在学术圈，人事变动的消息常常悄无声息，却足以激起一片涟漪。
上周五，有网友在 LinkedIn 上刷到一条令人意外的动态，NYU Courant 数学研究所金融数学硕士项目（MSFM）主任 Petter Kolm，即将离开 Courant，加入迈阿密大学Herbert商学院金融系。
@Petter Kolm
更令人感慨的是，这一变动发生在Courant从GSAS文理研究院独立出来、成立单独学院之后不久，颇具象征意味。
Petter Kolm是谁？
Petter Kolm之所以备受关注，是因为他是量化金融领域连接学术与业界的枢纽式人物，他的职业生涯完美地融合了三重角色。
他被学生和校友关注，很大程度上源于他作为NYU 金融数学硕士项目主任的身份。不仅是项目负责人，还亲自授课，影响了大量进入华尔街顶尖公司的毕业生。
在他的领导下，NYU 金数项目被视为全球最顶尖、最难申请的项目之一，是许多金融人的白月光。
背景介绍
Petter Kolm，2007年起担任纽约大学Courant数学科学研究所金融数学项目的主任。他也是CorePoint-Partners.com的合伙人。
此前，Petter曾在高盛资产管理公司的量化策略组工作，开发股票、固定收益和大宗商品的自营投资策略、投资组合和风险分析。
他拥有耶鲁大学数学博士学位，瑞典斯德哥尔摩皇家理工学院应用数学专业研究型硕士学位，并获得瑞士苏黎世联邦理工学院数学硕士学位。
量化领域的年度人物
权威期刊《Journal of Portfolio Management》（JPM）将2021年的“Quant of the year Award”授予了Petter Kolm。
被评为“年度量化研究者”，这是该领域的顶级荣誉之一！
近期刚获得Risk Awards 2026“买方年度量化分析师”，研究证明了“在金融AI应用中，简单往往比复杂更好”。
NYU库朗的新消息
2025年11月13日，纽约大学正式宣布成立库朗数学、计算与数据科学学院（Courant School of Mathematics，Computing, and Data Science）！
这所新学院将整合数学系（原库朗数学研究所）、计算机科学（文理学院和坦顿工程学院的CS项目）以及数据科学中心三大STEM部门的优势资源，实现了教学资源和科研力量的共享。
这样一来，新学院成为了大家眼里的“王炸”学院，不仅整合了纽约大学的王牌资源，还紧跟人工智能时代的新一轮布局与竞争。
纽约大学近年来在科研领域的投入与成果也是有目共睹。根据美国国家科学基金会数据，NYU全美研究排名从第43位跃升至第12位，成为上升最快的大学之一。
此次成立新学院，正是布局战略的关键落子。
新学院整合三大核心力量：
• 数学系：延续库朗研究所百年数学传统；
• 数据科学中心：升级为可授予终身教职的学术部门，强化数据驱动研究；
• 扩大的计算机科学系：打通库朗研究所与坦顿工程学院资源，实现跨院系协同。
这种“三位一体”的架构，打破了传统学科壁垒，构建起数学—计算—数据的完整闭环，为解决复杂问题提供了交叉平台。
学院架构
创始院长由杰拉德·贝恩·阿鲁斯担任，他在概率论与跨学科应用领域的深厚积累，将带领学院聚焦理论与现实问题的连接。
新学院还设立三位副院长，分别主管学术、研究与教师事务，确保治理专业化。
计算机科学系实现双院共管，教师可在库朗研究所与坦顿工程学院同时任职，推动理论与工程的无缝衔接。
科研赋能
新学院还有NYU强大的科研基础设施支持：
• “Torch”超级计算机：今年10月上线，计算能力是前代“Greene”的5倍，每秒可执行约1100万亿次运算，位列全球绿色超算500强第40位。
• 450万美元联邦基金：来自美国国家科学基金会，用于开发关键科学与工程领域的机器学习模型。
这些资源为学生与研究人员提供了世界级的算力平台，使复杂模拟、大模型训练、高维数据分析成为可能。
全链条人才培养
本科项目
• 数学Mathematics
• 计算机科学Computer Science
• 数据科学Data Science
硕博项目
数学领域
• 数学硕士M.S. in Mathematics
• 金融数学硕士M.S. in Mathematics in Finance
• 科学计算硕士M.S. in Scientific Computing
• 数学博士Ph.D. in Mathematics
