斯顿大学-金融学、哥伦比亚大学-金融工程、卡内基梅隆大学-计算金融
H同学
本科：美国Top20大学 数学与应用数学
背景：GPA 3.7+，GRE 325+，实习3段
录取：麻省理工学院-金融学、哥伦比亚大学-金融数学、芝加哥大学-金融数学、卡内基梅隆大学-计算金融
Y同学
本科：美国Top60大学 数学+经济
背景：GPA 3.9+，GRE 320+，实习3段
录取：麻省理工学院-金融学、康奈尔大学-金融工程、纽约大学-金融工程
Z同学
本科：美国Top30大学 经济+统计
背景：GPA 3.9+，GRE 330+，实习2段，研究2段
录取：麻省理工学院-金融学、哥伦比亚大学-金融工程、卡内基梅隆大学-计算金融、芝加哥大学-金融数学、康奈尔大学-金融工程、耶鲁大学-资产管理
Z同学
本科：英国G5本硕 电子信息工程
背景：GPA 65+，GRE 330+，实习2段
录取：麻省理工学院-金融学、芝加哥大学-金融数学
H同学
本科：美国Top5文理学院 数学&经济学
背景：GPA 3.8+，GRE 330+
录取：卡内基梅隆大学-计算金融、芝加哥大学-金融数学、芝加哥大学-数据科学、纽约大学-金融工程、西北大学-数据科学与机器学习
W同学
本科：国内985大学 金融工程
背景：GPA3.8+，托福100+，GRE325+
录取：康奈尔大学-金融工程、纽约大学-金融工程、佐治亚理工学院-计算金融
L同学
本科：美国Top20大学 金数/数学
背景：GPA 3.8+，GRE335+
录取：芝加哥大学-金融数学、哥伦比亚大学-金融数学、杜克大学-金融科技
Q同学
本科：美国Top70大学 应用数学/经济/比较文学
背景：GPA 3.9+，GRE 330+
录取：卡内基梅隆大学-计算金融、纽约大学-金融工程、杜克大学-金融科技
S同学
本科：美国Top40大学 经济主修/数学辅修
背景：GPA 3.7+,GRE330+
录取：卡内基梅隆大学-计算金融、帝国理工学院-风险管理与金融工程
H同学
本科：国内985大学，数学与应用数学
背景：GPA3.4+，托福105+，GRE325+
录取：芝加哥大学-金融数学、纽约大学-金融数学
W同学
本科：加拿大Top5大学 数据科学
背景：GPA84+，GRE325+
录取：加州大学伯克利分校-金融工程
Z同学
本科：美国Top40大学/美国Top30大学 经济+计算机/经济+数学
背景：GPA 3.9+，GRE 330+，实习4段
录取：剑桥大学-金融与经济、耶鲁大学-资产管理
G同学
本科：国内顶尖985大学 计算机技术与科学
背景：GPA 3.7+，TOEFL 105+，GRE 325+
录取：哥伦比亚大学-运筹学、杜克大学-金融科技、新加坡国立大学-量化金融
G同学
本科：国内顶尖985大学 食品科学&金融辅修
背景：GPA 86+，GRE 330，IELTS 7.5，实习4段，项目5个
录取：哥伦比亚大学-管理科学与工程、杜克大学-金融科技、新加坡国立大学-数字金融科技
L同学
本科：国内顶尖985大学 金融
背景：GPA 84+，GRE 320+，TOEFL 100+，实习3段
录取：新加坡国立大学-金融工程、新加坡国立大学-量化金融
X同学
本科：美国TOP30大学 商业经济学
背景：GPA 3.7+，GRE 330+，实习4段
录取：牛津大学-金融经济、耶鲁大学-管理学
W同学
本科：港三本科 经济学
背景：GPA 3.4+，实习2段
录取：新加坡国立大学-金融工程
Z同学
本科：日本头部大学 数学/辅修经济
背景：GPA 3.8+，GRE 325+，TOEFL 110
录取：纽约大学-金融工程、密歇根大学安娜堡分校-数据科学、纽约大学-数据科学、康奈尔大学-数据科学
F同学
本科：美国Top50大学 数学/辅修金融
背景：GPA 3.4+，GRE320+，实习3段
录取：杜克大学-金融科技、南加州大学-金融工程
H同学
本科：国内211大学 金融
背景：GPA 83+，GRE 325+，TOEFL 100+，实习4段
录取：南洋理工大学-金融工程、香港大学-商业分析
G同学
本科：中外合办数据科学与大数据
背景：GPA 3.4+，托福105+，GRE325+，实习3段，科研2段
录取：卡内基梅隆大学-计算金融、康奈尔大学-金融工程、纽约大学-金融工程、西北大学-机器学习与数据科学
D同学
本科：中外合办 数据科学
背景：GPA 3.8+，托福100+，GRE 320+，实习2段
录取：康奈尔大学-金融工程、芝加哥大学-金融数学、哥伦比亚大学-金融数学、纽约大学-金融工程
金融工程作为高薪热门专业，对学生的数理和编程能力要求较高，但跨专业申请者通过补充先修课程和实习经历，也有机会进入顶尖院校。提前规划好申请策略，选择适合自己的项目，是成功的关键。
