一、学科简介
金融（Finance）专业以资金融通、资产定价、风险管理为核心，研究个人与机构的金融决策逻辑；量化金融（Quantitative Finance）则是其交叉分支，更侧重用数学模型、统计工具和编程技术解决复杂金融问题，比如衍生品定价、算法交易策略设计。核心课程包含金融经济学（Financial Economics）、计量经济学（Econometrics）、量化建模（Quantitative Modeling）等，技能上需掌握 Python/R 编程、数据库操作，以及风险评估、数据分析能力，这些是应对实际金融场景的关键基础。
留学申请中，院校尤其看重数学（微积分、线性代数）和计算机基础，相关实习（如券商量化分析岗、基金数据岗）或科研项目（如金融模型搭建）也能加分，文书里需体现专业理解与实践的衔接。因此，选方向时建议结合职业规划：想做风险控制就选风险管理方向，对交易感兴趣可选量化交易，关注资产配置则考虑量化投资，别盲目跟风，优先匹配自身兴趣与能力。就业前景稳定且竞争力强，毕业生可进入投行、对冲基金、科技公司任量化分析师、风控专员等，随着金融数字化发展，行业需求持续增长，薪资优势也较明显。
二、就业和薪资如何？
(一)就业岗位选择
在金融与量化金融领域，就业岗位选择高度依赖个人技能组合、职业兴趣及行业趋势。比如，从事量化研究与策略开发，如量化研究员（Quantitative Researcher）帮助开发统计模型挖掘市场规律，如多因子选股、高频套利策略；或者机器学习研究员，将深度学习、强化学习应用于量化策略，例如用 Transformer 预测时序数据或用 GNN 建模跨资产关联性。
另外，也可以从事前台交易执行与系统开发，如基于模型执行交易的量化交易员（Quantitative Trader），帮助优化算法以降低滑点和延迟。还有诸如风险模型工程师（Risk Model Engineer）帮助设计 VaR、压力测试等模型，监控市场和信用风险；以及金融数据科学家（Financial Data Scientist）帮助处理海量另类数据（如卫星图像、新闻文本），优化智能投顾或反欺诈系统等等。
对于技术领域不是那么强的人则可以考虑如基金运营（Fund Operations）主要负责产品申赎、清算及合规流程，只需掌握 Python 和基础编程能力；或者市场机构渠道经理，该角色帮会组对接机构客户，推广量化产品，具金融知识和商务沟通能力就可以很好的完成工作。
(二)美国劳工局关于市场预测
根据美国劳工统计局（BLS）发布的 2023-2033 年职业展望数据，金融行业整体就业增长预计将高于全美平均水平，尤其是技术驱动型岗位需求显著提升。
其中金融分析师（Financial Analysts）就业人数预计从 2023 年的 40.48 万增至 2033 年的 44.28 万，增长 9%，年均新增 3.07 万个岗位；量化分析师（Quantitative Analysts）虽未被 BLS 单独分类，但作为金融科技（FinTech）核心岗位，需求增速远超传统金融职位。
2023 年全美约有 12.98 万名从业者，预计 2023-2033 年间将新增 1.01 万个岗位；风险管理专家（Risk Management Specialists）就业增长预计达 6%，年均新增约 1.24 万个岗位；个人财务顾问（Personal Financial Advisors）就业增长 17%，年均新增 2.7 万个岗位。
从数据我们可以看出，金融或量化金融的相关职位的数量都有不同程度的提升，也说明了市场对于金融领域的技术性人才的扩大需求。
(三)薪资收入
下面我们看一下金融以及量化金融行业在美国的收入情况：
如果具备金融知识、大数据分析技能，那么你做Financial Analyst金融分析师的工作，在美国年收入是平均值8万8美金。
如果具备机器学习、大数据分析技能，那么你做Quantitative Analyst量化分析师的工作，在美国年收入是平均值13万3美金。
该职位主要负责市场风险、信用风险及合规性分析，Risk Management Analyst风险分析师的工作在美国年收入是平均值8万2美金。