• 大气海洋科学博士Ph.D. in Atmosphere Ocean Science
计算机科学领域
• 计算机科学硕士（柯朗学院通道）M.S. in Computer Science through the Courant School
• 计算机科学硕士（坦登学院通道）M.S. in • Computer Science through the Tandon School
• 信息系统硕士M.S. in Information Systems
• 计算、创业与创新硕士M.S. in Computing, Entrepreneurship and Innovation
• 计算机科学博士Ph.D. in Computer Science
数据科学领域
• 数据科学硕士M.S. in Data Science
• 数据科学博士Ph.D. in Data Science
新学院好不好录？
坏消息是目前纽约大学还没有公布新学院的具体招生计划。
好消息是可以根据三个专业以前的录取数据略窥一二，NYU的数学、数据科学、计算机科学三大专业一直是申请大热门。
数学专业
作为NYU的王牌专业之一，虽然官方没有公开，但一般认为数学专业的录取率要比全校平均的8%还要低得多，可能处于个位数百分比，与顶尖藤校的录取率相当。
录取偏好兼具扎实基础与学术潜力的申请者，成绩单中高等数学、线性代数等核心课程成绩占比权重高，部分申请者需提交数学竞赛奖项或科研经历作为补充。
数据科学专业
数据科学专业本身竞争就比较激烈，NYU的数据科学专业申请难度极高。
录取时对数学基础、编程能力、数据思维都会进行考察，申请者需具备 Python/R编程经历、数据分析项目经验，部分背景优秀的申请者还需通过面试进一步展示专业认知。
计算机科学专业
原本是分属库朗与坦顿工程学院的计算机专业各有侧重：库朗偏向理论与算法研究；坦顿侧重工程应用与实践。
CS是全球范围内最热门的专业，NYU又地处全球科技和金融中心纽约，吸引了大量在STEM领域有卓越表现的申请者。
2026量化金融硕士排名
就在Petter Kolm教授离任的消息传出之际，两份最新的量化金融项目排名，悄然在圈内引发了另一层维度的讨论。
（图源：Risk.Net官网）
Risk.Net排名和QuantNet排名同样是量化金融领域最受认可的硕士项目排名，两者有什么不同？
▷QuantNet排名是 “北美量化就业导向” 的黄金标准，尤其侧重毕业生成为买方量化研究员/开发员的就业能力。
▷Risk.Net排名是 “全球风险管理与量化金融” 的权威榜单，视角更广，更关注课程在风险管理和衍生品领域的深度，且覆盖全球项目。
如果你对QuantNet的金融工程最新排名感兴趣，可以点击下面的图片进行查看QuantNet榜单👇
与 QuantNet一样 ，Risk.Net 也非常在乎硕士项目的就业数据，光是就业相关的考核标准，就占了 55 %。
接下来，就让我们一同揭晓这份权威榜单！
(来源：risk.net)
排名方法
2026 年榜单共收录 43 个项目，最终根据以下 8 项核心指标评选出前 25 名：
班级平均规模：5%（负向计分，数值越低得分越高）
录取率：10%（负向计分，数值越低得分越高，体现项目选拔严苛度）
录取者入学率：10%
师生比：5%（负向计分，数值越低得分越高）
行业关联讲师占比（行业讲师数/总讲师数）：10%
2020 年以来五位最高被引讲师的总被引次数：5%
毕业后6个月平均薪资（经世界银行购买力换算系数调整）：25%
毕业后6个月金融行业就业率：30%
所有指标均经入围项目总体数据标准化处理，总得分=八项标准化指标分值相加，按总分高低排序。
从榜单的八项指标及权重设置，能清晰看出 Risk.net 极强的就业导向。毕业后 6 个月金融行业就业率权重高达 30%，毕业 6 个月平均薪资权重也达到 25%，两项就业相关指标合计占比 55%，远超其他指标。同时，10% 权重的行业关联讲师占比，也能反映出课程与行业实践的衔接度。
排名亮点
在本次排名中，美国院校强势霸榜，在前10的席位中就占拥7个！
美国包揽全球Top3
在本次排名中，来自美国的巴鲁克学院、普林斯顿大学、哥伦比亚大学的3个项目位列前三！
（Risk.Net排名前十）
巴鲁克学院金融工程硕士项目（Baruch MFE Program）以100%就业率、178,824美元的起薪稳居第一！
