作为融合金融理论、数理建模与编程技术的跨学科领域，金融工程硕士项目通常由工程学院主导建设，亦有部分院校将其设置于商学院或数学系，例如南加州大学、伊利诺伊大学香槟分校将其纳入工学院体系，而加州大学伯克利分校则将其置于哈斯商学院旗下。
这种复合型学科特质决定了其生源的高度多元化。申请者不仅来自传统商科和数理背景，更有近半数来自物理、计算机及工程领域的跨专业竞争者。
由于项目规模普遍较小（通常每届仅30-100人），其录取难度堪比顶尖院校的计算机与电子工程专业。
值得注意的是，不同院系背景的金融工程项目对申请者的考察维度存在显著差异。
理工类项目更强调量化建模能力，如伯克利分校明确要求申请者具备微积分、线性代数、统计学、数值分析及C++编程等先修课程；而商学院项目则更重视行业实践经验，部分项目录取者平均工作经验达2.5年。
建议申请者根据目标院校特性针对性提升学术/实践背景。
QuantNet最新排名体系采用三维评价模型：
• 学术声誉（20%）：同行评审得分
• 就业表现（55%）：涵盖毕业时就业率（10%）、3个月内就业率（15%）、起薪+签约奖金（20%）及雇主评价（10%）
• 生源质量（25%）：本科GPA（17.5%）与录取率（7.5%）
数据缺失项目不予参评（标记为NR）
本年度最大黑马当属普林斯顿大学，其金融硕士项目首次登顶，毕业生平均起薪（含奖金）突破26万美元大关，就业率更达惊人的95%。
长期霸榜的巴鲁克学院虽退居次席，但20万美元的起薪水平与91%的就业率仍彰显实力，加之仅4.2万美元的学费（不足普林斯顿1/2），堪称性价比之王。
顶尖项目深度解析
纽约市立大学巴鲁克学院
「 Baruch College 」
这所低调的公立院校在商科教育领域享有盛誉，其金融工程硕士由齐克林商学院打造，课程设置紧贴业界需求。
项目采取"技术面试+实操考核"的独特选拔机制，重点考察编程能力与量化思维。
依托曼哈顿地理优势，项目与华尔街建立深度人才输送管道，90%毕业生就职于纽约金融机构，涵盖量化研究、衍生品定价等核心岗位。
加州大学伯克利分校
「 University of California, Berkeley 」
哈斯商学院的MFE项目以"理论实践双强化"著称，课程涵盖机器学习在金融建模中的应用、高频交易策略等前沿领域。
项目实行"三学期制"，包含暑期实习模块，录取者平均GPA3.79且多具2年以上工作经验。
毕业生多任职于贝莱德、摩根士丹利等机构的量化研究或风险管理岗。
纽约大学
「 New York University 」
该校提供三类金融类硕士：工学院的金融工程（IAQF认证）、商学院的计量金融（上海联合培养）及数学系的金融数学。
克朗数学研究所与斯特恩商学院联合开设的金融数学硕士尤为严苛，每年全球仅录取30人，课程侧重随机过程、数值方法等硬核内容，毕业生多进入对冲基金与金融科技领域。
卡内基梅隆大学
「 Carnegie Mellon University 」
作为计算金融领域的先驱，CMU的MSCF项目开创了"计算机+金融"的跨学科培养模式。
项目设置匹兹堡与纽约双校区，学生可深度接触两大金融重镇的行业资源。其特色职业发展服务包括：量化金融竞赛、高频交易模拟系统及校友导师计划，助力毕业生入职城堡证券、德银等顶尖机构。
⬥申请策略建议
• 标化门槛持续攀升：目标Top20项目需保持GPA3.5+，托福105+/雅思7.5+
• 量化能力可视化：通过Coursera认证课程补齐编程（Python/R）与数学（随机过程）短板
• 实践经历差异化：参与Kaggle金融预测竞赛、券商量化实习或区块链开发项目
• 文书聚焦职业洞察：结合目标院校课程特色，阐述对算法交易、加密货币等细分领域的认知
随着金融科技浪潮席卷全球，具备扎实数理基础与编程能力的复合型人才将持续走俏。建议申请者至少提前18个月规划，通过系统性准备突破顶尖项目的竞争壁垒。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
