专业名称：

计算机数学金融理学硕士（MSc Computational Mathematical Finance）

开课时间：

9月

课程长度：1年

专业介绍/课程总论：

英国爱丁堡大学（University of Edinburgh）计算机数学金融理学硕士（MSc Computational Mathematical Finance）是一个动态的新课程，旨在提供数学金融理论方面的高质量培训，重点将强调计算方法。目前，该领域的毕业生应具备高级计算金融的工作知识（包括算法构建和编程技能），以及概率论和随机分析的良好知识。这些复杂的金融工具是现代商业领域估值所需的核心理论。

英国爱丁堡大学（University of Edinburgh）计算机数学金融理学硕士（MSc Computational Mathematical Finance）课程提供：

-      紧扣雇主需求的学习计划，如顶级投资银行、对冲基金和资产管理公司

-      在金融衍生品定价、风险管理和投资组合管理方面有扎实的知识

-      现代定量金融领域所要求的高级计算技能

课程结构：

学生必须获得180学分才能获得理学硕士学位。在第1学期和第2学期，学生将修85学分的必修课和35学分的选修课。在学生顺利完成学业课程后，爱丁堡大学将允许学生开始为期三个月的论文项目，价值60学分，并获得硕士学位。学生可以选择三个研究方向：金融方向、计算研究方向和机器学习研究方向。

必修课程1（所有不同研究方向的学生都需要学习）：

金融随机分析（20学分）

离散时间金融（10学分）

Python编程（10学分）

数值概率和蒙特卡罗（10学分）

风险中性资产定价（10学分）

随机控制和动态资产配置（10学分）

金融数学研究技能（10学分）

必修课程2（金融研究方向的学生需要学习）：

时间序列（10学分）

数值偏微分方程（10学分）

必修课程3（机器学习究方向的学生需要学习）：

Python机器学习（10学分）

选修课程：

区块链和分布式账本（10学分）

编程技能（10学分）

财务、风险和不确定性（10学分）

贝叶斯理论（10学分）

强化学习（10学分）

算法博弈论及其应用（10学分）

金融风险理论（10学分）

学分评分（10学分）

金融优化方法（10学分）

贝叶斯数据分析（10学分）

整数和组合优化（10学分）

时间序列（10学分）

数值偏微分方程（10学分）

学习目标：

本课程结束时，学生将达到如下目标：

1）在数学背景下发展个人沟通技能、主动性和专业性

2）培养可转移的技能，最大限度地提高未来就业前景，包括写作、口头陈述、团队合作、数字和逻辑问题解决、计划和时间管理

3）提高沟通与表达能力，在先前数学培训的基础上进一步发展逻辑和演绎技能

4）掌握用于解决数学金融行业相关应用问题的标准和高级数学工具

5）发展定量和计算技能，以熟练完成金融部门的任务

职业前景：

英国爱丁堡大学（University of Edinburgh）计算机数学金融理学硕士（MSc Computational Mathematical Finance）的毕业生选择进入大型金融机构工作，或继续就读博士课程。