普林斯顿大学金融硕士项目（Master in Finance）位列第二名，起薪171,636美元，遥遥领先，但就业率（99%）稍逊一点点。
第三名则是哥大工程学院的金融工程硕士项目，就业率也达到了100%，最亮眼的数据是该项目行业导师含量极高（达81%）。
（Quantnet排名前三）
不止Risk.Net排名，巴鲁克金工和普林斯顿的金融在Quantnet排名也均位列第一和第二，稳稳的走在世界前列！
录取率、就业率、薪酬之最
💼就业率最高&最低
最高：
巴鲁克学院金融工程硕士（Baruch MFE）- 100%哥伦比亚大学金融工程硕士（Columbia MFE）- 100%苏黎世联邦理工学院计量金融理学硕士（ETH Zurich MSQF）- 100%北卡罗来纳州立大学金融数学硕士（NCSU MFM）- 100%卡内基梅隆大学计算金融学理学硕士（CMU MSCF）- 100%慕尼黑工业大学数理金融与精算学硕士（TUM MMFAS ）- 100%维也纳经济与商业大学计量金融硕士（WU MQF）- 100%佐治亚理工学院定量与计算金融理学硕士（Georgia Tech MSQCF）- 100%阿姆斯特丹大学随机学与金融数学硕士（ UvA SFM）- 100%
最低：
纽约大学金融数学硕士（NYU MSMF）- 75%
💰平均工资最高&最低
最高：
巴鲁克学院金融工程硕士（Baruch MFE）- $178,824
最低：
阿姆斯特丹大学随机学与金融数学硕士（ UvA SFM）- $65,000
🍀录取率最高&最低
最高：
斯蒂文斯理工学院金融工程硕士（SIT MFE）- 78.8%
最低：
巴鲁克学院金融工程硕士（Baruch MFE）- 4.6%
NYU在两个榜单的表现
如果把两份榜单放在一起，一个更接近真相的画面浮出水面。
在快速就业的考核中，NYU金数确实面临挑战，毕业时仅26%的就业率是必须正视的短板。在长期竞争的视角下，它的毕业生依然保持着市场竞争力，75%的半年就业率、$152,000的起薪中位数，证明了核心能力还在。
美国金工/金数项目含金量
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。
一个热知识：通常金工的硕士录取率都低于10%。
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！
从本质上看，金工和金数并没有太大区别，只是金工更侧重一些交易的数学计算，而金数则是一门更新兴的学科。
定义区别
金工和金数隶属于金融学，和金融学之间不同的地方在于：
• 金工金数注重数理方面的知识
• 金工金数更多依赖金融衍生工具比如期货，期权，远期和互换等等
• 金工金数偏应用实践，主要培养学生的数学与计算机能力去解决金融问题
课程设置区别
金融工程非常看重数学、编程、工作经验和金融类的知识。课程中往往包括数学、物理，计算机语言等。相比于纯金融项目，课程难度更高。
金融数学更偏重使用数学建模，统计方法，偏向于计算机技术在金融领域的运用。
背景要求区别
金工和金数都非常注重申请者的量化背景。
金工一般开在工程学院下，侧重编程和计算机技能，适合工程类背景的学生申请。
金融数学一般开在数学系，更注重申请者的数理统计背景，适合数学背景强的同学。
毕业后就业前景
金工专业对于数字统计和计算机技术的综合要求比较高，而美国人对于这方便相对比较弱，所以相对好就业。
我们可以通过各院校的统计数据去了解一下专业未来的就业情况！
来看看加州大学伯克利分校的Master of Science in Financial Engineering项目的就业数据。
（来源：伯克利官网）
工作领域：金工金数毕业的学生都能够到资产管理，投资银行，金融科技，交易，对冲基金，咨询，投资研究和评级机构等领域就职。
就职的岗位包括了定量研究/分析，数据科学，投资组合管理，分层和建模，结构/销售和交易，风险管理，咨询，评估和量化程序员。
就职岗位：包括了定量研究/分析，数据科学，投资组合管理，分层和建模，结构/销售和交易，风险管理，咨询，评估和量化程序员。
（来源：金工毕业生就业方向）
金工毕业生理想的公司基本以投资银行为主，其中包括我们熟悉的普华永道，摩根斯坦利，巴克莱银行，摩根大通等。能进入这几大投行，年薪百万不是梦想！
小红书：提高认知的干货图文
内容来源：小红书: 伯克利Bowen学长留学
