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券商投行目标院校清单来了|新金工/金数/金科硕士三大专业就业前景+院校项目全解析!

wang 2026-06-08 行业资讯
券商投行目标院校清单来了|新金工/金数/金科硕士三大专业就业前景+院校项目全解析!

提起高薪行业,金融类专业总是被人提及,成为越来越多人的选择。随着金融行业的火热,金融类专业就出现了一些跨学科的专业,如金融工程、金融数学、金融科技等,很多同学跃跃欲试,却不知该选哪个好?

今天我们来聊聊金融工程、金融数学、金融科技这三个专业有啥区别?

图源:来自网络

核心区别:数学与编程能力

这是三者最本质的区别,也直接决定了你本科背景能不能申得上:

金融工程(Financial Engineering)

定位:数学 + 编程双能,偏向工程落地

数学要求:基础标配(高数、线代、随机过程)。

编程要求:核心武器,用C++写交易系统、Python做回测、数据结构优化算法。

目标:将数学模型转化为可运行的量化交易策略。

适合人群:数学、计算机、工程背景强的学生

金融数学(Financial Mathematics)

定位:纯数学大佬的主场,最偏学术

数学要求:极高,硬核纯数课程(数学分析、高等代数、金融数学等)。

编程要求:辅助建模工具,不强调速度和效率。

目标:用数学模型(如PDE、随机过程)解决定价、波动等问题,追求计算的正确性。

适合人群:数学统计背景优异的学生

金融科技(FinTech)

定位:技术驱动,解决金融场景实际问题。

数学要求:三者最低,略高于普通商业分析。

编程要求:重点,Python、SQL、区块链等。

目标:用技术优化金融流程(如数据分析、支付系统、数据库管理),不搞复杂量化模型。

适合人群:对科技与金融结合感兴趣的学生

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金融工程、金融科技看重数理代码背景,金融数学则偏爱数学精英。不同的本科背景,对应的申请策略和院校档次天差地别。

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就业前景

图源:来自网络

金融数学(金数)

主要去向:量化分析师(Quant),包括买方交易员、投行风险管理岗。

工作内容:用模型和编程开发投资策略

局限性:偏学术,就业面窄,基本锁定在量化与风控领域。

金融工程(金工)

主要去向:量化交易、金融工程师、产品设计、风控建模,受顶级量化机构(如Citadel、幻方)青睐;也可去券商量化研究、资管量化投资。

优势:就业方向比金数更宽,是“量化赛道”中最适配的专业。

金融科技(金科)

主要去向:商业分析师、金融科技风险分析师、供应链金融解决方案经理(如银行支付优化、科技公司金融风控、企业供应链金融)。

特点:不涉及量化交易,就业面最广,适合对量化无兴趣、想进大厂或传统金融机构的同学。

院校项目推荐

01

金融工程方向

伦敦大学学院(UCL)- MSc Engineering with Finance

图源:来自学校官网

独特的工科与金融交叉学科视角,强调金融领域的工程技术应用,与伦敦金融科技企业合作紧密。

申请要求:工程、计算机或相关专业背景,2:1学位及以上,具备编程经验(Python/Java/C++)平均成绩85+。

雅思6.5+(6.0)/托福92+/PTE75+(单项67+)

新加坡国立大学 - MSc in Financial Engineering

图源:来自学校官网

亚洲历史最悠久的金融工程项目之一,由风险管理研究所开设,课程融合金融、数学和计算机科学,注重实践应用,毕业生在衍生品定价、风险管理等领域就业优势明显。

申请要求:通常要求本科数学、工程或相关背景,编程能力(如C++、Python)是重要加分项。

建议:GPA985/211≥3.0/4.0,GRE325+/GMAT700+

雅思6.0+/托福85+。

南洋理工大学(NTU) - MSc in Financial Engineering

课程设置偏向量化金融和风险管理,师资团队包含多位业界专家,与本地金融机构联系紧密,对纯商科背景包容度较高。

申请要求:数学、统计学、计算机或相关专业背景,GMAT/GRE建议提交,有金融行业实习经历者优先。

均分建议985/211:84+/86+

雅思总分6.0+/托福85+

02

金融数学方向

伦敦政治经济学院(LSE) - MSc Financial Mathematics

图源:来自学校官网

理论深度与实务应用并重,位于伦敦金融城核心位置,校友网络在金融界影响深远。

申请要求:2:1学位及以上,需修读过高级数学课程,

985/211成绩88%,双非成绩93%,建议GMAT700+,相关实习经验加分。

雅思7.0+(单项6.5+)/托福100+/PTE70+(单项62+)

华威大学 - MSc Mathematical Finance

图源:来自学校官网

课程设置聚焦数学在金融中的应用,师资团队学术实力雄厚,与金融行业联系紧密。

申请要求:数学、统计学、物理学等相关学科背景,

商学院(WBS)仅接受985或部分211大学学生,均分82%+;金融类相关专业要求85%+

商学院雅思7.0(单项6.0)

伦敦国王学院 - MSc in Financial Mathematics

图源:来自学校官网

开设在数学系下,深入介绍金融、精算或相关行业工作所需的技能,如概率论、优化、统计和计算机执行,拥有彭博数据实验室,可实时反馈市场金融数据。

申请要求:著名院校均分85%+,认可院校均分88%+

雅思6.5+(单项6.0+)/托福92+/PTE62+(单项59+)

新加坡国立大学 - MSc in Quantitative Finance

图源:来自学校官网

由理学院数学系主导,联合经济系和统计与数据科学系开设,数学风格纯粹,课程侧重随机过程、偏微分方程等理论,适合对数学理论有深入兴趣的申请者。

申请要求:

本科数学、统计、物理等背景,数学课程成绩(如高等数学、线性代数、概率论)是重要审核指标。

建议GPA985/211≥3.0/4.0,GRE320+

雅思6.0+/托福85+。

香港科技大学 - MSc in Financial Mathematics

图源:来自学校官网

学制1.5年,数学训练要求严格,风格接近北美主流金工金数项目,课程设计充分考虑亚洲市场微观结构,注重衍生品定价和风险管理。

申请要求:数学、工程或物理科学学士学位,GPA 3.5+,雅思6.5(单项5.5+)/托福80+

03

金融科技方向

帝国理工学院 - MSc in Financial Technology

图源:来自学校官网

课程设置注重数学建模与金融实践结合,师资团队包含多位诺奖得主和业界专家,与伦敦金融城机构联系紧密。

申请要求:强数学/工程/计算机背景,需较强编程能力

偏好985/211高校,平均成绩80%+,优先考虑85%+

雅思6.5(单项≥5.5)/托福92(单项≥20)/PTE62(单项≥56)

香港大学-Master of Finance in Financial Technology

图源:来自学校官网

由商学院、工程学院和法学院联合开设,课程内容横跨金融理论、计算机科学、人工智能、区块链及金融监管法规等多重维度,注重技术与实践结合。

申请要求:计算机科学、工程、数学、物理、统计或科学和技术相关背景优先,偏好985/211均分82+,双非均分85+

雅思6.0+(单项5.5+)/托福80+,GMAT/GRE非强制

香港科技大学 - MSc in Financial Technology

图源:来自学校官网

由商学院、工程学院和理学院联合开设,偏重底层技术的工程实现,课程涵盖区块链技术、数据科学、机器学习等,适合对金融科技底层技术有浓厚兴趣的申请者。

申请要求:

具备编程和数学背景,建议GMAT或GRE成绩

GPA 3.5+,雅思6.5(单项5.5+)/托福80+,编程能力(如Python、C++)是重要审核指标。

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