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  • 量化金融及金融科技理學(xué)碩士
    Master of Science in Quantitative Finance and FinTech
    所屬學(xué)院:理學(xué)院
    申請(qǐng)難度:高 就業(yè)前景:優(yōu) 消費(fèi)水平:中
    66 QS 2023

    項(xiàng)目簡(jiǎn)介

    入學(xué)時(shí)間 項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng) 項(xiàng)目學(xué)費(fèi)
    9月 1.5年 258000港幣/年

    申請(qǐng)時(shí)間

    2025Fall
  • 2024-09-25 開(kāi)放時(shí)間
  • 2024-11-19 Round1
    2025Fall Round1 開(kāi)始時(shí)間:2024-09-25 結(jié)束時(shí)間:2024-11-19 申請(qǐng)已結(jié)束
  • 2025-04-30 Round2
    2025Fall Round2 開(kāi)始時(shí)間:2024-09-25 結(jié)束時(shí)間:2025-04-30 距申請(qǐng)截止還剩157天
  • 項(xiàng)目官網(wǎng)

    語(yǔ)言要求

    類(lèi)型 總分要求 小分要求
    雅思 6.0 /
    托福 80 /

    其它要求

    數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、商業(yè)、金融、科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、工程或同等專(zhuān)業(yè)的榮譽(yù)學(xué)士學(xué)位。擁有其他學(xué)科學(xué)士學(xué)位和足夠的數(shù)學(xué)或IT背景的申請(qǐng)人也將被考慮。

    培養(yǎng)目標(biāo)

    該課程旨在提供基于定量和分析方法、建模技術(shù)、金融概念和編程技能的深入課程培訓(xùn),使畢業(yè)生能夠在不同的市場(chǎng)條件下以專(zhuān)業(yè)和有競(jìng)爭(zhēng)力的方式指導(dǎo)決策。此外,該課程為學(xué)生提供新金融科技時(shí)代所需的各種新技能和技術(shù)的扎實(shí)培訓(xùn),包括人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)。我們的畢業(yè)生將成為金融行業(yè)和相關(guān)領(lǐng)域的領(lǐng)先專(zhuān)業(yè)人士,并將勝任地應(yīng)用金融創(chuàng)新和金融技術(shù)發(fā)展所特有的先進(jìn)定量方法和最新技術(shù)。該課程由應(yīng)用數(shù)學(xué)系主辦,由會(huì)計(jì)與金融學(xué)院提供支持,符合量化金融和金融技術(shù)的多學(xué)科性質(zhì)。所有課程都由量化金融、數(shù)據(jù)分析、風(fēng)險(xiǎn)管理和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的世界領(lǐng)先專(zhuān)家教授。該方案將使畢業(yè)生具備定量方法的扎實(shí)知識(shí)和熟練的編程技能。該課程還提供專(zhuān)業(yè)和職業(yè)培訓(xùn),幫助學(xué)生將原則和方法應(yīng)用于金融服務(wù)和金融技術(shù)的實(shí)際問(wèn)題。

    主要課程

    序號(hào) 課程介紹 Curriculum
    1 高頻交易高級(jí)專(zhuān)題 Advanced Topics in High Frequency Trading
    2 量化金融高級(jí)專(zhuān)題 Advanced Topics in Quantitative Finance
    3 金融市場(chǎng) Financial Markets
    4 金融科技 Financial Technology
    5 投資科學(xué) Investment Science
    6 衍生產(chǎn)品定價(jià)的數(shù)學(xué)模型 Mathematical Models of Derivative Pricing
    7 業(yè)務(wù)分析會(huì)計(jì) Accounting for Business Analysis
    8 計(jì)算機(jī)與技術(shù)在會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)中的應(yīng)用I Applications of Computing and Technology in Accounting and Finance I
    9 計(jì)算機(jī)與技術(shù)在會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)中的應(yīng)用Ⅱ Applications of Computing and Technology in Accounting and Finance II
    10 業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理 Business Risk Management
    11 深度學(xué)習(xí) Deep Learning
    12 財(cái)務(wù)分析與估價(jià)的程序設(shè)計(jì) Financial Analysis and Valuation with Programming
    13 固定收益和信貸風(fēng)險(xiǎn) Fixed-income and Credit Risk
    14 預(yù)測(cè)與應(yīng)用時(shí)間序列分析 Forecasting and Applied Time Series Analysis
    15 機(jī)器學(xué)習(xí)及其在金融領(lǐng)域的應(yīng)用 Machine Learning and Applications in Finance
    16 數(shù)據(jù)科學(xué)原理 Principles of Data Science
    17 統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí) Statistical Machine Learning
    18 論文(9學(xué)分) Dissertation (9 credits)

    成功案例

    香港理工大學(xué)國(guó)際航運(yùn)及物流管理碩士研究生offer一枚
    X同學(xué)
    河海大學(xué)
    財(cái)務(wù)管理
    GPA 80-84分 / 雅思:7.0(6.0) LMS Taught Postgraduate Programme Scholarship獎(jiǎng)學(xué)金獲得時(shí)間/2024年8月27日
    香港理工大學(xué)土木工程碩士研究生offer一枚
    H同學(xué)
    河海大學(xué)
    土木工程
    GPA 75-79分 / 雅思:6.5(6.0)
    香港理工大學(xué)機(jī)械工程碩士研究生offer一枚
    Y同學(xué)
    南京農(nóng)業(yè)大學(xué)
    農(nóng)業(yè)機(jī)械化及其自動(dòng)化
    GPA 75-79分 / 雅思:6
    香港理工大學(xué)城市信息學(xué)與智慧城市碩士研究生offer一枚
    S同學(xué)
    河海大學(xué)
    地理信息科學(xué)
    GPA 80-84分 / 雅思:6.5
    香港理工大學(xué)土木工程碩士研究生offer一枚
    Q同學(xué)
    東南大學(xué)
    土木工程
    GPA 75-79分 / 雅思:6
    香港理工大學(xué)土木工程碩士研究生offer一枚
    L同學(xué)
    東南大學(xué)
    土木工程
    GPA 85-89分 / 雅思:6.0

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