本科专业 金融工程 专业介绍及开设院校|金融学类 金融工程专业代码020302

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本科专业 金融工程 专业介绍及开设院校|金融学类 金融工程专业代码020302 授予经济学学位

金融工程（Financial Engineering）是中国普通高等学校本科专业。
本专业培养系统掌握现代经济金融理论，能够与数学、统计学、计算机等领域跨学科融合，具备金融量化分析与实务专业技能，能够胜任金融机构及政府企事业单位专业工作的复合型精英人才。

金融工程专业简介
金融工程研究经济学、金融学、金融工程和金融管理等方面的基本知识，接受理财、投融资、风险管理等方面的技能训练，主要运用计算机建立数学模型，从而解决金融相关的问题。例如：基金、证券、保险等金融衍生品的设计开发，投资理财产品的风险控制和管理，保险事故损失额分布规律的精算等。

金融工程主干课程
微观经济学、宏观经济学、C++程序设计、数据结构与算法、计量经济学、金融学、统计学、金融工程概论、公司金融、金融数值计算、金融计量学、金融经济学、证券投资学、金融风险管理、衍生金融工具与动态金融、金融科技概论等。

就业方向
毕业生主要面向投资银行、基金公司、证券公司、期货公司、银行等金融机构就业，也可到政府相关部门、事业单位、企业等从事管理、咨询、研究等工作。

考研方向
金融、金融学、应用经济学、工商管理。

为了让您更加明晰的对 金融工程专业 有较深入的理解，我们特选取了具有代表性的开设了此专业的高校自己的介绍供您参考，希望对您初步了解金融工程专业有所帮助。
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中国人民大学 / 财政金融学院 / 金融工程专业介绍及培养方案

中国人民大学是教育部最早开设金融工程专业的五所大学之一，2002年开始招收本科生。该专业是以现代金融活动为研究对象，以金融创新为核心，综合运用是以数理分析为中心的现代金融理论、工具、技术与方法，创造性地解决金融问题的一门新兴金融学科，具有较强的应用性与技术性。主要培养金融产品和金融工具的设计与开发人才、大型企业的财务管理人才、将内容技术与开发暨金融风险管理人才。

核心课程：金融学、财政学、金融工程、衍生产品的定价理论、金融数学、公司财务、商业银行业务与经营、证券投资学、计量经济学、随机分析与随机控制、信息经济学、多元统计分析等。

就业方向：各大银行和金融机构（含证券公司、信托投资公司、保险公司、财务租赁公司）、政府金融和经济管理部门、各大新闻媒体及各大企业的财务和融资部门。

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中央财经大学 / 金融学院 / 金融工程专业介绍及培养方案

我院2018年开始按照金融学类专业大类招生，学生进校后，在大学一年级接受基础课和通识教育，从大学二年级开始，按照学院专业分流方案，根据学生兴趣、职业发展和学习成绩进行专业选择并进入相应的专业学习。我院金融学类专业包含金融学、金融工程和金融科技三个本科专业。

专业简介
本专业设立于2002年，是我国高校中首批设立的金融工程本科专业。本专业注重经济学与金融学理论、数学与统计方法、计算机与互联网技术以及大数据分析技术等多学科跨学科知识的掌握，以及用工程化思维分析和解决金融中实际问题的能力，具有鲜明的技术性和应用型特色。

培养目标
本专业旨在培养具有全球视野、系统掌握现代经济金融理论，能够与数学、统计学、计算机等领域跨学科融合，具备金融量化分析与实务专业技能，具有较强的学习能力、社会实践能力和创新精神，能够胜任银行、证券、基金、信托、期货等金融机构及政府企事业单位专业工作的复合型精英人才。

培养要求
本专业学生应该系统掌握经济学、金融学、金融工程的基本理论和基础知识，掌握金融分析、建模的基本工具和方法，具备从事金融实务的基本技能；熟悉国家经济与金融方针、政策和法规；熟练掌握一门外语，具有专业阅读能力和基本的听、说、写、译能力，能利用外语获取专业信息；能够熟练运用数学、统计方法，利用计算机及大数据分析技术解决金融问题；既有进一步学习深造的宽厚经济学与金融学基础，又有较强的实践能力和创新意识；具有良好的综合素质。

