一、专业定义

　　mfe=金融工程

　　金融工程，也被称为“数量金融”或“数理金融”，其核心本质更像是金融领域的“工程学”。它深度融合了数学的精密、计算机编程的威力与金融学的洞见，旨在系统性构建解决方案，解决金融实践中那些复杂而实际的问题。比如，2008年金融危机中CDO(债务抵押债券) 崩盘引发连锁反应，背后实则是金融工程师设计的复杂模型在极端压力下的失效。

　　如果说传统金融学(Finance)侧重于理解市场原理和公司财务决策，数据科学(Data Science)专注于从海量信息中提取模式和预测，统计学(Statistics)提供了分析不确定性的方法论基础，那么金融工程则：

　　更强调定量分析与工具开发

　　更聚焦于技术应用的核心环节

　　更具有工程思维导向

　　入学之后，主要学习这些核心课程：

　　数理建模：为理解复杂金融市场的不确定性和构建模型提供严密的数学语言，比如Stochastic Calculus, Probability, Optimization

　　金融理论：为金融实务和应用导向做铺垫，比如Derivatives Pricing, Fixed Income

　　编程实操：将理论模型高效转化为可执行的代码，比如Python, C++, R

　　实战项目：让学生在接近真实的市场环境中锤炼解决实际问题的能力，比如交易模拟(Trading Simulations)、投资组合优化(Portfolio Optimization)等项目。

　　二、选校推荐

　　1、东地区：以纽约为中心的东海岸，无疑是传统金融业的神经中枢。其最大优势在于与华尔街顶级机构的“零距离”。课程设计高度强调就业实战技能，校友网络深入核心金融机构。

　　代表项目：

　　Columbia MS in Financial Engineering

　　MA in Mathematics of Finance

　　NYU MS in Financial Engineering;

　　MA in Mathematics of Finance

　　Baruch Master of Financial Engineering(强调就业)

　　CMU MS in Computational Finance(匹兹堡+纽约双校区)

　　Cornell MEng in ORIE –Financial Engineering (伊萨卡+曼哈顿校区)

　　JHU MSE in Financial Mathematics

　　2、美西地区：深植于硅谷生态圈，引领算法交易与金融科技变革。课程直击行业最前沿趋势，培养学生兼具传统量化能力与科技驱动思维。毕业路径无缝衔接科技金融巨头及创新型对冲基金。

　　代表项目：

　　Berkeley Master of Financial Engineering

　　UCLA MS in Financial Engineering(紧贴行业)

　　Stanford MS&E – Financial Analytics

　　UC Berkeley MEng in IEOR – FinTech Concentration

　　USC MS in Financial Engineering

　　3、美中地区：依托本地买方机构集群(如对冲基金、自营交易)，课程强化算法交易与随机建模，就业生态小而精。

　　代表项目：

　　UChicago MS in Financial Mathematics

　　UMich – Ann Arbor

　　MS in Quantitative Finance & Risk Mgmt

　　WUSTL Master of Finance – Quant Track

　　三、申请门槛

　　1、专业背景：

　　本科专业：通常涵盖数学、统计学、物理学、计算机科学、工程学等领域。这些学科所培养的严谨逻辑和量化思维成为量化学习的关键基石。

　　金融知识：虽然入学前并非必须掌握深厚的金融专业知识，但申请人必须清晰展现出对金融世界的理解与求知欲。

　　2、能力要求：

　　高数/概率论基础：特别是高等数学和概率论的知识体系，这是构建复杂金融模型和理解市场随机性的根基。

　　编程能力(Python优先)：熟练掌握至少一门编程语言至关重要(尤其是Python)，在数据分析与量化领域的广泛应用而备受推崇。

　　强烈的逻辑思维与自学能力：金融科技与量化领域瞬息万变，能够独立分析问题、快速学习新知识并应用是持续发展的核心动力。

　　跨专业建议：对于非典型理工背景(如商科、文科)但意向坚定的申请者，金融工程项目同样敞开大门。 对于跨专业申请的挑战，我们建议通过以下方式积极弥补

　　系统补强基础：充分利用Coursera、edX、QuantNet等优质在线平台，有针对性地学习数学、统计、编程等核心课程。

　　打造硬性优势：在标准化考试中争取GRE数学部分接近或达到满分将是定量能力的有力证明。同时，积累有说服力的优秀项目经历(如相关实习、研究、个人项目)，特别是能体现编程和问题解决能力的成果，也可以成为申请中极具分量的加分项。

　　3、学术水平：

　　通常要求 ≥ 3.7(越高越好)，尤其需要数学、统计、计算机等相关核心课程成绩亮眼。 这是评估申请者学术能力和数理潜力的首要指标;

　　GRE ≥325(数理部分170)是基本标配;

　　具有实际价值的建模项目、研究经历、高质量的实习(量化研究、风险管理、金融科技等方向尤佳) 是强有力的加分项。

　　4、文书要求：

　　essay/PS策略拆解与聚焦：简单陈述“我喜欢金融/股票”只是无意义的文字堆砌。招生官期待看到你如何通过具体的项目经历运用数理、编程、建模等硬核技术能力，去分析、解决实际的金融问题。

　　推荐信：强烈建议来自教授你高级数学、统计、计算机科学、机器学习等技术类课程的教授。

　　四、职业发展

　　美研mfe就业有很多选择，我说一下我了解的中国同学学习金工金数毕业后所从事的领域。

　　第一：大型投行做quant. 大型投行包括德意志银行、高盛、摩根斯坦利、JP Morgan Chase等。Quant有几种，quant researcher, quant trader, quant developer, quant PM(portfolio manager)

　　第二：大型投行做sales, 我了解的主要是在香港投行

　　第三：在量化私募做quant, 美国顶尖量化私募有Two Sigma, D.E. Shaw, Citadel, Millennium

　　第四：也是中国人选择最多的，是在银行、投行、四大做风险管理分析

　　国内相关工作是做量化私募，国内百亿级的量化私募也有几十家了。国内券商、基金公司、银行也有少量相关职位。

　　以上是关于美研mfe项目申请指南的全部介绍，想要了解更多相关内容，欢迎您在线咨询托普仕留学老师。托普仕留学专注美国TOP30名校申请，采用5v1服务模式，21步精细服务流程，硬性四维标准+六维背景提升等留学服务体系，为学生申请美国名校提供保障。