金融工程专业可以考什么研究生

金融工程这个专业，说白了就是用数学和编程来解决金融问题。所以考研的大方向，也基本是顺着这条路往下走，或者稍微拐个弯，去那些需要同样技能的领域。

最直接的路，就是继续读金融工程（MFE）或者相关的量化金融（MQF）、数学金融（MMF）硕士。这条路就是专业对口，把你本科的知识往深了学。你要是真心喜欢编程和数学模型，而且不讨厌金融市场的压力，那这绝对是首选。这些项目教的东西非常具体，比如随机微积分、C++编程、金融衍生品定价模型、风险管理。 毕业之后，大部分人会去做量化分析师（Quant）、策略研究员，或者风险管理。工作地点通常在对冲基金、投行、资产管理公司。

这条路不好走。国外的顶尖项目，比如麻省理工、卡内基梅隆、伯克利这些，录取率非常低。 他们不光看你的学校和GPA，还特别看重你的数学和计算机背景。你的本科成绩单里，数学相关的课程分数一定要高。比如高等数学、线性代数、概率论与数理统计、随机过程这些，越高越好。计算机方面，C++和Python是必须会的。光是上过课不行，你得有实际的项目经验。比如自己写过一个简单的交易策略回测系统，或者在GitHub上有自己的代码库，这些都是加分项。很多项目还要求你有相关实习。一段在券商或者基金公司的量化部门的实习，能让你的简历变得很有竞争力。

如果你觉得纯量化的路太窄，或者自己的数学、编程背景没那么硬，可以考虑第二个方向：申请金融硕士（MSF）。金融硕士的范围更广，没那么多数学和编程。它更侧重于公司金融、投资银行、资产评估、兼并收购这些。 简单说，金融工程是教你“怎么给金融产品定价”，而很多金融硕士项目是教你“怎么用这些金融产品去赚钱或者管理公司”。

虽然金融硕士对数学的要求没那么高，但有金融工程的背景去申请，其实是个优势。因为你对金融产品的理解比一般商科背景的学生更深。毕业之后，工作方向也更多样。你可以去投行做IBD（投资银行部），做企业上市、发债这些业务。也可以去PE/VC（私募股权/风险投资）做投资分析。或者去券商研究所做行研，就是分析上市公司，给股票评级。当然，MSF项目里也有一些偏量化的方向，但总体来说，它更看重你对商业和市场的理解，而不是你的建模能力。

第三个方向，是现在非常热门的，转去数据科学（Data Science）或者商业分析（Business Analytics）。这两个领域和金融工程的技能重合度很高。金融工程本身就要处理大量数据，建立数学模型，这不就是数据科学在金融领域的应用吗？所以转过去非常顺滑。

数据科学硕士教的，比如机器学习、深度学习、大数据技术，这些东西现在金融行业也在用。比如用机器学习算法来预测股价、识别交易欺诈、或者做信用评分模型。商业分析硕士则更偏向于用数据来解决商业问题，比如市场营销分析、供应链优化，当然也包括金融分析。

走这条路的话，你的金融背景是个特色。大部分学数据科学的人可能不懂金融市场的逻辑，而你懂。这就让你在求职时有了差异化优势。你可以专门去找金融科技（FinTech）公司的工作，或者去银行、基金公司的数据部门。准备上，你需要加强机器学习的知识，多做一些数据分析的项目，把你的GitHub搞得漂亮一点。可以去Kaggle上参加一些数据竞赛，拿个好名次比你说什么都管用。

最后还有一个选择，就是计算机科学（Computer Science）硕士。如果你在本科期间发现，你对金融本身兴趣不大，反而对写代码、开发软件更感兴趣，那完全可以转CS。金融工程专业的学生，数学和逻辑基础通常都不错，这正是学计算机需要的。

转CS的话，你需要补一些计算机的核心课程，比如数据结构、算法、操作系统、计算机网络。申请的时候，招生官会看你有没有相关的课程背景和项目经验。你可以在本科期间多选修一些计算机学院的课。毕业之后，你可以选择去互联网大厂做软件工程师，也可以回到金融行业，去顶级对-冲基金做交易系统开发。那些高频交易公司，特别喜欢计算机背景强、又懂点金融的人。他们的核心竞争力就是交易系统的速度和稳定性，这纯粹是技术活。

所以，总的来看，路有好几条。关键是你要想清楚自己到底喜欢什么，擅长什么。是喜欢硬核的数学和编程，还是喜欢跟人打交道、分析商业模式？是想一辈子跟金融市场打交道，还是想去更广阔的科技行业看看？把这个问题想明白了，具体考哪个研究生，就只是个技术问题了。