本科专业 金融数学 专业介绍及开设院校|金融学类 金融数学专业代码020305T

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本科专业 金融数学 专业介绍及开设院校|金融学类 金融数学专业代码020305T 授予经济学学位

金融数学（Financial Mathematics）是中国普通高等学校本科专业。
本专业培养具有扎实经济金融理论基础和数理基础，能够利用数学、统计、大数据技术等工具研究金融，培养具备金融建模和复杂金融数据处理能力，面向证券、投资、保险等金融部门，适应金融科技和大数据需求的创新性、复合型人才。

金融数学是一门新兴学科，是“金融高新技术 ”的重要组成部分。研究目标是利用我国数学界某些方面的优势，围绕金融市场的均衡与有价证券定价的数学理论进行深入剖析，建立适合国情的数学模型，编写一定的计算机软件，对理论研究结果进行仿真计算，对实际数据进行计量经济分析研究，为实际金融部门提供较深入的技术分析咨询。核心内容就是研究不确定随机环境下的投资组合的最优选择理论和资产的定价理论。套利、最优与均衡是金融数学的基本经济思想和三大基本概念。

金融数学专业简介
金融数学研习数学、统计学、运筹学、金融学等方面的基本知识和技能，主要利用数学函数、数学公式等数学工具研究金融，进行数学建模、理论分析、数值计算等定量分析，从而找到金融学内在规律用以指导实践。例如：利用回归分析和数学公式预测股市价格，根据数据计算周转率、交易量、市盈率等指导股票的买入卖出。

金融数学核心课程
数学类：数学分析、高等代数、实变函数论、复变函数、泛函分析、概率论、数理统计、常微分方程、偏微分方程、数值分析、优化理论与应用、运筹学等。
经济与计算机类：中级微观经济学、中级宏观经济学、计量经济学、会计学、金融经济学、经济博弈论、机器学习数学基础、数据挖掘、大数据处理等。
特色类课程：金融随机分析、随机过程、随机微分方程、中级微观经济学、中级宏观经济学等。 [3]

就业方向
本专业毕业生主要去向包括银行、证券公司、保险公司、期货公司、基金公司、担保公司、评级公司等金融机构，大中型企业的投融资和财务管理等部门，以及政府部门，从事相关工作。 [2]

考研方向
工商管理、美学、公共管理。

为了让您更加明晰的对 金融数学专业 有较深入的理解，我们特选取了具有代表性的开设了此专业的高校自己的介绍供您参考，希望对您初步了解金融数学专业有所帮助。
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对外经济贸易大学 / 统计学院 / 金融数学专业介绍及培养方案

金融数学专业培养方案

一、培养目标
本专业培养德才兼备，具有国际视野，具备扎实的金融数学、统计学、经济学理论基础，掌握金融数学的定量分析方法和应用技能，能够在国际组织、政府、金融机构和各类企事业单位从事金融市场投资、资产定价和估值、大数据经济分析、风险管理等领域的研究和实务工作的国际化复合应用型高素质人才。

二、专业要求
1. 熟练掌握计算金融领域的基本理论与方法，了解本学科发展的前沿和动态。
2. 具备扎实的数理基础，以及运用定量方法分析解决金融问题的能力。
3. 能够用英语进行科学研究和实践工作，能够进行跨文化交流。
4. 具备扎实的经济学基础，掌握与本专业密切相关的财经类学科的基础知识。
5. 熟悉国内外经济金融相关领域的政策法规和发展趋势。
6. 能够用英语进行科学研究和实践工作，能够进行跨文化交流。

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西南财经大学 / 数学学院 / 金融数学专业介绍及培养方案

金融数学专业

培养目标
旨在培养德智体美劳全面发展，具有社会责任感、创新精神、国际视野的金融数学领域的卓越人才。要求学生具有较好的数学基础、金融学基础，特别是具有用“数学”解决金融中实际问题的能力。

专业特色
该专业培养“金融+数学”复合型人才，毕业授予经济学学士学位。该专业持续多年被评为全国五星级专业，已形成本、硕、博完整的人才培养体系。依托学校金融学科优势和学院金融数学教学科研团队，系统开设数学类和金融类课程，学生“既懂数学，又懂金融”。

核心课程
1.数学类：数学分析、高等代数、概率论、数理统计、常微分方程、随机过程。
2.金融经济、数字经济类：微观经济学、宏观经济学、计量经济学、会计学、货币金融学、公司金融、金融经济学、投资学、金融随机分析、金融衍生品定价等。

