专业名称：计算金融

授予学位：管理学学士

专业名片：

食品安全大数据技术北京市重点实验室

农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室

培养目标及特色

本专业旨在培养适应新时代需求的计算金融高端复合型人才，紧密结合我校金融数学、管理科学以及计算科学的优势资源，着重培养学生运用先进信息技术解决金融领域复杂问题的能力。学生通过本科阶段的学习，能够系统掌握管理科学、大数据方法、计算机理论、人工智能技术、金融学、数学和统计学的相关知识，能够在金融量化交易、金融信息系统开放、金融系统建模与分析、风险管理等相关领域，运用大数据和人工智能技术解决实际问题，成为适应科技进步和面向金融行业发展的新型创新人才。

主要课程

数学统计类：高等数学、高等代数、概率论与数理统计、离散数学、工程统计学、运筹学、金融随机过程。

经济管理类：微观经济学、宏观经济学、会计学、金融学、证券投资学、计量经济学。

大数据人工智能类：程序设计、Python 高级语言程序设计、数据库原理与应用、人工智能导论、机器学习。

毕业去向

本专业方向就业前景广阔，毕业生可以报考管理科学与工程、大数据技术与工程、金融学、金融工程、工业工程与管理、人工智能等专业的研究生，可以申请境外名校的管理学、数据科学、会计学等专业的研究生，还可以到各类金融或非金融机构从事人工智能算法设计与实现、金融科技产品设计与计算、大数据分析与计算、金融系统开发、量化交易等工作。本专业为新办专业，暂无毕业生

实践教学

计算金融专业实践主要由课内实践和课外实践两部分构成，课内实践是实验室仿真模拟实验，课外实践指专业实习

（1）实验室仿真模拟实验：包括计算金融相关建模与仿真实验、管理决策模型与方法实验、商业数据分析与应用实验、企业管理实践实验和项目管理软件应用实验等。通过仿真模拟，使学生对计算金融的知识有清晰、直观的了解，既培养学生的实践动手能力，又加深学生对管理基础理论和实际工作的认识。

（2）集中实践环节：除分散在各门课中的实验外，设置专业实习、毕业实习及毕业论文等集中实践教学环节。与多家企业和地方政府部门建立合作关系，学生可在这些单位进行实习，提升学生管理实践与社会适应能力

提问解析

问答：

 问：计算金融专业与传统金融学专业相比有什么特色？

答：计算金融融合了计算机科学、数学、统计学和金融学等多个学科，强调运用计算机技术和数据分析方法解决金融问题，如量化交易、风险管理等，随着大数据、人工智能等技术的兴起，计算金融专业的毕业生在金融科技、数据分析、风险管理等领域具有更广阔的就业前景。

问：计算金融专业的就业方向如何？

例：目前各大金融企业，诸如各大银行、证券公司、保险公司和资产管理公司对计算金融人才的需求日益增加，且薪资待遇呈现上升趋势。常见的人才需求类型如：量化分析师、数据工程师、机器学习工程师、人工智能工程师、区块链开发者、金融软件开发工程师等。

误区vs 解答：

 误区：计算金融专业容易学得杂而不精。

解答：计算金融专业虽然是交叉学科，但是通过明确的课程设置和教学计划，确保学生能够系统地学习并掌握数学、计算机科学和金融学等核心知识。同时设置了很多实践教学、项目训练和实习机会，学生能够将理论知识应用于实际情境中，加深对专业知识的理解，并培养实际操作能力。

误区：计算金融专业只关注量化分析和理论研究。

解答：计算金融专业确实涉及量化分析和模型构建，但它同样注重理论与实践的结合。学生不仅需要掌握数学、统计学和计算机科学的理论知识，还需要了解金融市场的实际运作情况，并能够运用所学知识解决实际问题。此外，计算金融专业也强调创新思维和批判性思维的培养，鼓励学生不断探索新的金融产品和服务模式。

1. 
   

计算金融人才需求类型

国家工程实验室