UCSD量化金融硕士学什么课程？

UCSD量化金融硕士核心课程

有4门必修核心课程：

1) MGTF 402 - Investment Analysis- 投资分析。介绍定量方法来分析资产的定价和回报，如股票、债券和衍生品，并开发将现代投资组合理论在实践中应用的方法。推导最具影响力的金融模型，并探讨它们的实际应用。

2) MGTF 403 - Advanced Financial Risk Management- 高级金融风险管理。介绍识别、测量、估计和控制风险的方法，一般用于固定收益、外汇和股票市场风险管理情景中。回顾衍生品的定价和套期保值应用，如期货、期权和CDS。

3) MGTF 404 - Financial Econometrics and Empirical Methods- 金融计量经济学和实证方法。弥合理论金融模型与现实世界之间的差距，涵盖实证金融学的主要成就。实证练习和真实金融数据分析将帮助学生真正理解课程内容。

4) MGTF 415 - Collecting and Analyzing Financial Data- 收集和分析金融数据。教学生如何获取和处理数据，以回答金融中的实证问题。数据可以是数字的或文本的，可以是结构化的或非结构化的。具体的数据源可能包括CRSP、Compustat、Thomson Reuters和Bloomberg。会用到一些编程技术。

UCSD量化金融硕士选修课

要完成包括职业发展课程的32学分选修课，部分代表性课程如下：

MGTF 401 - Financial Accounting (4)

MGTF 405 - Business Forecasting (4)

MGTF 406 - Behavioral Finance (4)

MGTF 407 - Valuation in Corporate Finance (4)

MGTF 408 - Real Estate Finance (4)

MGTF 410 - New Venture Finance (4)

MGTF 409 - M&A and Corporate Restructurings

MGTF 411 - Stochastic Calculus and Continuous Time Finance (4)

MGTF 412 - Financial Statement Analysis (4)

MGTF 413 - Computational Finance Methods (4)

MGTF 418 - Preparing for the CFA Exam

MGTF 419- CFA Level II Exam Preparation

MGTF 420 - Financial Markets and Institutions

MGTF 421 - Corporate Finance

MGTF 422- Derivatives & Structured Finance

MGTF 423 - Data Science for Finance I

MGTF 424 - Data Science for Finance II– Machine Learning

MGTF 430 - Asset Management

MFTF 495 - Data Science for Finance using Python (4)

跟金融工程硕士相比，UCSD的MQF注重于金融模型和基于数据的分析，而金融工程是创建结构化产品，如抵押债务凭证、外来衍生工具等。

UCSD量化金融硕士Capstone Project

Capstone project是在一个四人小组中研究行业内公司感兴趣的主题。有机会与知名公司合作，它们将提出一个主题并帮助指导研究。也有机会获得真正的行业经验，这将有助于未来找工作。团队也可以定义自己的项目，前提是导师的批准和愿意指导。