Master of Science in Quantitative Finance and FinTech
所属信息
基本信息
项目时长
1.5年学费估算
360000（总学费）申请截止日期
-
秋季
-
常规
4.3
-
其他
申请信息
TOEFL要求
80.00
IELTS要求
6.00
工作经验要求
官网没有明确说明
Prerequisite
数学、统计学、商业、金融、科学、计算机科学、工程学或同等专业的荣誉学士学位。持有其他学科学士学位并具有数学或信息技术背景的申请者也会被考虑。A Bachelor’s degree with honours in mathematics, statistics, business, finance, science, computer science, engineering, or the equivalent. Applicants with a Bachelor’s degree in other disciplines and an adequate background in mathematics or IT will also be considered.
适宜学生
香港是领先的国际金融中心，是众多金融机构的总部所在地，也是通往世界的门户。为了在日益复杂的金融市场中提供创新和稳定的金融服务，专业人士需要具备数学、统计、金融和编程方面的高级知识。本课程旨在提供以作业为基础的深入培训，包括定量与分析方法、建模技术、金融概念和编程技能，使毕业生能够在不同的市场条件下，以专业和具有竞争力的方式指导决策。此外，本课程还为学生提供扎实的培训，让他们掌握人工智能、区块链、云计算和大数据等新金融技术时代所需的各种新技能和新技术。我们的毕业生将成为金融行业和相关领域的顶尖专业人士，并能胜任地应用先进的量化方法和最新技术，这也是金融创新和金融科技发展的特点。
特点及课程设置
1 - 高频交易高级专题 - Advanced Topics in High Frequency Trading
2 - 量化金融高级专题 - Advanced Topics in Quantitative Finance
3 - 金融市场 - Financial Markets
4 - 金融技术 - Financial Technology
5 - 投资科学 - Investment Science
6 - 衍生品定价数学模型 - Mathematical Models of Derivative Pricing
7 - 商业分析会计 - Accounting for Business Analysis
8 - 计算机与技术在会计与金融中的应用 I - Applications of Computing and Technology in Accounting and Finance I
9 - 会计与金融中的计算与技术应用 II - Applications of Computing and Technology in Accounting and Finance II
10 - 商业风险管理 - Business Risk Management
11 - 深度学习 - Deep Learning
12 - 使用编程进行财务分析和估值 - Financial Analysis and Valuation with Programming
13 - 固定收益与信用风险 - Fixed-income and Credit Risk
14 - 预测与应用时间序列分析 - Forecasting and Applied Time Series Analysis
15 - 机器学习与金融应用 - Machine Learning and Applications in Finance
16 - 数据科学原理 - Principles of Data Science
17 - 统计机器学习 - Statistical Machine Learning
18 - 学位论文 - Dissertation
2 - 量化金融高级专题 - Advanced Topics in Quantitative Finance
3 - 金融市场 - Financial Markets
4 - 金融技术 - Financial Technology
5 - 投资科学 - Investment Science
6 - 衍生品定价数学模型 - Mathematical Models of Derivative Pricing
7 - 商业分析会计 - Accounting for Business Analysis
8 - 计算机与技术在会计与金融中的应用 I - Applications of Computing and Technology in Accounting and Finance I
9 - 会计与金融中的计算与技术应用 II - Applications of Computing and Technology in Accounting and Finance II
10 - 商业风险管理 - Business Risk Management
11 - 深度学习 - Deep Learning
12 - 使用编程进行财务分析和估值 - Financial Analysis and Valuation with Programming
13 - 固定收益与信用风险 - Fixed-income and Credit Risk
14 - 预测与应用时间序列分析 - Forecasting and Applied Time Series Analysis
15 - 机器学习与金融应用 - Machine Learning and Applications in Finance
16 - 数据科学原理 - Principles of Data Science
17 - 统计机器学习 - Statistical Machine Learning
18 - 学位论文 - Dissertation
