一、专业设置与培养方向

国内高校的量化金融相关本科专业主要包括金融数学、金融工程、计算金融、金融科技等方向，不同院校根据学科优势在课程融合上各有侧重：

1. 金融数学（如吉林大学、南方科技大学、西南财经大学等）

侧重数学建模与金融理论结合，课程涵盖微积分、概率统计、金融衍生品定价等，强调用数学工具解决金融市场问题。

2. 金融工程（如厦门大学、中国人民大学等）

以金融产品设计与风险管理为核心，课程融入Python编程、数值分析、算法交易等计算机技术。

3. 计算金融（如哈尔滨工业大学、华中科技大学、西南财经大学等）

深度融合计算机科学与金融学，开设数据库、数据分析方法、金融量化分析等课程，培养数据驱动的金融决策能力。

4. 金融科技（如北京大学、复旦大学等）

注重区块链、人工智能与金融场景结合，课程包括机器学习、大数据分析、智能投顾等。

二、计算机与金融课程的融合模式

1. 数学与统计基础课程

  • 核心课程：高等代数、概率论、随机过程、时间序列分析、最优化方法等。
  • 融合案例：厦门大学《高级金融工程》课程通过随机微分方程和蒙特卡洛模拟解决衍生品定价问题，要求学生用Python完成项目。

    • 2. 计算机编程与算法课程

  • 编程语言：Python（主流）、C++、R、MATLAB等，用于金融建模与数据分析。
  • 技术课程：数据结构与算法、机器学习、数值分析（有限差分法、蒙特卡洛模拟）等。例如，西南财经大学计算金融专业要求掌握Python在量化交易中的应用。

    • 3. 金融理论与实务课程

  • 基础金融：金融市场学、公司金融、投资学、衍生品定价（如Black-Scholes模型）。
  • 量化实务：量化投资策略、风险管理（VaR模型）、高频交易算法等。中国人民大学量化金融项目通过案例教学结合金融数据挖掘与建模。

    • 4. 跨学科项目与实践

  • 实践环节：部分高校设置金融科技竞赛（如Kaggle量化竞赛）、校企合作项目（如与券商联合开发交易策略）。
  • 认证补充：CQF（国际量化金融分析师）等证书课程被纳入选修，强化编程与金融建模能力。

    • 三、典型院校与特色课程

    1. 厦门大学

  • 课程特色：金融工程专业开设《固定收益证券》《高级金融工程》，通过编程解决利率模型和期权定价问题，注重实务操作。
  • 师资亮点：郑振龙、陈蓉等教授主导的课程强调中国市场特殊性分析。

    • 2. 清华大学（计算机与金融双学位）

  • 跨学科融合：整合计算机学院与经管学院资源，课程涵盖算法设计、区块链技术、金融机器学习，培养复合型人才。

    • 3. 西南财经大学（计算金融专业）

  • 课程体系：数学建模与数学实验、金融工程学、数据库与数据分析方法，强调用计算技术优化资产配置。

    • 4. 中国人民大学

  • 量化金融项目：应用经济学（双一流学科）支撑下，课程包括金融计量经济学、Python数据分析，注重政策与技术的结合。

    • 5. 哈尔滨工业大学

  • 计算金融专业：课程设置突出数值分析、金融计算、高频交易策略设计，结合工科院校的算法优势。

    • 四、总结与建议

    1. 课程选择建议：

  • 理工科背景学生可优先选择计算金融或金融工程，强化编程与建模能力；
  • 文科转量化需补充数学与编程基础，可关注金融科技或辅修计算机课程。

    • 2. 能力提升路径：

  • 参与Kaggle量化竞赛、Jane Street金融预测赛等实战项目；
  • 考取CQF、FRM等证书，系统学习量化工具。

    • 3. 院校报考参考：

  • 传统金融强校（如厦大、人大）适合理论结合实践；
  • 理工强校（如哈工大、华科）更侧重技术实现。

    • 如需具体院校的课程大纲或最新排名，可参考来源网页获取详细信息。