JHU——金融数学项目
美国约翰霍普金斯大学地处马里兰州巴尔地摩市，地理位置优越，距首都仅40分钟左右的车程，且在首都DC也有分校区；排名高，美国综合排名第10，USNEWS世界排名11，远在国内顶尖大学之上，不仅如此，约翰霍普金斯大学集万千宠爱于一身，在其他排行榜也都稳稳占据着TOP15的位置。如此不负众望的学校，自然也是不能逃脱大家的注目啊。今天带着大家看一看学校工学院下的金融数学专业。
项目介绍
约翰霍普金斯大学的金融数学硕士项目是工学院下应用数学和统计系提供的工程学位硕士。项目的学制是3学期，夏季末开学，第二年12月中旬结束。有较强的定量本科背景的学生鼓励申请此项目。
项目的目标是培养下一代金融数学领域的领导者，为此，项目在注重加强学生的定量能力的同时，也注重将现实问题转化为数学模型，以及将此结果传递给专业和非专业人士。
毫无疑问，熟练计算机知识对金融数学是必要的，因此每个学生要有将计算机用于金融数学的知识。这些知识包括：计算机编程（C++）、数值软件的应用、符号运算、算法和数据接口的实施等。同时需要数学方面多变量微积分、线性代数、微分方程、概率统计课程。有效的沟通能力也很重要，项目会通过研讨会和课程论文的展示报告来加强学生的沟通表达能力。
课程设置
4 门核心金融数学课
550.442 Investment Science
投资学
550.444 Introduction to Financial Derivatives
金融衍生品介绍
550.445 Interest Rate and Credit Derivatives
利率和信用衍生品
550.448 Financial Engineering and Structured Products or 550.446 Risk Measurement/Management in Financial Markets
金融工程和结构化产品，或金融市场风险测量/管理
5 门核心应用数学课
550.427 Stochastic Processes and Applications to Finance
随机过程以及在金融中的应用
550.433 Monte Carlo Methods
蒙特卡罗模拟方法
550.413 Applied Statistics and Data Analysis
应用统计和数据分析
550.439 Time Series Analysis
时间序列分析
550.461 Optimization in Finance
金融最优化
3 门选修课
一门应用数学和统计类课程
一门金融数学类课程
一门其他的课程
选择分支
有5个分支可以选择：风险管理、资产管理、衍生品、定量交易/算法交易/高频交易、固定收益&期货。
不论选择哪一个分支，都需要完成的课程有
2 门金融数学核心课
550.444 Introduction to Financial Derivatives
金融衍生品介绍
550.445 Interest Rate and Credit Derivatives
利率和信用衍生品
3 门应用数学核心课
550.427 Stochastic Processes and Applications to Finance
随机过程以及在金融中的应用
550.413 Applied Statistics and Data Analysis
应用统计和数据分析
550.439 Time Series Analysis
时间序列分析
两种形式除了课程之外，还有金融数学硕士研讨会、沟通能力的锻炼和暑期实习，学生可以利用第1年的冬季假期和第二年的暑期进行相关的实习。
申请要求
- 背景要求。本科是工程、数学、科学、金融或经济学专业，且要完成以下课程：微积分&多元微积分、线性代数、微分方程、概率论与统计、微观经济学和宏观经济学、计算机编程（如C++）、至少两门写作证明的课程（如分析学、抽象代数、拓扑学）。
- 申请材料：
申请费75美元；
GRE成绩，送分代码5332，不接受GMAT；
TOEFL或IELTS成绩，TOEFL送分代码5332；
3封推荐信；
非官方成绩单；
个人陈述；
其他有利申请的信息。
案例
M同学，211本科金融工程专业，GPA85+，TOEFL105+，GRE325+，国内知名证券公司、商业银行和国际知名投行实习，一个研究经历，JHU金融数学录取。
L同学，北京知名高校，金融+数学专业，GPA3.3+，TOEFL105+，GRE330+，四大、国内知名券商的实习，竞赛经历丰富，JHU金融数学录取。
截止时间：1-15
链接：
http://engineering.jhu.edu/ams/graduate-studies/admissions-criteria-admission-process/
录取决定基于4个主要因素：项目经历，数学课程背景、GPA、GRE成绩、推荐信。
