金融工程和金融数学一直是留学申请的热门方向。在金工/金数方面，QuantNet有权威的资源，想知道各个项目的业内声誉、申请难度、项目细节等，QuantNet排行榜就是十分重要的参考。
但之前，QuantNet排名只涉及美国地区，想要申请其他地区的同学就没办法享受到这份权威榜单。
点击查看：2024年QuantNet美国最佳量化项目排名
或许是英国量化项目逐渐成为美国之外的另一主要选择，为了填补英国量化专业排名的空白，QuantNet首次发布英国量化项目排名！
排名方法
同行评估得分（25%）
•参选项目之间的互评分数。
就业率（50%）
•毕业时的就业率（10%）
•毕业三个月后的就业率（15%）
•平均起薪 (25%)
录取难度 (25%)
•录取率 (12.5%)
•入读率 (12.5%)
总分
每个项目的最终得分是由每个类别的分数乘以该类别的加权平均分得出的。如果有两个或两个以上计划的最终得分相同，则判定为并列。
英美排名的不同
排名指标权重不同
在排名各因素的权重方面，英国排名的同行评估得分权重比美国排名高出了5%。就业率部分里少了雇主调查得分，录取难度板块少了本科生平均绩点，多了入读率。
部分学校未提供数据
值得注意的是，本次QuantNet是从2024年2月至3月期间对英国22个量化金融硕士项目进行的信息调查。
与美国所有受邀项目都提供了计算排名所需数据不同，本次英国排名有部分受邀项目没有提供相应的信息数据。
所以排名评论区也有人发出疑问：“居然没有伦敦政经？”
官方发言人回复到：“我们是有邀请的，但他们没有提供相应的数据，相信之后的排名他们会做好准备。
薪水信息是基本薪资
除此之外，本次排名中的薪水都指的是基本薪资。这点和美国排名也不太一样，官方发言人也提到了这点。
完整榜单
排名亮点
帝国理工学院的Mathematics and Finance项目力压牛津位居榜首，其毕业生三个月后的就业率高达100%，起薪达£75,000。
牛津大学的Mathematical and Computational Finance项目紧随其后。其毕业生三个月后的就业率为89%，虽然就业率比不上Top5的其他学校，但是起薪高达£70,650。
排名第三的是伦敦大学学院的Computational Finance项目，其毕业生三个月后的就业率同样高达100%，起薪为£61,333。
第四名和第五名都是非“G5”选手。分别是第四名华威大学的Mathematical Finance项目以及第五名伦敦大学城市学院Bayes商学院的Quantitative Finance项目。
这两个项目毕业生三个月后的就业率同样高达96%和100%，但毕业起薪就要低一些了。
项目介绍
帝国理工学院
Mathematics and Finance
帝国理工学院的Mathematics and Finance项目旨在培养学生在金融行业内的专业技能和对最新行业实践、趋势及研究的理解。课程内容广泛，包括数学基础、金融原理、数据分析。
项目地位：
本课程由世界顶尖的伦敦帝国学院商学院提供。学生有机会在银行、对冲基金或金融机构进行实习。
核心课程：
•期权定价基础：熟悉期权定价理论及其数学和概念基础。
•金融统计方法：理解对银行施加的新规定，并评估金融部门的当前需求。
•随机过程：探索概率论、测度理论及为期权定价理论提供数学基础的随机分析基本工具。
•量化风险管理：学习为什么适当的风险管理对金融机构的偿付能力和整个金融系统的稳定性至关重要。
•利率模型：理解与信用风险、资金流动性成本、抵押品建模和多曲线相关的利率期限结构的理论和实践。
•金融模拟方法：评估当今金融市场中使用的衍生品，并检查金融和PDEs概率数值方法中使用的模拟方法。
申请要求：
•二等一以上学位
• 专业背景为数学、应用数学、统计学或物理学
•IELTS 7.0（单项6.5）或TOEFL 100
牛津大学
Mathematical and Computational Finance
牛津大学的Mathematical and Computational Finance项目为学生提供了坚实的数学基础和解决专业问题所需的技能，旨在培养学生根据金融行业需求提出和解决数学问题的能力。
项目地位：
牛津大学是一所誉满世界的公立研究型大学，并且与剑桥大学、伦敦大学学院、帝国理工学院、伦敦政治经济学院同属“G5超级精英大学”。
核心课程：
项目时长10个月，项目课程涵盖数学基础、金融市场的最新趋势及现代数学金融。围绕统计学、推测学、建模、数据挖掘、算法等技术的运用设计了完善的课程。
•随机微积分
•金融衍生品
•统计与财务数据分析
•用C++进行财务规划
申请要求：
•二等一学位
