伦敦大学洛杉矶分校的计算金融硕士课程为学生提供金融计算方法方面的高级知识，这是在金融行业的 “量化 “团队中成功就业的先决条件。量化分析师（Quants）设计并实施复杂的模型，受到银行、基金经理、保险公司、对冲基金以及金融软件和数据提供商的追捧。作为计算金融硕士课程的学生，您将学习到高级量化、建模和编程技能，这些技能对于在交易研究、监管和风险领域担任量化职位至关重要。这一应用型授课研究生课程与众不同之处在于，它将金融、数学、统计和计算机科学融为一体。
计算金融
Computational Finance
专业介绍
伦敦大学洛杉矶分校的计算金融硕士课程为学生提供金融计算方法方面的高级知识，这是在金融行业的 "量化 "团队中成功就业的先决条件。量化分析师（Quants）设计并实施复杂的模型，受到银行、基金经理、保险公司、对冲基金以及金融软件和数据提供商的追捧。作为计算金融硕士课程的学生，您将学习到高级量化、建模和编程技能，这些技能对于在交易研究、监管和风险领域担任量化职位至关重要。这一应用型授课研究生课程与众不同之处在于，它将金融、数学、统计和计算机科学融为一体。
Program Introduction
The MSc Computational Finance at UCL provides students with advanced knowledge of computational methods in finance, which is a prerequisite for a successful career in the financial industry within 'quant' teams. Quants (quantitative analysts) design and implement complex models and are sought after by banks, fund managers, insurance companies, hedge funds, and financial software and data providers.As a student on the MSc Computational Finance, you will learn advanced quantitative, modelling and programming skills, which are essential for quant roles in trading research, regulation, and risk. This applied taught postgraduate programme is distinctive in that it provides a combination of finance, mathematics, statistics, and computer science.
| 所属大学 | 伦敦大学学院 |
| 关联学科 | 金工金数 |
| 开学时间 | 9月 |
| 学制 | 1 年 |
| 学费 | 47,100 GBP |
| 申请费 | 90 |
| 项目网址 | https://www.ucl.ac.uk/prospective-students/graduate/taught-degrees/computational-finance-msc |
申请要求
专业领域： quantitative类专业如计算机科学，数学，统计，物理，工程等+本科阶段含线性代数多元变量微积分及统计学科目
语言要求
IELTS
| 总分要求： | 7 |
| 分项要求： | 听力: 6.5 | 阅读: 6.5 | 写作: 6.5 | 口语: 6.5 |
TOEFL
| 总分要求： | 96 |
| 分项要求： | 听力: 30 | 阅读: 24 | 写作: 30 | 口语: 22 |
课程设置
| 中文课程名 | 英文课程名 |
|---|---|
| 必修模块 | Compulsory modules |
| 机器学习与金融应用 | Machine Learning with Applications in Finance |
| 金融数值方法 | Numerical Methods for Finance |
| 数据科学 | Data Science |
| 金融工程 | Financial Engineering |
| MSc计算金融项目 | MSc Computational Finance Project |
| 可选模块 | Optional modules |
| 应用计算金融 | Applied Computational Finance |
| 金融机构操作风险度量 | Operational Risk Measurement for Financial Institutions |
| 概率论和随机过程 | Probability Theory and Stochastic Processes |
| 网络和系统风险 | Networks and Systemic Risk |
| 市场微观结构 | Market Microstructure |
| 算法交易 | Algorithmic Trading |
| 金融市场建模和分析 | Financial Market Modelling and Analysis |
| 金融机构和市场 | Financial Institutions and Markets |
| 金融高级机器学习 | Advanced Machine Learning in Finance |
| 区块链技术 | Blockchain Technologies |
| 市场风险和投资组合理论 | Market Risk and Portfolio Theory |