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量化金融及金融科技理學(xué)碩士

Master of Science in Quantitative Finance and FinTech

所屬學(xué)院：理學(xué)院

申請(qǐng)難度：高就業(yè)前景：優(yōu) 消費(fèi)水平：中

66 QS 2025

項(xiàng)目簡(jiǎn)介

入學(xué)時(shí)間	項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng)	項(xiàng)目學(xué)費(fèi)
9月	1.5年	258000港幣/年

申請(qǐng)時(shí)間

2025Fall

2024-09-25 開(kāi)放時(shí)間

2024-11-19 Round1

2025Fall Round1 開(kāi)始時(shí)間：2024-09-25 結(jié)束時(shí)間：2024-11-19 申請(qǐng)已結(jié)束

2025-04-30 Round2

2025Fall Round2 開(kāi)始時(shí)間：2024-09-25 結(jié)束時(shí)間：2025-04-30 距申請(qǐng)截止還剩129天

項(xiàng)目官網(wǎng)

https://www.polyu.edu.hk/ama/study/pg/master-quantitative-finance-and-fintech/

語(yǔ)言要求

類型	總分要求	小分要求
雅思	6.0	/
托福	80	/

其它要求

數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、商業(yè)、金融、科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、工程或同等專業(yè)的榮譽(yù)學(xué)士學(xué)位。擁有其他學(xué)科學(xué)士學(xué)位和足夠的數(shù)學(xué)或IT背景的申請(qǐng)人也將被考慮。

培養(yǎng)目標(biāo)

該課程旨在提供基于定量和分析方法、建模技術(shù)、金融概念和編程技能的深入課程培訓(xùn)，使畢業(yè)生能夠在不同的市場(chǎng)條件下以專業(yè)和有競(jìng)爭(zhēng)力的方式指導(dǎo)決策。此外，該課程為學(xué)生提供新金融科技時(shí)代所需的各種新技能和技術(shù)的扎實(shí)培訓(xùn)，包括人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)。我們的畢業(yè)生將成為金融行業(yè)和相關(guān)領(lǐng)域的領(lǐng)先專業(yè)人士，并將勝任地應(yīng)用金融創(chuàng)新和金融技術(shù)發(fā)展所特有的先進(jìn)定量方法和最新技術(shù)。該課程由應(yīng)用數(shù)學(xué)系主辦，由會(huì)計(jì)與金融學(xué)院提供支持，符合量化金融和金融技術(shù)的多學(xué)科性質(zhì)。所有課程都由量化金融、數(shù)據(jù)分析、風(fēng)險(xiǎn)管理和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的世界領(lǐng)先專家教授。該方案將使畢業(yè)生具備定量方法的扎實(shí)知識(shí)和熟練的編程技能。該課程還提供專業(yè)和職業(yè)培訓(xùn)，幫助學(xué)生將原則和方法應(yīng)用于金融服務(wù)和金融技術(shù)的實(shí)際問(wèn)題。

主要課程

序號(hào)	課程介紹	Curriculum
1	高頻交易高級(jí)專題	Advanced Topics in High Frequency Trading
2	量化金融高級(jí)專題	Advanced Topics in Quantitative Finance
3	金融市場(chǎng)	Financial Markets
4	金融科技	Financial Technology
5	投資科學(xué)	Investment Science
6	衍生產(chǎn)品定價(jià)的數(shù)學(xué)模型	Mathematical Models of Derivative Pricing
7	業(yè)務(wù)分析會(huì)計(jì)	Accounting for Business Analysis
8	計(jì)算機(jī)與技術(shù)在會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)中的應(yīng)用I	Applications of Computing and Technology in Accounting and Finance I
9	計(jì)算機(jī)與技術(shù)在會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)中的應(yīng)用Ⅱ	Applications of Computing and Technology in Accounting and Finance II
10	業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理	Business Risk Management
11	深度學(xué)習(xí)	Deep Learning
12	財(cái)務(wù)分析與估價(jià)的程序設(shè)計(jì)	Financial Analysis and Valuation with Programming
13	固定收益和信貸風(fēng)險(xiǎn)	Fixed-income and Credit Risk
14	預(yù)測(cè)與應(yīng)用時(shí)間序列分析	Forecasting and Applied Time Series Analysis
15	機(jī)器學(xué)習(xí)及其在金融領(lǐng)域的應(yīng)用	Machine Learning and Applications in Finance
16	數(shù)據(jù)科學(xué)原理	Principles of Data Science
17	統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)	Statistical Machine Learning
18	論文（9學(xué)分）	Dissertation (9 credits)