毕业去向
毕业生可以报考金融学、金融工程、金融科技、会计学等专业的研究生，可以申请境外QS排名前100名高校的经济学、金融数学、会计学等专业研究生，也可以到银行、非银行等金融机构从事金融管理、金融产品设计等工作。

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中南财经政法大学  / 统计与数学学院 / 金融数学专业介绍及培养方案

金融数学专业

一、专业（类）名称、代码、包括专业
专业名称：金融数学
专业代码：020305T

二、培养目标、专业特色及培养要求
培养目标：本专业以“融通、创新和国际化”为培养理念，旨在培养学生具有开放视野，扎实的数理和编程计算功底，能够灵活应用现代金融理论知识，重点培养学生金融计算与金融创造能力的应用型专门人才。毕业后学生可到金融机构、企事业单位、政府部门等单位工作，也可到国内外知名高校和科研院所继续深造。
专业特色：本专业的特色是在课程设置方面突出保持与国内外一流大学同步的特点，培养学生具有国际化的开放视野，同时依托我校在经济学、金融学和数学等学科的优势，强化学生在多学科交叉融合方面的理解与综合应用能力，重点培养学生在金融计算和金融数量分析方向的优势，彰显培养特色。
本专业学生需要学习较为高深的数学知识、现代金融理论、计算机编程、外语阅读及沟通能力，同时本专业学生也需要学习一定的财务会计和经济管理知识，能够综合应用所学知识分析和解决现代金融领域的实际问题。
培养要求：通过学习，学生应达到以下培养要求：具有良好的政治素养，保持身心健康，人格健全；具有坚实的数理功底和现代金融理论知识；具有较强的金融建模及计算机编程能力，熟练掌握金融计算方法；具有较高的英语水平，听、说、读、写、译能力强；熟悉与金融数学专业密切相关的经济学、财务管理、金融法律等相关知识；了解金融数学理论和应用的最新发展动态，掌握文献检索、科学研究和解决实际问题的能力；普通话达到国家规定的等级标准。

三、学制与学习年限、毕业要求与授予学位类型
学制4年，学习年限3—6年。
毕业要求：按规定修满全程教学计划所规定的学分。
学位授予：达到毕业要求且满足学校学位授予条件者，授予经济学学士学位。

金融数学(中澳班)专业

一、专业（类）名称、代码、包括专业
专业名称：金融数学
专业代码：020305T

二、培养目标、专业特色及培养要求
培养目标：本专业以“融通、创新和国际化”为培养理念，旨在培养学生具有开放视野，扎实的数理和编程计算功底，能够灵活应用现代金融理论知识，重点培养学生金融计算与金融创造能力的应用型专门人才。毕业后学生可到金融机构、企事业单位、政府部门等单位工作，也可到国内外知名高校和科研院所继续深造。
专业特色：本专业的特色是在课程设置方面突出保持与国内外一流大学同步的特点，培养学生具有国际化的开放视野，同时依托我校在经济学、金融学和数学等学科的优势，强化学生在多学科交叉融合方面的理解与综合应用能力，重点培养学生在金融计算和金融数量分析方向的优势，彰显培养特色。
本专业学生需要学习较为高深的数学知识、现代金融理论、计算机编程、外语阅读及沟通能力，同时本专业学生也需要学习一定的财务会计和经济管理知识，能够综合应用所学知识分析和解决现代金融领域的实际问题。
培养要求：通过学习，学生应达到以下培养要求：具有良好的政治素养，保持身心健康，人格健全；具有坚实的数理功底和现代金融理论知识；具有较强的金融建模及计算机编程能力，熟练掌握金融计算方法；具有较高的英语水平，听、说、读、写、译能力强；熟悉与金融数学专业密切相关的经济学、财务管理、金融法律等相关知识；了解金融数学理论和应用的最新发展动态，掌握文献检索、科学研究和解决实际问题的能力；普通话达到国家规定的等级标准。

