爱丁堡大学金融数学专业课程学习规划

金融数学是一门融合了数学、统计学和金融学的综合性学科。在这个领域，学生将学习如何运用数学和统计学的工具来分析金融市场的行为和金融产品的特性，从而为投资决策、风险管理和金融衍生品定价提供理论和实践支持。

爱丁堡大学金融数学课程分为了两个方向，一个是计算数学金融理学硕士，另一个是金融建模与优化理学硕士。每个理学硕士课程都有独特的侧重点，但共同的目标都是让你掌握扎实的金融衍生品定价、风险管理和投资组合优化知识，以及现代定量金融领域所需的计算技能。下面我们就具体来看一下这两个方向的课程学习规划。

一、计算数学金融理学硕士课程

如果你是全日制学生，你将在第一和第二学期总共修读 120 个学分的课程，然后在暑期完成 60 个学分的毕业论文。

你可以选择学习三个"方向"之一：计算方向、金融方向或机器学习方向。每个方向都有不同的必修课和选修课。你所选的课程将取决于每年的课程供应情况，随着课程的发展，这些课程可能会发生变化。

1、必修课程（所有方向）

以下列出的课程是计算数学金融硕士课程所有方向的必修课程。除非另有说明，否则所有课程均为 10 学分。

• 第一学期

离散时间金融

Python 编程

金融随机分析（20 学分）

• 第二学期

数字概率与蒙特卡罗

风险中性资产定价

随机控制与动态资产配置

金融数学研究技能

2、必修课程（特定方向）

所有特定方向必修课程均在第 2 学期学习。除非另有说明，否则所有课程均为 10 学分。

• 计算类必修课程

时间序列

数值偏微分方程

• 金融类必修课程

金融风险理论

金融优化方法

• 机器学习必修课程

Python 机器学习

3、选修课程

除非另有说明，否则所有课程均为 10 学分。

• 第一学期

区块链和分布式账本

编程技巧

金融、风险与不确定性

贝叶斯理论

• 第二学期

强化学习

算法博弈论及其应用

金融风险理论

信用评分

金融优化方法

贝叶斯数据分析

整数与组合优化

时间序列

数值偏微分方程

4、学位论文

暑假期间，学生将在金融数学的认可领域开展一个项目。该项目的目的是提供一个机会，应用在课程中开发的技能，完成一项较长的工作，并加深对数学金融某一特定领域的理解。学生需要根据自己的研究成果撰写论文，并介绍自己的研究成果。

二、金融建模与优化理学硕士课程

如果你是全日制学生，你将在第一和第二学期总共修读 120 个学分的课程，然后在暑期完成 60 个学分的毕业论文。

你所选的课程将取决于每年的课程供应情况，随着课程的发展，这些课程可能会发生变化。

1、必修课程

除非另有说明，否则所有课程均为 10 学分。

• 第一学期

离散时间金融学

优化基础

金融随机分析（20 学分）

• 第二学期

金融学中的优化方法

数字概率与蒙特卡罗

风险中性资产定价

金融数学研究技能

2、选修课程

除非另有说明，否则所有课程均为 10 学分。

• 第一学期

运筹学基础

随机建模

金融、风险与不确定性

Python 编程

• 第二学期

算法博弈论及其应用

时间序列

金融风险理论

数据科学的大规模优化

信用评分

随机控制与动态资产配置

Python 机器学习

数值偏微分方程

3、学位论文

暑假期间，你将就批准的主题开展一个项目，并在此基础上撰写论文。通过该项目，你将有机会把在课程中学习到的技能应用到实际的运筹学和金融数学问题中。项目可以采取为赞助机构提供咨询的形式。项目通常涉及问题建模以及应用现有的运筹学和金融数学技术。如果你对特定行业或政府部门感兴趣或与之有联系，你可以自己提出项目建议。

总的来说，爱丁堡大学的金融数学课程不仅要求学生具备扎实的数学功底和统计分析能力，还需要对金融市场和金融产品有深入的理解。金融数学专业的学生将掌握数值分析、随机过程、金融工程、期权定价等方面的知识，并且能够运用这些知识来解决金融领域的实际问题，为金融机构和企业提供有效的决策支持。如果有同学需要爱丁堡大学课程辅导，可以直接与我们联系，我们会为你提供一对一的学习指导和支持。