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英国留学之金融数学最详解析。

范文婷
2019-11-20 16:57:08
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在英国,也有不少学校会单独开设金融数学专业,不过更多的是同时开设两者。以曼大为例,同时开设了这两个专业,不过两者课程重复率高达70%。当然,在这边我们不谈两个专业的优劣,至少就这两个专业的生源来说,不分伯仲。但金融数学一般开设在数学学院,相对商学院来讲录取概率会更高。

金融数学是这些年随着衍生品,量化交易等话题被越来越受重视后被提出的。 金融数学和金融的不同点在于,它是 通过 计算、模拟、仿真、数据 等这些工具来对金融市场进行分析 。

或者更直白的说, 金融学的是商科思维逻辑,金融数学学的是数学思维逻辑 。相近的专业还有 金融工程 , 定量金融 等等。 因为现在数据分析,数据处理不断在这个大信息时代被镀金化,所以把对数学和计算机的运用能力提到了一个新的高度。

本科阶段有学生可能就读的是纯商科类的课,学过的数学知识比较浅,所以很希望通过研究生阶段的再深造,补齐这方面劣势。

不过在这边想泼个冷水,如果你是因为想要个好听的title而选择金融数学,那么先做好心理准备: 这一年你会学很多纯数学的知识,而数学是非常枯燥的 。

举个例子,可能会有一门课程(例如布朗运动)是专门为了研究股价运动而开设的,这门课会让你一直在推倒各类看不懂符号又很难的数学公式,来研究股价的运动规律,整个过程几乎不涉及任何金融知识。

所以,对于那些未来不想做纯数据方面研究,或者走程序员路线的,一定好好考虑清楚是否这个专业适合你。当然,如果你觉得这个专业含金量更高,更好找工作的话,那确实在面试招聘时,或多或少会有一点优势。至少简历关,更容易过的去。

关于金融数学与金融工程的区别,其实在我看来就是: 金数更多是创造模型,金工则是将创造的模型用编程的方法去实现。

所以在看专业开设课表时也能发现金数的课多是数学课(比如 随机,时间序列,计量等),而金工则更多的是计算机方向的课(如R数据挖掘,C++等)。

在美国,第一批华尔街资本家不断开始运用高频,算法,数据挖掘等进行交易后,金融工程这个专业就变成了香饽饽。美校的这个专业的含金量也比别的国家开设这个专业来的更高。

在英国,也有不少学校会单独开设金融数学专业,不过更多的是同时开设两者。以曼大为例,同时开设了这两个专业,不过两者课程重复率高达70%。当然,在这边我们不谈两个专业的优劣,至少就这两个专业的生源来说,不分伯仲。

英国大学对于就读金数的学生有着明确的要求,几乎都要求学生本科阶段拥有良好的 数学背景和基础 ,比如学过:

微积分、概率论、线性代数(比如矩阵运算)、正态分布和数学建模能力。

尽可能需要有的计算机基础包括: SPSS/SAS(参数/非参数检验,模型估计)、Mathlab、 C/C++(构造for循环,while语句,嵌套循环,构造外函数,数组等)。

学生在申请金数的时候,也会将英国学校进行排序,大部分会将其分成三档申请:

第一阶梯 :LSE、 帝国理工、 UCL、KCL(此处暂不考虑牛剑)

第二阶梯 :华威 、爱丁堡、 曼大等

第三阶梯 :约克、利兹 、伯明翰等

注意排名中只列举了部分学校,其他遗漏的学校你也可进一步分析归档。其中这个专业的王牌学校则是IC(帝国理工),申请难度以及毕业难度都很大。往年录取生源多以 数学和计算机背景 为主。

接下来我重点谈一下对曼大金融数学的个人理解:

外界对曼大这个学校褒贬不一,觉得这个学校QS排名一直挺不错的但是学生质量并没有太好,因为学校每年都会收双非的甚至民办野G大学的学生。关于曼大这个学校的整体评价一苇不想多说了,四个字来总结亲身体验:良莠不齐