(四)国际生美国FrogHire的上岸人数
纵观美国的整体就业情况，但是，针对国际生来说，会有不同的一个就业数据，这取决于就职人员的身份（包括国际学生是否有绿卡；是否是少数国家人群等）。
根据厚仁教育的Froghire 平台数据显示，麻省理工大学，伊利诺伊理工大学，伊利诺伊大学香槟分校，罗彻斯特大学都有超过100人拿到了公司开始办理绿卡的PERM。相对于理工科CS计算机专业，这类专业的留美上岸数量会低一些，但是对比纯文科教育专业会有更好的就业竞争力。
三、金融/量化金融课程有哪些？
金融与量化金融的课程设置遵循 “基础铺垫 - 量化核心 - 方向细分” 的逻辑，既覆盖金融理论根基，又强化量化工具与实战应用，不同阶段课程侧重不同，能帮助学生逐步搭建适配职业需求的知识框架。
核心课程
基础核心课程是所有方向的必修内容，旨在构建金融认知体系。
金融经济学（Financial Economics） 会讲解资金的时间价值、风险与收益的权衡逻辑，以及市场有效性假说等核心理论，是理解资产定价的基础。
会计学原理（Principles of Accounting） 聚焦财务报表解读，教学生通过利润表、资产负债表分析企业经营状况，这对股权研究、企业估值等岗位至关重要。
公司金融（Corporate Finance） 则围绕企业投融资决策展开，包括资本预算、资本结构优化、股利政策等内容，常见案例会涉及跨国公司的并购融资方案设计。
量化核心课程是量化金融方向的重点，侧重数学工具、统计方法与编程技术的应用。
数学类课程中，微积分（Calculus） 和线性代数（Linear Algebra） 是基础，前者支撑边际分析、后者用于矩阵运算与数据降维；随机过程（Stochastic Processes） 则是理解期权、期货等衍生品定价的核心，会深入讲解布朗运动、马尔可夫链等模型。统计与建模类课程里，计量经济学（Econometrics） 教学生用回归分析、时间序列模型（如 ARIMA、GARCH）分析金融数据，比如预测股票收益率波动；机器学习与金融应用（Machine Learning for Finance） 会覆盖决策树、随机森林、神经网络等算法，以及如何用这些算法构建选股模型、识别市场异常信号。
编程类课程则注重实操，Python/R 金融编程 聚焦数据清洗、可视化与策略回测，比如用 Pandas 处理股价数据、用 Matplotlib 绘制 K 线图；C++ 与低延迟系统开发 则针对高频交易方向，讲解如何优化代码以降低交易指令执行延迟，适配量化交易员岗位需求。
此外，金融建模与衍生品定价（Financial Modeling & Derivatives Pricing） 会结合 Black-Scholes 模型、蒙特卡洛模拟等工具，教学生计算期权价格、设计结构化产品，是量化研究员的核心技能课。
专业课程
专业方向课程则对应不同就业路径，帮助学生精准积累领域知识。
若瞄准量化交易方向，会学习算法交易（Algorithmic Trading） 和高频交易策略（High-Frequency Trading Strategies），内容包括订单簿分析、流动性供给策略、做市商算法设计；量化策略回测与实盘部署（Quantitative Strategy Backtesting & Live Deployment） 则会涉及回测平台搭建（如用 Backtrader）、实盘交易接口对接（如 Interactive Brokers API），解决 “策略从纸面到落地” 的问题。
若侧重风险管理，风险模型与 VaR 计算（Risk Models & VaR Calculation） 会讲解风险价值（VaR）、压力测试、情景分析等工具，以及如何用这些工具监控银行、基金的市场风险；信用风险建模（Credit Risk Modeling） 则聚焦企业违约概率预测，覆盖 CreditMetrics、KMV 模型等。若关注金融科技方向，区块链与去中心化金融（Blockchain & DeFi） 会讲解区块链原理、智能合约（Solidity 编程），以及 DeFi 中的流动性挖矿、借贷协议设计；金融大数据处理（Financial Big Data Processing） 则会涉及 Spark、Hadoop 等工具，教学生处理海量另类数据（如新闻文本、卫星图像），适配金融数据科学家岗位。
