在留学热门专业的选择中，金融工程凭借其广阔的就业前景和高起薪，成为众多学子竞相申请的热门之选。

今天，优越君就从专业详情、课程学制、申请要点和就业方向等方面，为你全方位解读美国留学专业金融工程专业。

1、专业概况：融合多学科的前沿领域

金融工程是一个交叉性很强的专业，它聚焦于创新型金融工具和手段的设计、开发与实施，通过运用先进的数学和通讯工具，对基础金融产品进行组合分解，创造出满足客户需求的新型金融产品，也就是各类金融衍生品。

这个专业名称多样，除了常见的 “Financial Engineering”，还有

“Financial Mathematics”

“ComputationalFinance”

“Quantitative Finance” 等。

像芝加哥大学、约翰霍普金斯大学开设的金融数学项目，卡内基梅隆大学的计算金融项目，以及圣路易斯华盛顿大学、加州大学圣地亚哥分校的量化金融项目，都属于这个领域。

另外，普林斯顿大学、麻省理工学院、耶鲁大学、哥伦比亚大学的部分相关项目，由于对量化能力要求较高，也常被纳入金工范畴。

2、学制与课程

美国金融工程硕士项目的学制一般在 1.5 - 2 年。课程设置紧密围绕职业发展，旨在培养具备强大计算机和数学能力，同时掌握管理与商务技巧的专业人才。这些人才未来能够在投资银行、商业银行、对冲基金等金融机构，从事证券金融衍生产品估价、投资组合管理等工作。

以 UCLA Anderson School 的金融工程硕士项目为例，课程涵盖投资学、金融风险管理、随机微积分等多个领域，还设置了暑期实习和应用金融项目，帮助学生积累实践经验。

此外，金融学常见的分支方向包括公司金融、投资管理、风险管理，以及 FinTech、量化金融等新兴领域，不同学校开设的分支会有所差异 。

3、申请要点

金工专业接受跨专业申请，但需要完成相关先修课程。不同学校要求有所不同，哥伦比亚大学要求掌握概率论、微积分和线性代数;芝加哥大学在此基础上，还要求掌握 Python。

总体来说，数学方面，建议修读高数、概率统计、线性代数，有余力还可学习随机过程和微分方程;计算机方面，至少修读一门面向对象的编程语言，熟练掌握 Python 和 C++ 会更有优势。

学术成绩：院校背景和 GPA 在申请中很重要，尤其是申请顶尖名校，中国学生录取时 GPA 大多在 3.8 以上。转专业的学生更要提前准备先修课程，并确保取得优异成绩。

实习经历：对于应用性强的金工专业，实习至关重要。

建议申请者至少拥有 2 - 3 段量化岗实习经历，可以选择大银行的二级市场岗位，或者券商、基金公司的量化研究岗位。

对于应用性强的金工专业，实习至关重要。建议申请者至少拥有 2 - 3 段量化岗实习经历，可以选择大银行的二级市场岗位，或者券商、基金公司的量化研究岗位。

面试准备：多数金融工程专业设有面试，顶尖项目可能需要两轮面试。面试内容涵盖专业知识，如概率统计、编程等，以及个人潜力，如申请动机、职业规划等。申请者要熟悉简历和文书内容，提前查看面经，提升口语表达能力。

标准化考试成绩：申请专业排名前 20 的院校，托福至少 100 分，建议达到 105 - 110 分;GRE 最低 320 分，建议 325 - 330 分，数学部分争取满分。数学基础好的学生，考 GRE sub 能为申请加分。

文书与推荐信：简历和个人陈述需要专业指导，突出个人优势和申请动机。推荐信也是重要的申请材料，能从侧面反映申请人的能力。

科研项目：科研虽不是申请金工的必备项，但参与科研能起到锦上添花的作用。

4、就业前景

金融工程专业的毕业生主要活跃在高风险、高回报的金融投资领域。

投资银行：负责投资银行业务，例如并购重组、资本市场交易以及结构化融资等，参与金融产品定价、风险管理与交易工作。

资产管理：在资产管理公司，借助数学模型和统计分析优化投资组合，制定投资策略，进行资产组合管理和量化交易。

风险管理：在金融机构、保险公司或企业中，评估和管理市场风险、信用风险、操作风险等各类风险。

量化分析：在量化交易公司或对冲基金的量化交易部门，运用数学模型和算法开发、优化交易策略。

金融科技：参与金融科技公司的产品和平台开发，如交易系统、支付解决方案、区块链技术应用等。

金融咨询：在咨询公司担任金融顾问，为客户提供投资建议、财务规划和风险管理等专业服务。

学术研究：部分毕业生选择进入学术界，在大学、研究机构或政府部门从事金融领域的研究和教学工作。

5、院校推荐

以下是一些美国金融工程专业比较好的高校

巴鲁克学院

项目名称：

Master of Financial Engineering

推荐理由：

性价比极高，学费仅为私立院校1/3，就业率接近100%。

系主任Dan Stefanica为量化金融领域权威，课程高度实用。

校友网络强大，毕业生多进入Citadel、Morgan Stanley等公司。

申请要求：

数学基础扎实，需通过编程(C++)和数学笔试面试。

GPA 3.5+，GRE Quant 167+，不强制要求托福，但需英语流利)。

重视技术面试表现，而非单纯背景标签。

申请难度：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 录取率8%

卡内基梅隆大学(CMU)

