因为不同院校在课程设置上会有所不同，下面以普林斯顿大学为例整理量化金融硕士课程设置方便大家理解。

　　1.量化资产管理

　　专注于设计和评估帮助组织管理风险回报权衡的金融产品。从事投资组合管理、风险管理、资产定价和对冲工作，为这个不断发展的领域的领导者和创新者提供必要的量化背景。主要投资银行、对冲基金和成功的量化资产管理公司强烈要求。包括概率、优化、随机微积分、动态规划、机器学习和金融经济学多个学科的课程。

　　2.数据科学与金融技术

　　对于那些对基于计算机的技术及其在金融中日益重要的大数据应用感兴趣的人。专注于“实时”计算环境所需的计算技术，包括高效的交易系统、算法、高频数据分析、接口、处理大型数据库和计算机网络的安全性。对于要求更高效的交易流程、以更快的速度和更低的成本提取数据信号的有竞争力的金融公司来说必不可少。课程涵盖金融技术（FinTech）、计算机科学和金融计算方法的最新工具和技术，包括机器学习、信息检索、人工智能和深度学习。

　　3.估值与宏观经济分析

　　专注于对公司估值和结构性宏观经济状况的战略理解。研究如何评估和资助投资项目，包括启动融资、交易重组以及如何确定公司的最佳资本结构。制定与宏观经济预期表现一致的战略。风险投资基金、全球宏观基金、金融战略咨询和养老基金的基础知识。包括公司金融、行为金融、投资项目、金融重组、并购、激励设计、首次公开募股、时间序列分析、宏观经济学以及资产和负债管理等课程。

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