学位授予
本专业学生修满培养方案规定的学分，并达到学位授予条件者，授予经济学学士学位。

主干课程
本专业开设的主要专业课程有：微观经济学、宏观经济学、C++程序设计、数据结构与算法、计量经济学、金融学、统计学、金融工程概论、公司金融、金融数值计算、金融计量学、金融经济学、证券投资学、金融风险管理、衍生金融工具与动态金融、金融科技概论等。

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南开大学 / 金融学院 / 金融工程专业介绍及培养方案     国家级一流本科专业

于2005年开办，具有较强的应用性与技术性，它是借助各种金融信息系统，系统工程的方法，将现代金融理论与计算机信息技术综合在一起，通过建立数学模型，仿真图形等各种方法设计开发出星星的金融产品，创造性的解决各种实际问题的学科。其主要内容包括资产定价，风险管理和工具创新。

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中南财经政法大学 / 金融学院 / 金融工程专业介绍及培养方案

培养目标
本专业坚持“面向现代化、面向世界、面向未来”的人才培养理念，培养具有良好政治素质和职业道德、宽厚扎实的现代经济金融和数理统计基础、掌握金融工程专门技术、富有创新精神和实践能力的应用型、创新性、国际化金融人才。

专业特色
金融工程专业 2007年开始本科招生，2019年入选首批国家级一流本科专业建设点。本专业属于经济学学科门类下的应用经济学一级学科，主要讲授金融学、金融工程和金融管理方面的基本理论和基础知识，对学生进行投融资、定价、风险管理方法与技能的基本训练，使学生具备设计、开发、综合运用各种金融工具创造性解决金融实务问题的基本能力，拥有开展公司理财、投资战略策划、金融风险管理及金融产品定价的素养，成为能在跨国公司和金融机构及企事业单位从事金融财务管理、金融分析和策划等的高素质复合型现代金融人才。

核心课程
微观经济学、宏观经济学、计量经济学、货币金融学、金融风险管理、证券投资学、公司金融、金融工程学、金融计量学、数值计算与金融仿真、固定收益证券、金融衍生工具、投资银行学、量化投资等。

毕业生去向
证券公司、基金公司、期货公司、资产管理公司、银行类金融机构，国内外著名高校读研等。



本页所有信息均来自公开的网络收集整理，仅作为有志于金融工程专业学习的学子初步了解和参考消息（不作为依据），具体一切以培养单位的最新正式文本为准。

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安徽建筑大学 / 经济与管理学院 / 金融工程专业介绍及培养方案

金融工程专业简介  本科学制四年

一、专业简介
金融工程专业属于经济学学科，2015年通过教育部新增专业备案，2016年开始招生。本专业拥有金融虚拟仿真综合实验室，配置商业银行仿真实训平台系统、量化投资仿真系统、金融投资模拟交易系统、CSMAR数据库等专业软件和数据库，拥有银行、证券、投资等多种金融教学模拟软件，为专业实验、实习、实训以及创新创业比赛等提供条件保障。重点培养面向金融大数据、金融科技方向，系统掌握金融工程专业知识和相关技能，能从事投融资、风险管理、金融产品设计营销和财务等工作的复合型、应用型人才。

二、培养目标
本专业旨在培养适应经济社会发展需要特别是金融大数据、互联网金融快速发展的需要，经济、金融理论基础扎实，系统掌握金融工程专业知识和相关技能，具备创新精神、创业意识和创新创业能力，具有社会责任意识和市场竞争意识，能在银行、证券、保险等传统金融行业，互联网金融等新金融领域以及企业投融资管理部门从事投融资、风险管理、金融产品营销和财务等工作的德智体美劳全面发展的复合型、应用型金融人才。

三、主要课程
金融工程学、金融风险管理、金融计量学、商业银行经营管理、公司金融、固定收益证券、证券投资学、金融市场学等。
专业方向课程（二选一）：
方向Ⅰ（金融大数据）：包括金融数据库及应用、金融数据挖掘、金融建模、量化投资
方向II（金融科技）：金融科技学、数字金融学、区块链与数字货币、数字经济概论