•申请者应具备概率论、统计学、微积分和线性代数等基础
•IELTS 7.5（单项7.0）或TOEFL 110
• 最低GPA为3.6/4.0
• 偏好本科是数学专业的学生
伦敦大学学院
Computational Finance
伦敦大学学院的Computational Finance项目为期一年，旨在培养具有数学、金融、统计学和计算机科学跨学科技能的量化分析师。
项目地位：
UCL计算机科学系在全球享有盛誉，该课程位于世界前列。学生将有机会接触全球金融中心伦敦的资源，通过UCL工业交流网络与潜在未来雇主建立联系。
核心课程：
课程内容包括金融数据和统计、金融数值方法、金融市场建模与分析等高级模块，这些对于交易研究、监管和风险管理中的量化角色至关重要。
•数据科学:金融数据分析技术。
•金融工程:设计金融产品和策略。
•机器学习在金融中的应用: 探索机器学习在金融中的应用。
•计算金融硕士项目:实际项目或研究。
申请要求：
•二等学位及以上
•有数学、统计学、物理学、计算机科学、工程学、经济学或金融学背景
•较强的定量分析能力，数学和统计学考试表现良好
• IELTS 7.0（单项6.5）或TOEFL 96
Quant介绍
Quant是指利用数学、统计、计算机编程和金融知识来解决金融实践中的问题。统计、数据科学、计算机、金工、金数、EE、物理、运筹等专业毕业生，都是Quant的激烈竞争者。
想要从事量化金融工作的人，严格意义上对口的硕士项目有：
•Quantitative Finance
•Financial Mathematics
•Financial Engineering
•Mathematical Finance
•Computational Finance
类似的项目为什么会有这么多名字呢？主要是因为每个大学会突出自己的优势。
比如说，卡内基梅隆大学的Computational Finance突出了学校较强的计算机背景。纽约大学由于倚靠著名的Courant数学研究所，其项目名则是Mathematical Finance。
从职业内容的角度来划分，Quant可以分为两种：
•传统的Quant：主要做的是金融衍生品（远期、期货、期权）的定价，更基于方法论。
主要用的两种数学方法是Probability Theory和Partial Differential Equations，比如其中的 Martingale method，Elliptic partial differential equation，Black-Scholes formula等。
•现代的Quant：是基于大数据来解决金融问题。
比如在股票交易中，可以把股票价格数据精确到每分钟、每秒钟甚至百万分之一秒钟，其数据量是非常庞大的，因此需要借助大数据的技术来分析和解决问题。
从行业角度来划分，至少有以下5种：
1.Hedge Fund 对冲基金
代表公司：Citadel，DE Shaw，Jump Trading，Two Sigma，Hutchin Hill
特点：利用自有资金进行投资和交易，利润来自于投资、交易利润。
收入：$150,000+bonus（有的可以拿到2-3倍）
背景要求：名校理工类博士，IMO／IPO金牌，金融工程硕士，对于数学、统计、编程都要精通。
2.Investment Bank 投行
代表公司：Goldman Sachs, Morgan Stanley, Citi, JP Morgan, Barclays, UBS, Merrill Lynch
特点：帮助客户进行交易，利润来自于佣金（自营部门除外）。
收入：$125000+bonus
背景要求：名校理工类博士，金融工程硕士（NYU，Columbia，Berkeley，Baruch，MIT等），数学，统计，编程，需要有一种比较强。
3.Commercial Bank 商业银行
代表公司：四大行，交通银行，美银，花旗银行，摩根，富国银行。
特点：对商业银行而言，存贷利差是最大的收入来源。
收入：$110000+
背景要求：博士（Math，Statistics，Physics，CS, EE, Econ）或相关专业硕士。
4.咨询公司
代表公司：Bain，McKinsey，以及PWC，KPMG，Deloitte，EY的咨询部门等。
收入：$100000+
背景要求：博士，相关专业硕士
5.保险公司
代表公司：Liberty Mutual, Prudential
收入：$120000+
背景要求：理工类博士（较少），相关专业硕士。
以上就是对最新的QuantNet英国量化排名的全部解读啦！
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