三、学制与学习年限、毕业要求与授予学位类型
本专业属于中南财经政法大学与澳大利亚科廷大学的校际合作与交流项目，采用“3＋1.5”或“3+1+1.5”式的“双校园”、“双教学”和“双学位”的“三双”模式办学。
“双校园”指本专业的学生在中南财经政法大学学习3年，在澳大利亚科廷大学学习1.5年或2.5年。
“双教学”指本专业由中南财经政法大学和科廷大学互认学分、互免课程（科廷大学认可我校的部分课程的学分，我校认可科廷大学本科阶段的部分课程的学分等）。
“双学位”指本专业的学生学完双方规定的课程并取得相应的学分后，将获得由中南财经政法大学颁发的中华人民共和国高等学校金融数学专业毕业证书和相应的学士学位，以及由科廷大学颁发的精算学专业学士学位或金融数学专业学士学位。
学制：弹性学制，一般为4年，依据《中南财经政法大学本科学生修业管理办法》和澳大利亚科廷大学对精算学专业学生学习的要求可在4-6年内完成学业。



本页所有信息均来自公开的网络收集整理，仅作为有志于金融数学专业学习的学子初步了解和参考消息（不作为依据），具体一切以培养单位的最新正式文本为准。

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学金融数学专业应该如何提升自己，从而拓宽自己的择业机会和提升自己的综合能力？

金融数学专业提升指南：从能力构建到职业拓展

金融数学作为交叉学科，融合了数学、统计学、金融学与计算机科学，其核心在于用量化方法解决金融问题。若想拓宽择业机会并提升综合能力，需从知识体系完善、技能实操强化、行业资源积累三个维度系统规划，以下是具体路径：

一、夯实核心知识体系：构建 “数学 + 金融 + 编程” 铁三角

1. 数学与统计学深度
微积分与线性代数：精通多元微积分、矩阵论（如特征值分解、优化理论），这是金融模型（如资产定价、风险计量）的数学基础。
概率与随机过程：重点学习伊藤引理、鞅理论、随机微分方程（如 Black-Scholes 模型的推导逻辑），理解金融市场的随机性。
统计与计量经济学：掌握时间序列分析（ARIMA、GARCH 模型）、回归分析、机器学习中的统计方法（如随机森林、神经网络在风险预测中的应用）。

2. 金融学与金融工程深化
经典金融理论：吃透 CAPM、APT、MM 定理等资产定价模型，结合固定收益证券（债券久期、凸性）、衍生品（期权定价、套期保值策略）进行案例分析。
风险管理：学习 VaR（风险价值）、ES（预期损失）等量化方法，了解巴塞尔协议对银行风险管控的要求，结合 CreditMetrics 等模型分析信用风险。
金融实务知识：关注量化投资（因子选股、高频交易策略）、金融科技（区块链在跨境支付中的应用、智能合约原理）等前沿领域。

3. 编程与量化工具精通
核心编程语言：
Python：掌握 Pandas（数据处理）、NumPy（数值计算）、SciPy（科学计算）、Matplotlib（可视化），深入学习量化库如 PyAlgoTrade、Backtrader（策略回测）。
R：用于统计分析与金融时间序列建模（如 quantmod 包）。
C++：提升计算效率（如衍生品定价中的蒙特卡洛模拟加速）。

量化与建模工具：
Excel+VBA：基础金融建模（如现金流分析、DCF 估值）。
MATLAB：金融工具箱（Portfolio Optimization、RiskMetrics）。
专业软件：学习彭博终端（Bloomberg）、Wind 金融终端的使用，掌握 QuantLib（开源量化库）。

二、强化实操能力：从理论到场景落地1. 量化建模与策略开发

实战项目：
搭建简单的股票择时策略（如基于 MACD、布林带的技术指标策略），用 Python 进行历史数据回测，分析夏普比率、最大回撤等指标。
模拟期权定价：用布莱克 - 斯科尔斯公式计算期权理论价格，对比市场价格分析套利机会。
构建投资组合：基于 Markowitz 均值 - 方差模型，用 Python 实现资产配置优化（如沪深 300 成分股的权重分配）。

参与竞赛：
数学建模竞赛：如全国大学生数学建模竞赛（CUMCM）、美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM），重点选择金融相关赛题（如疫情对股市的影响分析）。
量化投资竞赛：如 “中国高校量化金融大赛”“泰迪杯数据挖掘竞赛”，学习用机器学习算法预测股价或优化交易策略。

2. 数据分析与风险管理实战

案例分析：
分析某上市公司财务数据，用 Python 进行财务比率计算与杜邦分析，结合蒙特卡洛模拟预测未来现金流。
模拟银行风险管理：用历史违约数据训练逻辑回归模型，评估企业信用风险（如违约概率 PD 的计算）。