项目名称：

Master of Science in Computational Finance (MSCF)

推荐理由：

全美最早的量化金融项目之一，与华尔街联系紧密，就业率常年保持95%以上。

课程注重编程(Python/C++)与金融模型结合，师资含业界资深从业者。

学生可选择匹兹堡或纽约校区，后者更靠近金融核心圈。

申请要求：

数学/统计/计算机/工程背景优先，需修过微积分、线性代数、概率论、编程课程。

托福100+(单项25+)或雅思7.5+，GRE Quant 168+，GPA 3.7+。

强烈建议提交量化实习(如投行、对冲基金)经历。

申请难度：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

加州大学伯克利分校

项目名称：

Master of Financial Engineering (MFE)

推荐理由：

项目时长1年，课程紧凑，覆盖机器学习与金融应用的结合。

地理位置优越(旧金山湾区)，毕业生进入顶级投行(Goldman Sachs, JP Morgan)和科技公司(如Apple量化团队)。

提供Capstone Project，直接对接企业实战问题。

申请要求：

数学/编程能力极强，需掌握Python、R、C++等语言。

GPA 3.8+，GRE Quant 169-170，托福110+。

偏好有2-4年工作经验者，应届生需顶尖实习经历。

申请难度：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

哥伦比亚大学

项目名称：

MS in Financial Engineering

推荐理由：

常春藤光环，课程覆盖金融理论、随机过程与机器学习。

纽约地理位置带来大量实习机会(如Citadel, Two Sigma)。

可选修商学院和工程学院课程，资源丰富。

申请要求：

本科需修过概率论、微积分、线性代数、编程(C++/Python)。

GPA 3.5+，GRE Quant 168+，托福105+。

重视文书中的职业规划与量化项目经历。

申请难度：⭐️⭐️⭐️⭐️

康奈尔大学

项目名称：

MEng in Financial Engineering (MFE)

推荐理由：

常春藤中少有的1年制就业导向项目，课程包含金融科技与区块链应用。

常驻纽约市校区(曼哈顿)，与花旗、黑石集团直接合作实习项目。

提供“华尔街周”(Wall Street Trek)，安排学生与量化基金高管面对面交流。

申请要求：

工程/数学背景，需掌握Python、SQL、MATLAB。

GPA 3.5+，GRE Quant 166+，托福100+。

偏好有1-3年工作经验(如数据分析、风险管理)。

申请难度：⭐️⭐️⭐️⭐️

普林斯顿大学

项目名称：

Master in Finance/Operations Research & FinanciaEngineering

推荐理由：

课程兼顾学术与实务，可选修经济系和计算机系课程。

班级规模小(每年约30人)，教授个性化指导。

毕业生多进入顶级对冲基金(Renaissance, DE Shaw)。

申请要求：

数学/物理/计算机背景，需极强的学术能力(如发表论文)。

GPA 3.9+，GRE Quant 170，托福口语28+。

偏好有研究经历或国际竞赛获奖者。

申请难度：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

芝加哥大学

项目名称：

Master of Science in Financial Mathematics (MSFM)

推荐理由：

全美顶级金工项目，课程强调数学严谨性(随机微积分、数值方法)与衍生品定价。

毗邻芝加哥期货交易所(CME)，校友主导大宗商品与期权交易领域。

提供高频交易实验室，与Jump Trading、Optiver等做市商合作紧密。

申请要求：

数学/物理/统计背景，需修过实分析、偏微分方程。

GPA 3.6+，GRE Quant 168+，托福105+，口语24+)。

至少1段量化实习(如风险管理、衍生品建模)。

申请难度：⭐️⭐️⭐️⭐️

纽约大学

项目名称：

MS in Mathematics in Finance

推荐理由：

依托NYU Courant数学研究所，课程理论深度强，适合未来走量化研究路线。

地理位置极佳(纽约曼哈顿)，校友网络遍布华尔街。

提供高频交易、衍生品定价等前沿方向选修课。

申请要求：

数学/物理/工程背景，需修过实分析、偏微分方程等高级课程。

GPA 3.6+，GRE Quant 167+，托福105+。

需提交编程项目或竞赛(如Kaggle)证明技术能力。

申请难度：⭐️⭐️⭐️⭐️

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