部分课程还会融入实战项目，比如让学生分组搭建一个完整的量化策略 —— 从数据获取（用 Tushare、Wind 数据库）、模型构建（用机器学习算法）、回测验证（检验策略夏普比率、最大回撤）到撰写报告，模拟真实工作场景。同时，很多课程内容会与行业证书衔接，比如 CFA（特许金融分析师）的 “投资组合管理”、FRM（金融风险管理师）的 “市场风险测量与管理”，帮助学生在学习课程的同时，为考证打下基础，提升就业竞争力。
四、申请规划建议
（一）前置课程或者技能要求
数学课程（量化方向核心）：需覆盖 “基础计算 + 概率建模” 能力，包括：
微积分（Calculus I/II/III）
线性代数（Linear Algebra）
概率论与数理统计（Probability & Mathematical Statistics）
随机过程（Stochastic Processes）
若申请顶尖量化项目（如 MIT MFin、CMU MSCF），额外修读实分析（Real Analysis） 或数值分析（Numerical Analysis） 会显著加分，前者体现数学严谨性，后者对应蒙特卡洛模拟、有限差分法等量化常用算法。
统计与计算机类课程（工具应用基础）：需掌握 “数据处理 + 编程实现” 能力，包括：
计量经济学（Econometrics）
Python/R 编程（Python/R Programming）需熟练使用 Pandas、NumPy、Matplotlib库
C++ 编程（C++ Programming）
SQL 数据库（SQL Database）
若时间充裕，修读机器学习导论（Introduction to Machine Learning） 或算法设计（Algorithm Design），能适配偏 AI 量化方向的项目（如斯坦福 MS&E 金融方向）。
金融基础类课程（行业认知门槛）：无需过度深入，但需建立基本金融逻辑，包括：
公司金融（Corporate Finance）
金融经济学（Financial Economics）
投资学（Investments）
传统金融项目（如哈佛 MFin）对这类课程更看重，量化项目则更关注 “金融理论 + 量化工具” 的结合能力。
（二）申请硕士基本材料
本科成绩单
GRE（豁免要看每个学校）
托福、雅思、多邻国（考试选择和豁免要看每个学生的条件）
文书
推荐信2-3封（很多名校现在要求至少一封professional推荐信，最好是实习类的）
Video Essay
视频面试（看不同学校的要求）
（三）背景提升建议
从这几年的申请经验进行总结，越来越多的名校要求学生的经历需要从书本过度到实际应用中，学生可以从以下几个方面考虑提升自己的背景和技能能力。
硬技能
量化工具实操能力，需达到 “能独立完成基础量化任务” 的水平。比如用 Python 实现策略回测（如基于均线策略回测股票收益，计算夏普比率、最大回撤）、用 Excel 或 MATLAB 搭建金融模型（如 DCF 估值、期权定价模型）、用 C++ 编写简单的订单处理代码（若申请高频方向）。避免仅 “了解工具名称”，申请人需在简历中体现具体成果，例如 “用 Python 爬取 3 年新闻文本数据，通过 NLP（TextBlob 库）分析舆情对股价的影响，构建多因子策略，回测年化收益 12%”。
实践技能
项目与实习经历，这类背景是帮助区分申请者的关键，建议积累两类经历。
学术类个人项目：优先选择 “量化导向” 项目，如参与学校的金融建模竞赛、自主完成量化策略项目、组队参加 Kaggle 金融类竞赛，项目需体现 “数据获取 - 模型构建 - 结果验证” 的完整逻辑。
