金融数学硕士
知识与技能
完成金融数学硕士项目后，你将具备：
- 对金融数学与量化分析的深入理解，贯通随机定价理论、金融计量经济学与固定收益建模；
- 扎实的机器学习基础：回归、分类、正则化、集成方法，以及深度学习、Transformer、大语言模型、自编码器等前沿技术在金融时间序列与文本分析中的应用能力；
- 熟练的 Python 与 R 计算实践技能，并在合作企业提供的真实高频市场数据上反复锤炼，将金融理论与真实世界紧密连接；
- 独立设计、规划并完成复杂研究项目的能力，将通过一篇为期一学期的毕业论文得到锻炼与展示——这篇论文既是学术成果，也是用于就业或博士申请的高质量作品集；
- 高阶的研究、评估与分析能力，掌握解读复杂数据、金融市场与学术文献所需的量化与数据驱动方法。
人工智能正在重塑量化金融，而这个项目正是为这个新时代而生。我们的金融数学硕士是一段为期一年半的高强度学术旅程：第一年由兼具国际教学、科研与产业经验的专家授课，随后的一个学期进行导师制研究训练，且刻意设计为可与实习或求职并行推进。我们的与众不同之处，在于我们在课堂与交易席位之间架起了一座真正的桥梁：机器学习贯穿课程体系，从数理基础直达深度学习前沿；我们的学生通过与ForthTech和Predictiva 的合作，接触真实市场数据、对话一线从业者。我曾在爱丁堡大学担任金融科技方向副教授六年，也曾在华尔街Susquehanna International Group（SIG）的期权交易部门从事量化研究两年——我设计这个项目的初衷，正是培养行业最渴求的人才：会说 AI 语言的数学家，和真正懂市场的 AI 实践者。
曹弋博士
专业负责人
课程
*课程列表仅供参考，在校师生请登录e-Bridge平台查询实际开课信息。
职业发展
本项目提供严谨且面向未来的训练，致力于培养站在数学、金融与人工智能交汇点上的技术专家与精英人才。毕业生可胜任广泛的量化岗位：量化分析师、量化研究员、风险管理师、数据科学家、算法交易专家，就业去向覆盖投资银行、对冲基金、资产管理公司、保险公司、咨询机构、政府部门，以及高速扩张的金融科技行业。我们的产业合作直接转化为职业通道：“金融深度学习”课程的优秀学生可获得ForthTech深圳办公室的量化分析师实习机会，而Predictiva的CTO产业讲座则让你第一时间了解在实践如何搭建与部署自主AI交易平台。毕业论文特意设计为可与实习、求职并行，因此你收获的不仅是一纸高含金量的学位，更是业界认可的实战能力，对许多同学而言，毕业之前，职业之门已经打开。
概览
当数学遇见机器学习，当金融遇见人工智能……
西交利物浦大学金融数学硕士（MSc Financial Mathematics）是一个全新升级的 AI 赋能项目，为期 18 个月，将机器学习置于量化金融教育的核心位置。项目以严谨的数学内核为根基：随机分析、衍生品定价与对冲、金融计量经济学、投资组合与风险管理、固定收益建模，并在此之上超越传统学位的边界：系统讲授机器学习的基础理论及其在金融中的前沿应用，涵盖统计学习与模型正则化、深度神经网络、Transformer、大语言模型（LLM）乃至区块链技术。专设的机器学习进阶路径（数据科学数理基础、高级统计学习、金融深度学习）将带领你从机器学习的数学语言一路走向 AI 驱动金融科技的最前沿；同时，必修的计算核心课程内嵌机器学习模型，确保每一位学生——无论选修方向如何——都能获得扎实的 ML 实践能力。项目与两家以 AI 驱动量化交易的金融科技公司深度合作：香港的 ForthTech 与英国的 Predictiva，助你直通全球金融行业最炙手可热的量化岗位与前沿研究领域。
为什么选择在西浦学习金融数学？