四、就业方向
主要面向银行、证券、保险等金融机构和工商企业投融资管理部门，或选择考研、出国继续深造。

授予学位：经济学学士学位

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学金融工程专业如何提升自己，从而拓宽自己的择业机会和提升自己的综合能力？

金融工程专业提升指南：从技术壁垒到复合竞争力的全方位构建一、筑牢专业核心能力：量化建模与金融工具的深度融合1. 数学与金融理论双轨精进

数学基础强化：
精通随机过程（如伊藤引理、GARCH 模型）、偏微分方程（用于期权定价）、最优化理论（Portfolio Optimization），参考教材《金融随机分析》（Shreve）与《量化投资与金融工具》（John Hull）。
案例实践：用 Black-Scholes 模型推导期权价格，对比不同波动率假设下的 Greeks（Δ、Γ、Vega）变化，理解市场风险敏感度。

金融产品与市场机制：
深入研究固定收益证券（如利率互换、CDS）、结构化产品（ABS/CMBS）、金融衍生品（期货、期权、奇异期权），分析 2008 年次贷危机中 CDO² 的风险传导机制。

2. 编程与量化工具实战

核心技术栈：

工具类型	推荐技能	应用场景
编程语言	Python（Pandas/NumPy）、C++	策略回测（用 Backtrader 框架）、高频交易接口开发
量化平台	MATLAB（Financial Toolbox）	利率期限结构建模、风险价值（VaR）计算
数据库与可视化	SQL、Tableau	处理 Tick 级交易数据、生成 P&L 动态仪表盘

算法交易实战：
学习均值回归策略（如 Pairs Trading）、机器学习选股（LSTM 预测股价趋势），在聚宽 / 米筐平台完成回测，分析夏普比率、最大回撤等指标。

二、实习与项目：打通 “理论 - 技术 - 业务” 闭环

1. 高价值实习方向与能力匹配

金融机构核心部门：
投行 / 券商：固定收益部（利率衍生品定价）、金融工程组（结构化产品设计）→ 需掌握 Excel VBA 建模、彭博终端（Bloomberg）使用。
基金 / 私募：量化投资部（因子挖掘、组合优化）、风险管理部（市场风险监测）→ 实战案例：用 Barra 多因子模型分析 A 股风格因子（价值 / 成长 / 波动率）。
银行 / 资管：金融市场部（资产负债管理 ALM）、跨境业务部（外汇衍生品对冲）→ 练习利率互换（IRS）的现金流计算与久期匹配。

科技公司金融科技岗：
互联网大厂（蚂蚁 / 腾讯金融）的风控建模岗（用 XGBoost 预测欺诈概率）、量化交易平台（如头部私募技术团队）的策略开发岗（C++ 低延迟交易系统优化）。

2. 项目与竞赛增值

学术项目：参与导师的 “中国股市系统性风险度量” 课题，用 GARCH-CoVaR 模型计算金融机构的风险外溢效应，撰写 STATA 分析报告。
竞赛实践：
全美大学生数学建模竞赛（MCM）：选择金融相关赛题（如加密货币市场波动预测），用时间序列模型结合神经网络求解。
中国高校金融工程研究大赛：设计 “碳中和主题 ETF 的套利策略”，考虑碳价格与新能源股票的联动性。

三、证书与深造：构建行业认可的能力背书

1. 高含金量证书组合

量化核心证书：
FRM（金融风险管理师）：二级考试中的市场风险、操作风险模块需熟练掌握 VaR、压力测试（Stress Testing），案例参考 2020 年原油期货负价格事件中的风险控制。
CFA（特许金融分析师）：三级考试的投资组合管理需应用金融工程中的风险平价（Risk Parity）策略。
CQF（量化金融分析师）：覆盖量化衍生品、算法交易等实操内容，包含 Python 编程作业（如用 Python 实现期权二叉树模型）。