积累实习经历，并且需要目标岗位匹配申请方向：比如，偏传统金融可选券商研究所（行业研究、财务分析）、银行对公业务（企业融资）；偏量化方向优先选量化私募（量化分析岗，协助搭建因子库）、券商金工组（策略回测）、基金公司数据岗（数据清洗与可视化）。建议学生在实习中尽量参与具体量化任务，如 “协助研究员维护 10 个高频因子，优化回测流程，将回测效率提升 20%”。
最后，在有额外时间精力的前提下，申请人可以增加辅助技能，比如证书与逻辑表达能力，以此来作为锦上添花并提升竞争力，常见的有CFA一级考试，FRM一级考试、Python相关额外学习或证明课程证书等。
五、金融/量化金融开设学校有哪些？
（一）麻省理工大学金融科学硕士
MIT (Master of Finance)麻省理工学院金融硕士课程提供 18 个月或 12 个月的STEM 课程，重点关注市场机制、前沿理论、模型和行业实践。向世界知名的教师学习，并通过顶级学位获得实践经验。
必修核心课程将在夏季学期开始，包括现代金融、金融数学和财务会计等严格的课程，必修高级课程将使用分析工具（金融建模、投资组合和定价理论、统计和数据分析以及计算方法）来帮助解决金融领域出现的多方面挑战，从资本预算和现金流分析到动态资产配置和基于大数据的投资策略等。
另外可以选择的主题包括金融技术、定量方法、经济学以及医疗金融、固定收益、并购和资产管理等专业学科。此外，MFin 学生可以参加麻省理工学院的其他课程或在哈佛大学交叉注册以拓展视野。
项目分析
该项目2024 级录取 127 人，班级规模稳定在 120 人左右，全球录取率不足 7%。国际生比例89% 的学生来自 42 个国家和地区，中国学生占比约 8%-10%，陆本录取集中于清北复交浙等顶尖院校，港本、美本更具优势。该项目是STEM项目，申请人其中80% 学生本科为数学、计算机、工程等专业，31% 为科学或数学背景，19% 为计算机科学背景。
69%学生为本科或研究生应届申请，实习经历偏好量化私募（如 Citadel）、券商金工组（如中金）或科技公司金融部门（如亚马逊 AWS 金融云），实习中需参与策略回测、因子开发等具体量化任务。18 个月学制学生可在第二年暑期参与实习，所有寻求实习的学生均能获得 offer，合作企业包括高盛、Two Sigma、贝莱德等顶尖机构。
另外学生也可以通过Finance Lab等行动学习项目，直接与金融机构合作解决真实问题，部分项目成果可直接用于求职。98%毕业生在 6 个月内获得全职 offer，2024 届中位数基本工资为$121,000，若计入签约奖金和绩效，综合收入可达$150,000+。45%的毕业生进入量化研究员/交易员岗位，30%从事金融科技工程师/数据分析师，25%就职于投行与资管，校友网络覆盖全球金融核心领域。
（二）普林斯顿大学金融科学硕士
普林斯顿大学（Master of Finance）普林斯顿大学金融硕士课程的特色是它高度重视金融和货币经济学，依靠分析和计算方法。该课程的毕业生将掌握经济理论、概率、统计、优化、计算机科学和机器学习的基本定量工具。该项目利用了多个院系的综合实力，包括计算机科学系、经济学系、运筹学与金融工程系、统计与机器学习中心等。在过去几年中，该项目已扩展到包括机器学习、金融科技、数据科学和创业等新课程。
该项目有两个主要课程组成部分，并且在第一年和第二年之间有一个必修的暑期实习。
首先，有数学金融、经济学、概率、统计学和金融计量经济学等必修核心课程；这些课程对于高级金融研究和现代金融分析的综合介绍都是必需的；
其次，现代金融分析的综合介绍。学生可以根据自己的兴趣和目标从三个课程方向中进行选择：
量化资产管理 - 设计和评估帮助组织管理风险回报权衡的金融产品；
数据科学与金融技术 - 基于计算机的技术及其在金融领域日益重要的大数据应用；
估值与宏观经济分析 - 对公司估值和结构性宏观经济条件的战略理解。
两年内完成该课程的学生将有机会获得统计和机器学习中心 (CSML) 的研究生证书。获得此证书的学生将在毕业时将其列在成绩单上。
项目分析
该项目每年录取约 30 人，2025 级实际入学 31 人，全球录取率不足 5%。申请竞争激烈，2025 年陆本录取人数翻倍至 12 人（清华 4 人、北大 5 人、复旦 2 人、上海交大 1 人），但美籍学生仍占主导（约 70%）。项目获 STEM 认证，其中申请人的本科专业56%为数学 / 统计专业，22% 为计算机 / 工程专业，18% 为经济学 / 金融学，6% 为其他理工科。
