2025全球量化金融硕士排名出炉
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2025全球量化金融硕士排名出炉
01、美国包揽前3名
在本次排名中，巴鲁克学院、普林斯顿大学以及加州大学伯克利分校分别位列前三。
其中，巴鲁克学院的金融工程硕士项目（Master of Financial Engineering）以100%的就业率和162,429美元的起薪稳居第一。
而普林斯顿大学的金融硕士项目（Master in Finance）尽管起薪更高（164,583美元），但就业率（99%）略逊一筹。在Top 10榜单中，美国占据了7个席位，其余三所学校分别来自法国巴黎、瑞士苏黎世和德国慕尼黑。
02、双项目上榜的院校
哥伦比亚大学和纽约大学是仅有的两所同时拥有多个项目上榜的院校。哥伦比亚大学的金融工程硕士排名第6，金融数学文学硕士排名第8；而纽约大学则有金融工程硕士（排名第15）和金融数学硕士（排名第17）。
03、就业率与薪资指标揭晓
就业率最高：
巴鲁克学院-金融工程硕士
北卡罗来纳州立大学-金融数学工程
哥伦比亚大学-金融工程硕士
苏黎世联邦理工学院-量化金融理学硕士
慕尼黑工业大学-数学金融和精算科学硕士
卡内基梅隆大学-计算金融理学硕士
维也纳经济与商业大学-量化金融硕士
佐治亚理工学院-量化与计算金融理学硕士
就业率最低（76%）：
纽约大学-金融数学硕士
起薪最高（164,583美元）：
普林斯顿大学-金融硕士
起薪最低（60,761美元）：
维也纳经济与商业大学-量化金融硕士
Top25完整排名如下：
金融工程学什么
根据项目侧重点和学院风格的差异，其所在学院也有所差别。有的开在商学院，有的开在数学系或者工程学院下，也有是多个学院一起来合办，不同院校的课程设置都有所区别。
比如加州大学伯克利分校（UCB）的MFE开设在其Hass商学院下，课程围绕包括投资衍生品、金融实证方法、固定收益市场等金融方面的学习。
而哥伦比亚大学（Columbia University）的MFE项目开设在工程学院下，主要提供工程方法论和金融定量方法应用方面的课程，专为希望在证券、银行、财务管理和咨询等行业或一般制造和服务公司工作的学生而设计。
但整体而言，MFE一方面会要求学习偏金融、经济的基础理论课程，例如宏观经济学、微观经济学、衍生品、货币银行学、证券理论、定价和对冲、金融风险管理等；
另一方面，高等数学、线性代数、统计学、概率论与数理统计、随机过程、金融工程学、ERP软件、金融分析软件等偏数理计算的课程也不能少；此外，编程类课程，例如Python、C++、计算机算法与数据结构等也需要掌握。
院校推荐
01、纽约城市大学巴鲁克学院
纽约城市大学巴鲁克学院（Baruch College,City University of New York）的MFE项目从未掉落过北美专业TOP3。
巴鲁克学院的MFE项目要求申请者有修过2个学期的微积分、一学期的概率论、一学期的线性代数、一学期的C++/证书、一学期的金融/相关经验。因此，本科如果是相关专业会有较大的优势。
并且巴鲁克学院的MFE项目在价格上非常优惠，除了申请难度高，基本上没有别的什么缺点。
02、加州大学伯克利分校
加州大学伯克利分校（University of California,Berkeley）是世界著名的公立研究型大学，在学术界享有盛誉。UCB的MFE项目设置在哈斯商学院下，时长为1年，每年3月入学。
课程侧重于投资、金融市场、数据科学、深度学习和证券估值，还涵盖了行业中常用的数值和模拟数学以及计算机技术，长年在各大Quant排名位居前列。
该项目要求申请人具备强大的定量背景，包括多元微积分、线性代数、微分方程、数值分析和高等统计和概率；较强的编程能力，要求有计算机编程经验（C++、Python），熟悉计算机作为计算和管理工具。
金融方面有宏观与宏观经济学、公司金融、货币与资本市场、投资学等相关课程，项目开始之前补充完毕即，此外还需要优秀的英语听说读写能力。
另外，该项目喜欢有工作经验（最好和量化金融相关）的申请人。
03、卡耐基梅隆大学
卡耐基梅隆大学（Carnegie Mellon University）的金融工程项目通常简称为MSCF，创立于1994年，由商学院、数学系、统计系、信息管理学院4个教学单位合办。
项目强调量化金融的学习，重视计算机编程和金融实践，要求学生完成一个全日制的学习和一个暑期实习。
该项目有两个地点可供选择，一个位于纽约市，距纽约证券交易所仅一个街区，有更多Networking的机会，也有更多的娱乐文化生活；还有一个位于匹兹堡，是CMU的主要学术中心，更有学术氛围，生活成本也相对更加实惠。学生可以根据自己的实际情况进行选择。
该项目对先修课有明确的要求，要求申请者在申请前学习过微积分I和II、线性代数、基于微积分的概率，以及至少一学期的面向对象编程语言课程（C++、Java、Python、C#）。
而从该项目的录取学生专业背景来看，具有数学/统计学、商科/金融、计算机等背景的学生更有优势。
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