牛津项目解析｜MSc in Mathematical and Computational Finance

PART.01/ 项目基本信息

项目正式名称

MSc in Mathematical and Computational Finance

项目官网地址

https://www.ox.ac.uk/admissions/graduate/courses/msc-mathematical-and-computational-finance

项目时长

10个月

开学时间

2024年9月30日

申请条件要求

1）GPA门槛：

英国本科：2:1以上学位

美国本科：3.6/4.0

中国本科：985、211本科85%以上，双非90以上

2）语言成绩：

IELTS最低要求：总分7.5，小分7.0以上

托福最低要求：总分110，小分：听力22；

阅读24；口语25；写作24

3）GRE/GMAT：

不作要求

4）前置课程：

Probability,

Statistics,

Ordinary and Partial Differential Equations,

Linear Algebra and Analysis

项目课程设置

项目分两个学期，第一学期的课程为5门必修课，包括4门核心课程和1门计算机课程：

Core courses：

• Stochastic Calculus (16 lectures, and 4 classes of 1.5 hours each)

• Financial Derivatives (16 lectures, and 4 classes of 1.5 hours each)

• Numerical Methods (16 lectures, and 4 classes of 1.5 hours each)

• Statistics and Financial Data Analysis (16 lectures, and 4 classes of 1.5 hours each)

Computing course：

• Financial computing with C++ I (16 hours of lectures, plus 4 classes of 2 hours each over weeks 1-9)

第二个学期的课程为4门必修课、1门计算机课程和4门选修课：

Core courses：

• Deep Learning (16 lectures, and 4 classes of 1.5 hours each)

• Quantitative Risk Management (8 lectures, and 2 classes of 1.5 hours each)

• Stochastic Control (8 lectures, and 2 classes of 1.5 hours each)

• Fixed Income (16 lectures, and 4 classes of 1.5 hours each)

Elective courses：（任选四门）

• Advanced Volatility Modelling(8 lectures, and 2 classes of 1.5 hours each)

• Advanced Monte Carlo Methods (8 lectures, and 2 classes of 1.5 hours each)

• Advanced Numerical Methods (8 lectures, and 2 classes of 1.5 hours each)

• Asset Pricing (8 lectures, and 2 classes of 1.5 hours each)

• Market Microstructure and Algorithmic Trading (8 lectures, and 2 classes of 1.5 hours each)

• Decentralised Finance (8 lectures and 2 classes of 1.5 hours each)

Computing course：

• Financial computing with C++ II (24 hours of lectures and classes)

PART.02/项目专业解析

牛津这个专业的课程设置更倾向于利用数学建模方式解决金融资产的定价、估值以及风险计量问题。这个专业的目标职业方向是前台交易岗、量化投资基金的研究及策略岗、金融机构后台风控岗（更偏向风控策略领域）、银行金融市场部等。

这个专业的主要的工作领域是金融二级市场而非一级市场，这是由于金融一级市场与企业接触更多，实际更需要的是具有深厚财务、法律知识背景的候选者；而Mathematic and Computational Finance更侧重于研究金融资产（股票、债券、金融衍生品、资产支持证券）的交易，属于二级市场范畴。因此有志于从事二级市场基金类行业的朋友可以重点考虑。

从课程设置而言，本项目在金融专业课上对基本面分析方面的知识基本不涉及，课程重点放在了金融衍生品定价模型以及风险计量上。

金融衍生品定价模型中的重点是期权定价模型中的Black-Scholes-Merton模型、Geek Letters、Volatility Smile等。其中对B-S-M模型会要求你懂得如何使用随机过程中的广义维纳过程、伊藤引理等数学工具从零开始将模型推导完毕。这也是为什么第一学期它们将Stochastic Calculus这种数学课放在第一门必修课中的原因。

Geek Letters和Volatility Smile是从B-S-M模型中推导出来的，其中还会涉及到隐函数求解的问题。风险计量的专业课和FRM考试框架有类似之处，重点关注的是其中的市场风险和信用风险问题（FRM二级考试还会多出来操作风险、流动性风险）。

市场风险主要关注的是从数理统计中推导出的Value-at-Risk、Expected Shortfall等行业内常用的风险测度指标的计算和应用，信用风险更关注CVA、BCVA的计量以及Credit Derivatives的应用。

其中尤其值得注意的是，对风控领域更感兴趣的同学可以在第二学期选修课中选修那门叫做Advanced Volatility Modelling的课程，这门课程会研究多个金融资产之间的波动率相互关联时（因为大多情况下机构的持仓不会只有一种金融资产，可能涉及几百上千种金融资产，这些资产的波动会相互关联甚至彼此干扰）如何建模的问题，以及业界建模时常用的Copula等函数。以上这些建模都会要求你掌握如何使用C++等语言在计算机中实现。

因此我个人对申请条件的总体评价是，申请这门专业对本科修读过的数学和计算机相关课程要求比较高。

数学课中，商科必备的微积分、线性代数、概率论与数理统计三大项必须学过，并且成绩要优异（至少90以上）。其中微积分至少需要学过常微分方程和偏微分方程。概率论与数理统计至少要了解如何推导卡方分布、F分布的思路。

如果达不到这个要求的话入学后会学的很吃力。计算机课程虽然并非官网上明确要求的硬性规定，但是以这个专业的硬核程度，至少本科时要学过一点C++、Python等的基础知识，至少基础的编程语句得懂一点，做过一些小的课程项目。

金融专业课中，相关程度最高的是金融工程学和计量经济学。金融工程学至少这个公式你可以看懂：

计量经济学至少成绩优异，能够达到使用Stata做工具变量回归的水平。除此之外，修过随机过程、时间序列分析并且成绩优异也是加分项。

在课外实践部分，有过金融学、统计学、经济学实证研究相关的科研经历也是很大加分项。论文没发出来不要紧，招生官更看重你在科研中具体做了什么工作，锻炼了哪些跟数学建模相关的能力。

参加过各类数学建模竞赛并获奖（国赛、美赛等）也是很大加分项。课外实习中有基金、风控的实习经历最好，互联网公司的商业分析岗、保险公司的精算岗的实习也ok。但是投行、行研、审计这种更偏向一级市场的实习经历就不是特别对口了（当然有也比没有好）。

总而言之，牛津的这个项目门槛比较高，申请人也基本都是卷王，因此还是建议有硬实力的同学来申请。至于毕业后求职，以我职场人的角度来讲，牛津的title在国内还是T0P级的认可度的。