69% 申请人的背景有量化相关实习，如高盛金工组、Citadel 量化研究部、Two Sigma 策略开发岗，需体现策略回测、因子构建等实操能力；21%申请人参与过金融建模研究，如机器学习在资产定价中的应用、衍生品定价优化等，部分成果发表于学术期刊或竞赛获奖。
入学两年制学生必须完成暑期实习，学校通过 BCF 职业发展团队提供内推机会，合作企业包括贝莱德、摩根士丹利、Jane Street 等，实习转正率超 60%。
回顾该项目从2017至2023年暑期实习 + 全职就业率均为 100%，2024 年中位数基本工资$121,000。45%的毕业生进入量化对冲基金，30%从事金融科技，25%就职于投行资管（如高盛、贝莱德）。
（三）芝加哥大学金融科学硕士
芝加哥大学（Master in Finance）在芝加哥大学布斯商学院于2023年开设，招收的第一批学生将于2024年秋季入学。
作为一个STEM项目，项目时长是15个月，在3个quarter学期后的暑假期间，学生将完成一个实习计划。包含4门必修核心课程：投资（Investments）、公司财务（Corporation Finance）、数据分析（Data Analytics）、金融会计（Financial Accounting）；先修课将在以下三个分支：资产管理（Asset Management）、投资银行（Investment Banking）、金融科技（Fintech）选择完成9门课来达到毕业要求。
项目分析
该项目在2024 届录取 116 人，班级规模稳定在 120 人左右，全球录取率不足 7%。2025 级国际学生占比 81.9%，但陆本录取人数未单独公布，推测以清北复交等顶尖院校为主，美本、港本申请者更具优势。
项目自 2023 年起获 STEM 认证，国际学生可申请最长 36 个月的 OPT（含 24 个月延期），显著提升留美就业竞争力。其中80%的申请人本科背景为金融、经济、数学、统计等商科或理工科，20% 为计算机、工程背景。70%的申请人有量化相关实习，15% 学生参与过金融建模研究，如深度学习在资产定价中的应用，部分成果发表于学术期刊或竞赛获奖。
该项目要求15 个月学制的学生必须完成暑期实习，学校通过Booth Career Services提供内推机会，合作企业包括高盛、摩根大通、芝加哥商品交易所（CME）等，实习转正率超 60%。由于该项目是个项目，2024 届毕业生 6 个月内就业率 98%，中位数基本工资$121,000，若计入签约奖金和绩效，45%的毕业生进入量化对冲基金，30%从事金融科技，25% 就职于投行资管。
六、大家都在问的问题？
（一）谈一谈这个专业适合什么规划的留学生群体呢？
适合经济学、管理学等商科背景学生
偏好与人互动的学生可选择投行并购、财富管理等方向，需通过案例竞赛（如沃顿投资挑战赛）和高端社交（如达沃斯青年领袖论坛）积累行业洞察。
数学、统计、物理、计算机等专业学生占比超 80%。
热衷算法优化与模型开发，需掌握 Python（NumPy/Pandas）、C++（高频交易）、机器学习框架（TensorFlow/PyTorch）。
人脉资源丰富和业内资源优秀的申请人。
七、引用：
https://www.ziprecruiter.com/Salaries/Risk-Management-Analyst-Salary
https://app.froghire.ai/major/Finance
https://gradschool.princeton.edu/academics/degrees-requirements/fields-study/finance
https://www.chicagobooth.edu/landing/master-in-finance
https://mitsloan.mit.edu/mfin/admissions
