帝国理工学院数学和金融专业
Mathematics and Finance
专业排名
11
学制
1年
学费
45600.00英镑/年
雅思
7
专业介绍
Our MSc in Mathematics and Finance is designed to prepare you for a wide range of careers in quantitative finance. Ranging from quants and data scientists, to a traders and risk managers.
Mathematical finance is mathematically challenging and deployed every day by sophisticated practitioners in the financial markets. Whether in banks, hedge funds, financial software providers and other financial services companies.
This course provides you with everything you need to get into this area at a le
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移民相关
移民专业：否
就业前景
可从事的工作：就业岗位：量化研究员，量化交易员，衍生品定价分析师，风险模型师，金融软件开发工程师，算法交易工程师，金融数据科学家，商业智能分析师，产品经理，信贷风险分析师 就业领域：投资银行，对冲基金，自营交易公司，银行，保险公司，监管机构，证券交易所，金融科技公司，银行信用卡中心，互联网银行（如微众银行），P2P 公司。
如何申请
个人陈述：https://www.imperial.ac.uk/study/apply/postgraduate-taught/application-process/personal-statement/
推荐信：2(大学)
申请费：80
面试：个案评估
入学要求
领域：数学，应用数学，统计及物理专业
语言要求：
雅思总分：7
雅思听力：6.5
雅思阅读：6.5
雅思阅读：6.5
雅思口语：6.5
雅思写作：6.5
托福总分：100
托福听力：22
托福写作：22
托福口语：22
托福阅读：22
世界排名 数据来源: QS世界排名
11
QS排名
专业课程
Fundamental of Option Pricing：期权定价基础
Statistical Methods for Finance： 金融统计方法
Stochastic Processes： 随机过程
Quantitative Risk Management： 量化风险管理
Interest Rate Models： 利率模型
Computing for Finance： 金融计算
Simulation Methods for Finance： 金融模拟方法
Algorithmic Trading and Machine Learning： 算法交易和机器学习
Deep Learning： 深度学习
Data Science for Fintech Regtech and Suptech Methodological Foundations and Key Applications： 数据科学fintech Regtech和Suptech的方法论基础和关键应用
Quantum Computing in Finance： 金融中的量子计算
Numerical Methods in Finance： 金融中的数值方法
Advances in Machine Learning： 机器学习的进展
Topics in Derivatives Pricing： 衍生品定价中的主题
Convex Optimisation： 凸优化
Stochastic Calculus for Finance： 金融的随机演算
Advanced Topics in Data Science Signatures and Rough Path in Machine Learning： 数据科学签名和粗糙中的高级主题机器学习中的路径
Market Microstructure： 市场微观结构
Stochastic Control in Finance： 金融中的随机控制
Algorithmic and High Frequency Trading： 算法和高频交易
Selected Topics in Quantitative Finance： 量化金融中的精选主题
Portfolio Management： 投资组合管理
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