技术认证：SAS 认证（金融风控方向）、PMP（项目管理资质，适合资管产品设计岗）。

2. 升学深造策略

硕士项目选择：
顶尖量化项目：MIT 金融工程、普林斯顿运筹学（金融方向）、卡内基梅隆计算金融，侧重计算机科学与金融建模融合（如学习高频交易中的订单簿建模）。
交叉学科项目：哥伦比亚大学金融数学、芝加哥大学金融数学，课程包含随机控制（Stochastic Control）在投资组合中的应用。

博士路径：若计划从事学术或顶级对冲基金研究岗，可主攻金融衍生品定价（如随机波动率模型改进）、金融科技（区块链智能合约风险）等方向。

四、复合能力拓展：从 “技术专家” 到 “商业价值创造者”

1. 硬技能跨界融合

机器学习在金融中的应用：学习 LSTM-GARCH 模型预测股市波动率，用 Python 的 Scikit-learn 库实现因子筛选（如剔除多重共线性因子）。
区块链与金融创新：理解智能合约（如以太坊 ERC-20 标准）在衍生品清算中的应用，分析 DeFi（去中心化金融）中的自动做市商（AMM）模型与传统金融工程的差异。

2. 软技能与行业洞察

结构化问题解决：用麦肯锡 “MECE 法则” 拆解问题（如 “如何设计一款抗通胀的理财产品”→ 分为资产配置、衍生品对冲、流动性管理三层）。
政策与市场敏感度：跟踪央行货币政策（如美联储缩表对美债收益率的影响）、监管新规（如中国衍生品备案制度），分析其对量化策略的冲击（如股指期货保证金调整对套利空间的影响）。
行业报告撰写：每周分析 1 份机构研报（如中金公司 “利率互换市场流动性研究”），模仿其数据图表（如久期 - 收益率曲线）与逻辑框架，尝试独立撰写 “A 股期权隐含波动率曲面分析”。

五、择业策略：精准匹配岗位需求与市场趋势

1. 核心岗位适配指南
量化研究员：需掌握多因子模型（如 Barra）、统计套利（协整检验），面试常考 “如何检测两个股票的协整关系”“CAPM 模型的局限性”。
金融衍生品分析师：熟练使用 Bloomberg 的 OPRA 模块计算期权希腊字母，案例面试可能要求 “为某企业设计外汇对冲方案，比较远期合约与期权的成本收益”。
风险建模师：用 CreditMetrics 模型计算信用风险 VaR，理解 Basel III 对银行风险资本计提的要求。
金融科技岗：掌握分布式系统（如 Hadoop 处理海量交易数据）、知识图谱（构建企业关联风险网络），适合互联网保险的定价建模岗。

2. 新兴领域布局
绿色金融量化：学习欧盟可持续金融分类法（SFDR），设计 “ESG 因子与传统风险因子的相关性分析” 模型，适配 ESG 基金的量化投资岗。
加密货币量化：研究比特币与美股的尾部相关性（用 Copula 模型），开发基于区块链链上数据（如交易所资金流向）的交易信号。

六、长期成长：构建 “技术 + 金融 + 行业” 生态位

职业发展路径示例：

初级阶段（1-3 年）：量化分析师（因子开发）→ 掌握 Python 策略开发、风险控制工具（如 RiskMetrics）。
中级阶段（3-5 年）：衍生品交易员 / 风控主管 → 管理期权做市组合、设计压力测试场景（如疫情黑天鹅事件复盘）。
高级阶段（5 年以上）：量化投资总监 / 金融科技创业 → 构建多策略基金（股票 Alpha+CTA）、主导智能投顾系统开发。

持续学习机制：
订阅《Journal of Financial Engineering》期刊，跟踪前沿论文（如机器学习在高频交易中的应用）。
参与 QuantConnect、Kaggle 金融竞赛，保持对量化技术的敏感度（如近期热门的强化学习在投资组合中的应用）。

总结：金融工程的竞争力本质是 “数学建模 × 编程实现 × 金融逻辑” 的乘积。通过 “理论深度决定天花板，技术广度决定选择权，行业敏感度决定稀缺性” 的三维提升，既能在传统金融机构的量化岗位中建立技术壁垒，也能在金融科技、绿色金融等新赛道中抢占先机，最终实现从 “工具使用者” 到 “金融解决方案设计者” 的升级。


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