美国金工/金数项目梯队表
看了上面的介绍，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，老师分了几个难度梯队的学校名单，一起来瞅瞅~
Tier0
建议申请前分数与背景
院校背景：全美Top30+英国G5+Top985
各项成绩：
GPA：3.9+
TOEFL：110+
GRE：325+
软性背景：学术背景和实习经历要非常好，面试随机应变能力强。
这一梯队的学校有：
• 巴鲁克学院 金融工程
• 普林斯顿大学 金融学
• 麻省理工大学 金融学（金融工程方向）
• 斯坦福大学 计算机和数学工程
• 加州大学伯克利分校 金融工程
• 卡内基梅隆大学 计算机金融
Tier0的这些项目如果能顺利毕业的话，基本上在美国找到量化相关工作的概率非常大，回国也会受到各大顶级量化私募的青睐。
巴鲁克学院
•Master ofFinancial Engineering
巴鲁的项目为学生提供了非常个性化的课程配置，从而使学生既能够掌握金融工程专业的核心技能要求，如定量金融分析工具，概率与随机过程等相关内容。
同时学生也能够接触到商品期货交易，大数据金融，行为金融，固定收益风险管理，投资组合管理，市场和信贷风险管理，期权市场等最热的金融领域。
加州大学伯克利分校
• Master ofFinancial Engineering
加州大学伯克利分校的金融工程开设在Haas商学院，全日制为一年。
通过课程，学生可以将金融、数学、数据科学和机器学习以及计算机编程技能结合起来，以优化决策。
尽管是一个商学院的项目，但是是对量化能力要求非常高，也被称作超难进的魔王专业。
Tier0.5
建议申请前分数与背景
院校背景：顶尖海外本科+国内985
各项成绩：
GPA：3.8+
TOEFL：105+
GRE：325+
软性背景：需要含金量极高的实习经历（行业头部公司）以及多段科研经历充实背景。
这一梯队的学校有：
• 纽约大学 金融工程
• 纽约大学 金融数学
• 哥伦比亚大学 金融工程
• 哥伦比亚大学 金融数学
• 芝加哥大学 金融数学
• 康奈尔大学 金融工程
这一类学校都属于依靠地理位置在当地就业优势非常强的，例如Columbia、NYU或者Cornell毕业后留在华尔街做quant工作的概率也非常大。
纽约大学 金工/金数
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2022 Quant Net量化金融排名TOP7的NYU金融数学，也同样是NYU的“神仙项目”。
哥伦比亚大学 金工/金数
哥大的两个量化金融项目，分别是开在工学院下的金融工程(MSFE) 和开在数学系下的金融数学 (MAFN)，两个项目在QuantNet排名分别在第4位和第7位。
金融工程项目隶属于哥大的工程学院，与同学院的其他14个专业相比，MSFE是唯一一个结合了金融学与工程学的超大幅度跨学科专业。
哥大的金融数学硕士项目由数学系提供，统计系辅助。项目的优势是数学、统计学、随机过程、数值方法和金融相结合并应用。
哥大金融数学硕士项目仅在秋季招生，国际生通常只能选择全日制形式就读，从学制来说，全日制学生一般可以用1-1.5年时间完成学业。
康奈尔大学 金融工程
• MEng, FE concentration
康奈尔金工项目是一个以就业导向和实际应用为中心的项目，课程的亮点在于校区和师资力量。
除了 Ithaca 主校区，该项目在华尔街腹地设立了CFEM（曼哈顿校区），距离纽约证券交易所和华尔街仅几步之遥！
在为学生提供就业机会的同时也为学生提供了与从业人员建立长期关系的机会。
Tier1
建议申请前分数与背景
院校背景: 海外本科+国内985/211
各项成绩:
GPA：3.7+
TOEFL：100+
GRE：320+
软性背景：对口的实习经历和强推
这一梯队的学校有：
• 加州大学洛杉矶分校 金融工程
• 佐治亚理工大学 定量和计算机金融
• 华盛顿大学 计算机金融和风险管理
• 纽约大学上海校区 定量金融
• 杜克大学 定量金融经济
加州大学洛杉矶分校 金融工程
•Master of Financial Engineering
UCLA的Master of Financial Engineering项目开设在Anderson管理学院下，目的是培养学生的数学建模能力和计算专业知识，帮助解决当今金融市场面临的复杂和创造性挑战。
