斯坦福大学数学与计算金融硕士全解析！

斯坦福大学数学与计算金融硕士项目解析

斯坦福大学（Stanford University），位于美国加州旧金山湾区南部的帕罗奥多市境内，临近世界著名高科技园区硅谷，是世界著名的私立研究型大学。

斯坦福大学与加州大学伯克利分校共同构成了美国西部的学术中心，截止至2018年10月，共有83位斯坦福校友、教授及研究人员曾获得诺贝尔奖、位列世界第七；27位曾获得图灵奖（计算机界最高奖）、位列世界第一；8位曾获得过菲尔兹奖（数学界最高奖）、位列世界第八。

斯坦福大学为硅谷的形成和崛起奠定了坚实的基础，培养了众多高科技公司的领导者，这其中就包括惠普、谷歌、雅虎、耐克、罗技、Snapchat、美国艺电公司、太阳微系统、NVIDIA、思科及LinkedIn等公司的创办人。

斯坦福大学数学与计算金融硕士开设于2014年秋季，计算和金融数学分支硕士接替了之前的人类与科学学院下面的金融数学硕士，并在原来项目的基础上有了发展，但是教授还是原来项目的优秀教授来教学。和原来的金融数学项目相比，这个项目的要求会有轻微的变化，学习内容包含更多的数据科学和计算机内容，还会涉及到现代金融数学和分析的学习内容。

学生完成斯坦福大学的数学和计算机金融硕士的话，还将会获得计算机和数学工程的硕士文凭和学校的项目完成证书。

数学与计算金融分支硕士是一个跨学科的项目，提供应用数学，计算数学，统计，等领域的学习。为有很强数学背景的金融申请者提供更高水平的教育。学生具备较好的数学背景能力，将更有能力完成该项目的学习。

ICME(计算与数学学院)和数学，管理科学和工程，统计有着密切关系，并且提供很多基础学科的课程学习。

课程设置

该项目要求学生完成45个学分，其中包括9个学分的基础课程、9个学分的编程课程、9个学分的金融课程、9个学分的数据科学课程和9个学分的实践课程。学生可以根据自己的兴趣方向，选择向金融数学、金融数据科学、金融技术、金融市场等领域发展，或者为读博深造做准备。

Foundational (9 units)：

Numerical Linear Algebra

Partial Differential Equations of Applied Mathematics

Discrete Mathematics and Algorithms

Optimization

Convex Optimization I

Stochastic Methods in Engineering

Introduction to Stochastic Differential Equations

Programming (9 units)：

Software Development for Scientists and Engineers

Advanced Software Development for Scientists andEngineers

Software Design in Modern Fortran for Scientists andEngineers

Introduction to parallel computing using MPI, openMP, andCUDA

Distributed Algorithms and Optimization

Parallel Methods in NumericalAnalysis

Parallel Computing

Parallel Computer Architecture and Programming

Advanced Multi-Core Systems

Finance electives (9 units)：

Mathematical Finance

Financial Markets

Debt Markets

Financial Markets I

Quantitative Trading: Algorithms, Data, and Optimization

Bitcoin and Crypto Currencies

Credit Risk: Modeling and Management

Optimization of Uncertainty and Applications in Finance

Financial Statistics

Statistical Methods in Finance

Data-driven Financial and Risk Econometrics

Quantitative Trading: Algorithms, Data and Optimization

Data Science electives (9 units)：

Machine Learning

Modern Applied Statistics: Learning

Modern Applied Statistics: Data Mining

Mining Massive Data Sets

Natural Language Processing with Deep Learning

Statistical Methods in Finance

Quantitative Trading: Algorithms, Data, and Optimization

Data-driven Financial and Risk Econometrics

Practical component (9 units)：

Master's Research

Financial Risk Analytics

Credit Risk: Modeling and Management

Optimization of Uncertainty and Applications in Finance

Financial Statistics

Systemic and Market Risk : Notes on Recent History,Practice, and Policy

Big Financial Data and Algorithmic Trading

申请要求

推荐背景：具有扎实的数学基础,包括线性代数、数值方法、概率、随机、实分析/pde、编程、精通C语言以及对金融/实习或行业经验感兴趣

Stanford ICME-MCF track可谓是高不可攀的大神级金数项目，隶属于Institute for Computational & Mathematical Engineering。

项目专注于数学、计算机、工程和应用科学的交叉学科研究，除了Mathematical and Computational Finance (MCF) track，还有DS track（解析见DS专业方向），这里特指MCF track。

没有奖学金，课程理论化，偏重研究，例如可以选斯坦福商学院里Duffie教授的博士生课，此人是资产定价理论的世界级大师。在众多开设MFE项目的学校中，斯坦福的竞争虽然不是最激烈的，但是录取标准是最严格的，申请人数理基础要非常好，而且又要对金融实业有很好的理解。项目size很小，MS program 5个track一共20-30人，整体偏好美本，数学统计背景居多，擅长C++，MCF track尤其看重业界实习经历。GPA几乎3.8+，陆本一年大概录取个位数。

就业方面

该项目会举办宣讲会，为学生提供就业资源，学院也会为学生提供就业建议，此外，工程学院和斯坦福职业发展中心也会经常举办宣讲会。除了常规的正式网申和校园招聘考试，还有很多学生社团也会有各类宣讲会。

近几年来，无论是实习还是正式工作，该项目学生的就业率都是100%。毕业生的就业机构包括：Goldman Sachs, Morgan Stanley, JP Morgan, Bank of America, Citigroup, Tudor Funds, Two Sigma Investments, Blackrock, GMO, Cubist Investments, Citadel等。工作地点集中在纽约都会区、旧金山湾区、伦敦、香港以及世界其他主要金融中心。