实习与实训：
争取金融机构量化岗实习：如券商研究所（金融工程组）、基金公司（量化投资部）、银行风险管理部，参与实际策略开发或风险评估项目。
利用开源数据平台：如 Tushare（金融数据接口）、Kaggle（下载金融数据集），完成 “房价预测”“信用卡欺诈检测” 等实操项目。

三、职业证书与资源积累：敲开高薪岗位大门

1. 高含金量证书备考

量化金融类：
CFA（特许金融分析师）：侧重金融分析与投资管理，一级需掌握财务报表分析、权益投资，二级重点学习衍生品定价，三级涉及组合管理。
FRM（金融风险管理师）：专注风险管理，一级涵盖市场风险、信用风险，二级涉及操作风险、巴塞尔协议与风险管理实务。
CQF（量化金融分析师）：聚焦量化建模，课程包含 Python 编程、随机过程、量化策略，适合想进入对冲基金或投行量化部门的学生。

数学与编程类：
SAS 认证：在金融风控领域认可度高，用于统计分析与机器学习建模。
金融风险管理师（FRM）中的 Python 模块：结合 FRM 知识用 Python 实现风险计量。

2. 行业资源与人脉拓展

学术与行业会议：
关注中国金融学年会、世界计量经济学会年会，了解前沿研究（如 AI 在量化投资中的应用）。
参加金融科技峰会（如外滩金融峰会）、量化投资论坛，接触业内人士与最新技术动态。

优质学习平台：
在线课程：Coursera 上的《Financial Engineering and Risk Management》（哥伦比亚大学）、edX 的《Quantitative Finance》（剑桥大学）。
行业报告与书籍：阅读中金、中信建投的量化研究报告，研读《量化投资与机器学习》《期权、期货及其他衍生产品》等经典著作。

四、拓宽择业方向：多领域适配策略

1. 核心就业领域与能力匹配

行业方向	典型岗位	所需核心能力
量化投资	量化分析师、策略研究员	Python 编程、策略回测（如 Alpha 策略开发）、金融衍生品定价、机器学习模型（如 LSTM 预测股价）
风险管理	风险建模师、合规分析师	FRM 知识体系、VaR/ES 计算、信用风险模型（如 KMV 模型）、巴塞尔协议合规分析
金融科技（FinTech）	算法工程师、数据科学家	深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）、自然语言处理（NLP 在舆情分析中的应用）、区块链技术
投资银行 / 券商	金融工程师、衍生品交易员	期权定价模型（如二叉树、蒙特卡洛模拟）、Excel 建模（如并购估值）、彭博终端操作
资产管理 / 基金	投资组合经理、量化研究员	现代投资组合理论（MPT）、因子投资（如 Fama-French 三因子模型）、业绩归因分析

2. 跨界拓展方向

咨询与企业金融：进入麦肯锡、波士顿咨询的金融咨询岗，或企业财务部门（如集团资金管理、投融资分析），需强化财务建模与商业分析能力。
科技公司金融线：加入蚂蚁集团、度小满等金融科技公司的风控部门，或互联网公司的战略投资部，需补充互联网商业模式认知与数据产品思维。

五、长期竞争力提升：软技能与思维升级
商业逻辑与行业洞察力：定期分析宏观经济数据（如 CPI、PMI 对股市的影响），关注美联储政策、中国央行货币政策对金融市场的传导机制。
沟通与团队协作：量化策略需向投资经理、交易员解释逻辑，可通过参与小组项目、实习汇报锻炼结构化表达能力（如用 PPT 展示策略回测结果）。
持续学习与前沿跟踪：关注《Journal of Financial Economics》等顶刊论文，了解 AI 量化（如强化学习在交易中的应用）、绿色金融（ESG 投资量化模型）等趋势。

总结：分阶段执行计划
大一至大二：夯实数学与编程基础，完成 Python 全栈学习，选修《金融工程》《随机过程》等核心课，参与数学建模竞赛。
大三至大四：备考 CFA/FRM 一级，争取量化实习，完成 1-2 个独立量化项目（如股票多因子模型），积累作品集。
研究生 / 职场初期：深耕细分领域（如期权套利或信用风险），考取 CQF 等进阶证书，通过项目经验向量化研究员、风险建模师等岗位晋升。

金融数学的核心竞争力在于 “用数学语言解决金融问题”，需在理论、实操、证书、资源四个维度形成闭环，同时保持对行业变化的敏感度，才能在量化投资、风险管理等高薪领域占据优势。


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