伦敦国王学院计算金融专业

Computational Finance

专业排名

学制

1年

学费

37368.00英镑/年

雅思

主页排名

专业介绍

The Computational Finance MSc will introduce students to the computational methods that are widely used by practitioners and financial institutions in today’s markets. This course will provide students with a solid foundation not only in traditional quantitative methods and financial instruments, but also scientific computing, numerical methods, high-performance computing, distributed ledgers, big-data analytics and agent-based modelling. These techniques will be used to understand financial ma

移民相关

移民专业：否

就业前景

可从事的工作：网络安全公司、一般软件咨询公司、专业软件开发企业和大型机构(金融、电信和公共部门)的信息技术部门

如何申请

个人陈述：A personal statement is required. You must answer the following three questions on the application form: Why are you applying for this specific programme, and how does it fit with your future plans? (max 250 words) How does your experience and education make you a suitable candidate for this programme? (max 250 words) Please briefly outline the contents of 2-3 of the most advanced pure mathematics modules you have taken/are currently taking, which might include an undergraduate project/dissertation. (max 250 words)

推荐信：1

简历：可选

学习计划：1

申请费：120

申请截止日期：44645

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

计算机科学类或quantitative相关类专业（如数学、统计学，物理、Natural Science，电子工程，General Engineering，运筹学，）+本科阶段含basic mathematics知识（特别是在微积分、三角学、线性代数、向量和矩阵数学方面）及大一水平的编程科目（如Pascal, C, C++, Java等）

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：100

托福听力：23

托福写作：25

托福口语：23

托福阅读：23

世界排名数据来源: QS世界排名

51

QS排名

专业课程

Required modules：所需模块 Individual Project credits：个人项目学分 Scientific Computing for Finance credits：金融学分的科学计算 Quantitative Methods in Finance credits：金融学分的定量方法 Case Studies in Finance credits：金融学分的案例研究 Agent Based Modelling in Finance credits：金融学分中的基于代理的建模 High Frequency Finance credits：高频金融学分 Optional modules：可选模块 Financial Markets credits：金融市场学分 Fundamentals of Digital Signal Processing credits：数字信号处理学分基础 Cryptography credits：密码学学分 C for Financial Mathematics credits： C金融数学学分 Nature Inspired Learning Algorithms credits：自然启发学习算法学分 Statistics in Finance credits：金融学分统计 Software Engineering Underlying Technology for Financial Systems credits：金融系统软件工程基础技术学分 Distributed Ledgers Crypto currencies credits：分布式分类账加密货币学分 Security Management credits：安全管理学分 Machine Learning credits：机器学习学分

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