班级的学生来自不同的技术背景，有着各种各样的经历。因为每个成员都有自己独特的观点，这使得团队的互动变得有趣和更有见地。
Tier1.5
建议申请前分数与背景
院校背景: 海外本科+国内一本
各项成绩:
GPA：3.5+
TOEFL：100+
GRE：320+
软性背景：对口的实习经历
这一梯队的学校有：
• 波士顿大学 金融数学
• 伊利诺伊香槟大学 金融工程
• 北卡罗纳大学教堂山分校 金融数学
• 约翰霍普金斯大学 金融数学
密歇根安娜堡大学 定量金融和风险管理
• 南加州大学 金融工程
• 南加州大学 金融数学
• 圣路易斯华盛顿大学 定量金融
波士顿大学
• MS in Mathematical Finance
波士顿大学（BU）的金融数学硕士（MS in Mathematical Finance）开设于BU的Questrom商学院下，在QuantNet的排名中，BU的金数项目排名14。
这个项目时长是17个月，课程主要包括对资产定价、风险建模和资产组合管理中使用的随机数学的详细的研究，同时会掌握在定量金融和数据分析领域需要用到的最新的概念、工具以及计算机技术。
伊利诺伊香槟大学
• Master of Science in Financial Engineering
伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校UIUC Gies商学院的金融理学硕士Master of Science in Finance(MSF)历史悠久，而且算相对少有的为期15个月（3-semester）的项目。
学生可以利用暑假进行实习，是CFA的partner项目，课程可以帮助学生备考CFA Level I and II。
Tier2
建议申请前分数与背景
院校背景: 海外本科+国内一本
各项成绩:
GPA：3.2+
TOEFL：95+
GRE：315+
软性背景：相关的实习经历
这一梯队的学校有：
• 佛罗里达大学 金融工程
• 宾州州立大学 金融工程
• 明尼苏达大学双城分校 金融数学
• 伦斯特理工大学 计算机金融和风险管理
• 福德汉姆大学 定量金融
• 德州农工大学 定量金融
• 罗格斯大学 定量金融
• 史蒂文斯理工大学 金融工程
福德汉姆大学 定量金融
• Master of Quantitative Finance
计量金融硕士(MSQF)是福特汉姆大学Gabelli商学院针对金融市场人才需求而设立的全日制硕士项目。
通过掌握数据科学、建模、金融理论、机器学习、金融科技和计算机编程等技能，学生们可以获得一些金融界最复杂、最具竞争力的工作。
项目最短可以在12个月内完成课程，但大多数人选择18到24个月的时间表，因为额外的时间大大提高了MSQF的经验，并为就业留出了时间。
项目还属于STEM项目，有36个月的OPT，对留美工作有帮助！
Tier3
建议申请前分数与背景
院校背景: 海外本科+国内本科
各项成绩:
GPA：3.0+
TOEFL：95+
GRE：315+
软性背景：对口的实习经历
这一梯队的学校有：
• 纽约州立大学石溪分校 定量金融
• 里海大学 金融工程
• 康涅狄格大学 应用金融数学
• 伊利诺伊理工大学 金融数学
• 德克萨斯大学达拉斯分校 定量金融与风险管理
这一类学校一般只有留在当地就业会比较有优势，回国的话基本上很难找到定量金融对口工作。
康涅狄格大学 应用金融数学
• MS in Applied Financial Mathematics
该项目强调财务、投资和风险管理，并将严格的数学建模和分析技术应用于这些领域的解决问题和在企业环境中有效的沟通技巧。
伊利诺伊理工大学 金融数学
• Master of Mathematical Finance
伊利诺伊理工大学数学金融硕士（MMF）课程是由科学院应用数学系和斯图亚特商学院联合开设的专业（非论文）跨学科课程。
MMF项目为有兴趣从事金融风险管理职业的个人提供了金融行业相关定量方法的理论、计算和商业方面的高级教育。
为什么 Petter Kolm 的离开，会让这么多人心情复杂？
简单来说，大家关注的不仅是一位教授的离职，而是一位集顶级学术权威、顶级项目主管和华尔街实战专家于一身的行业领袖的动向。
这也解释了为什么大家看到这个消息时会心情复杂，对于向往这个金工金数的人来说，他的离开标志着一个时代的某种转折。
