香港科技大学金融数学理学硕士学位课程开设了机器学习和区块链技术等新课程,以连接量化金融的新兴趋势。
通过香港科技大学金融数学理学硕士学位课程的学习,学生将设计和评估用于衍生品定价、投资组合管理和交易策略的定量模型;在金融交易中制定适当的风险监控程序,并利用风险评估中的统计技术进行有效的情景模拟;设计用于分析金融数据的计算机系统,并设计用于校准市场数据的模型参数的数字方法;对金融市场的动态进行评估,并制定量化策略以寻求基金管理的投资机会;以及对金融问题进行定量分析,并制定有效解决这些问题的策略。
1、Quantitative Modeling of Derivatives Securities
2、Quantitative Methods for Fixed-income Instruments
3、Mathematical Models of Investment
4、Advanced Credit Risk Models
5、Software Development with C++ for Quantitative Finance
6、Computational Methods for Pricing Structural Products
7、Advanced Numerical Methods I
8、Mathematics Models of Financial Derivatives
9、Interest Rate Models
10、Stochastic Calculus
11、Advanced Probability and Statistics
12、Advanced Data Analysis with Statistical Programming
13、Quantitative Analysis of Financial Time Series
14、Quantitative and Statistical Risk Analysis
15、Advanced Probability Theory I
1、衍生证券的定量模型
2、固定收益证券定量研究方法
3、投资数学模型
4、高级信用风险模型
5、使用C++进行定量金融软件开发
6、结构型产品定价的计算方法
7、高级数值方法(一)
8、金融衍生品中的数学模型
9、利率模型
10、随机计算
11、概率论与数理统计
12、用统计编程实现数据分析
13、金融时间序列定量分析
14、定量与统计风险分析
15、高级概率论