具体来说,你可以遇到双非的学生,每天不读书并晒着高富帅白富美生活(特别是某些著名的水学院)。你也可以遇到很多TOP985的学生,每天都在图书馆通宵学习。进去之后你自己有权选择你自己最喜欢的生活模式。不论什么样的选择在曼城这里从来没有限制。

曼大的金融数学(Mathematical Finance)属于商学院(MBS)和数学学(School of Mathematics)联合授课, 最终是数学学院颁发学位。 全年一共有8门taught 课程,无选修课。曼大数学院就是非常有名的阿兰图林楼,当时出《模仿游戏》的时候,走在图林楼格外自豪。

在这边我挑几门课细讲一下:

Stochastic Calculus(随机微积分)

这门课应该是这个专业最核心的课程了,这门学不好直接会影响到下学期的很多课程。该课由系主任ProfessorGoran 开设,教材也是他自己编写的。这门课算是这个专业里面最最难的课程了,其中涉及很多泛函数,实函数之类的内容,不管你本科是学数学,统计,计算机,大家刚开始学都觉得很艰难,所以必须多花时间预习复习。并且 这门课是资产定价最核心的课,如果你致力于做量化交易,这门课得花足够的时间打底子。致力于投行的,基金的,往年很多面试都会问你学没学过随机过程,并且让你当场写些公式。

Derivative Securities(衍生品)

这门课是商学院开设的,推荐的教材是被奉为华尔街圣经的John Hull的《options, futures & other erivatives》,这门课全世界不同老师教出不同的风格,如果你想简单可以很简单,直接告诉你Black-Scholes公式,然后数据套进去算期权价格。如果想很难就没边了,比如用3种不同方法推倒BS模型之类的,比如elta 对冲,Ito 原理,偏微分方程。而曼大这门课,相比于其他数学学院的课,已经算很客气了。

主要学习内容是Forwar, Option, Future的无套利定价公式等,不深究太多背后的数学逻辑。这门课有个case,四人一组研究如何用future来对冲指数头寸的,用的都是现实中的数据,可以说非常有意义。 并且若你对对冲基金感兴趣的,在你面试过程中,可以将这个作为一个很不错的case进行阐述。

Computational Finance(计算金融)

上学期学的课基本都是理论知识,这门课的衔接是将定价模型如何通过计算机更快的实现了。Dr.Paul Johnson 年轻帅气又聪明,刚开始的几节课他就告诉我们, 如果我们去面试矿工,把这门课学会的定价方法以及如何通过coing跑出定价结果告诉面试你的人,会非常加分的,因为这个编程方法在投行都是非常先进且高深的。

这门课使用的主要工具是C++和Excel。对Excel不熟练的同学得注意了,画图一定要正规且学术。关于C++, 很多人本科没有学过,但是没有想象的那么难,多练习吧,不是特别复杂。并且每节课老师会把主要代码告诉你,你需要做的更多的是算法上的改良。所以想混着过关并不难,但是想拿高分,你可能需要没日没夜的想着算法的改良以及实现,来展现最精准且简洁的语句。

关于最后 硕士学位的等级划分

一共分为 Pass, Merit 和Distinction。对于MASTER学位来说,及格分为50,40-50不用补考,40以下需要。

Pass :所有科目(不包含论文)均分不低于50分&论文不低于50分&挂的学分不超过30(2门)。

Merit :所有科目(不包含论文)均分不低于60分&论文不低于60分&没有不及格科目。

Distinction :所有科目(不包含论文)均分不低于70分&论文不低于70分&没有不及格科目。

一旦有挂科,最多只能PASS。如果拿不到PASS,就有从学位降级到文凭的可能。

数学金融可能听起来很高大上,但想要拿到学位顺利毕业,Merit 甚至Distinction是需要付出的。

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