伦敦大学学院计算金融学专业

Computational Finance

专业排名

学制

1年

学费

47100.00英镑/年

雅思

主页排名

专业介绍

The MSc Computational Finance at UCL provides students with advanced knowledge of computational methods in finance, which is a prerequisite for a successful career in the financial industry within 'quant' teams. Quants (quantitative analysts) design and implement complex models and are sought after by banks, fund managers, insurance companies, hedge funds, and financial software and data providers.As a student on the MSc Computational Finance, you will learn advanced quantitative, modelling and

移民相关

移民专业：否

就业前景

可从事的工作：此伦敦大学学院计算金融硕士专业是伦敦大学学院新开设的，所以到目前为止还没有毕业生的就业信息。但是伦敦大学学院的计算机科学专业毕业生通常能在以下金融机构担任作为财务分析师，应用程序开发人员,数据开发员或业务经理。截至金融机构包括瑞士信贷、摩根大通、摩根士丹利和德意志银。因为伦敦大学学院计算机科学系的国际声誉，学校的毕业生享受到了行业的和地缘上(靠近伦敦金融区)的紧密联系。除此之外，伦敦大学学院的优秀毕业生们收到了来自其暑期实习的公司提供的工作。当然，也有学生选择在剑桥大学和伦敦大学学院继续学术研究深造。

如何申请

个人陈述：why you want to study it at graduate level what do you consider to be the major challenges in this field today what particularly attracts you to this programme where you would like to go professionally with your degree why you want to study it at UCL how your personal, academic and professional background meets the demands of a challenging academic environment at UCL

推荐信：2

申请费：90

申请截止日期：44651

学生评价

挺好的,伦敦大学很不错,而且,金融类去伦敦就对了,值得去上,回来之后再国内好就业。

测试申请录取成功率

采用最科学的人工智能算法,已为23127位学生申请到dream school,成功率96.33%。

免费测试

入学要求

专业领域： quantitative类专业如计算机科学，数学，统计，物理，工程等+本科阶段含线性代数多元变量微积分及统计学科目

语言要求：

雅思总分：7

雅思听力：6.5

雅思阅读：6.5

雅思口语：6.5

雅思写作：6.5

托福总分：96

托福听力：30

托福写作：30

托福口语：22

托福阅读：24

世界排名数据来源: QS世界排名

49

QS排名

专业课程

Compulsory modules：必修模块 Machine Learning with Applications in Finance：机器学习与金融应用 Numerical Methods for Finance：金融数值方法 Data Science：数据科学 Financial Engineering：金融工程 MSc Computational Finance Project： MSc计算金融项目 Optional modules：可选模块 Applied Computational Finance：应用计算金融 Operational Risk Measurement for Financial Institutions：金融机构操作风险度量 Probability Theory and Stochastic Processes：概率论和随机过程 Networks and Systemic Risk：网络和系统风险 Market Microstructure：市场微观结构 Algorithmic Trading：算法交易 Financial Market Modelling and Analysis：金融市场建模和分析 Financial Institutions and Markets：金融机构和市场 Advanced Machine Learning in Finance：金融高级机器学习 Blockchain Technologies：区块链技术 Market Risk and Portfolio Theory：市场风险和投资组合理论

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