更新时间：作者：小小条
不少同学刚接触商科时，总把 “金融学” 和 “金融工程” 搞混 —— 以为都是 “搞钱的专业”，选哪个都一样。其实两者差别超大：一个偏 “分析市场、做投资决策”，一个偏 “用数学编程解决金融问题”。今天研小鹿就把这两个专业的核心区别、升学就业路径全讲透，帮你避开 “选错专业走弯路” 读研的坑！
1. 金融学（MSF）：“金融圈通识课”，适合爱跟人打交道的
金融学硕士更像 “金融全能型培养”，核心是教你玩转金融市场的规则和逻辑。课程从《公司金融》《投资组合管理》这类基础理论，到《ESG 投资》《国际金融法规》等细分方向，基本覆盖投行、基金、银行的核心业务。就像我申的美国某 MSF 项目，课堂上很少死磕公式，更多是组队做案例：比如给一家初创公司设计融资方案，或者模拟投行路演。教授大多是前华尔街投行高管，上课总结合实战讲 “怎么跟客户谈估值”“写研报要避哪些坑”，对沟通能力要求特别高，毕竟未来工作要跟客户、团队频繁对接。
2. 金融工程（MFE）：“金融 + 技术硬核课”，适合数学编程迷
金融工程本质是 “用技术解决金融问题”，课程直接拉满 “数学 + 编程 + 金融” 的难度。斯坦福、巴鲁克这些顶尖项目，光必修课就有《随机过程》《偏微分方程》《Python 量化交易》，甚至要求掌握 C++ 和 MATLAB。有一个学员在 NYU 读金工，说日常就是 “建模 - 回测 - 改代码” 循环：比如用算法算期权价格，或者爬取股市数据测试交易策略，课程里 60% 都是量化模型训练。要是高中数学就头疼、连 Python 基础都没有，读这个专业真的会天天熬夜赶 due。
本科是金融学的升学路径
本科是金融工程的升学路径
金融工程（本科）的升学路径
金融工程本科是 “数学 + 编程 + 金融” 的交叉学科 ，升学方向围绕 “量化金融、数据科学、学术研究” 展开，走 “技术驱动金融” 的路线：
方向 1：金融工程（硕士）
毕业后可进入投资银行、金融机构、证券公司（比如做衍生品定价、风险管理），或基金管理、银行风控部门，核心是用量化模型解决金融实务问题。
方向 2：金融工程（硕博）
走学术或高端量化路线，可进入科研机构、大学（当教授）、国际金融公司、私募基金，成为研究员、量化金融专家，侧重金融理论研究或顶尖量化策略开发。
方向 3：统计学 / 数据科学（硕士）
转向纯数据技术领域，进入数据分析公司、金融科技企业、互联网公司，做数据科学家、数据分析师、风控分析师，把金融工程的量化能力迁移到更广泛的数据场景中。
金融（本科）的升学路径
金融本科是 “金融通识 + 市场分析” 的基础学科 ，升学方向更灵活，覆盖 “传统金融、量化金融、金融科技、商业分析” 四大类，适配不同性格和能力的学生：
方向 1：金融会计（硕士）
偏向传统金融与管理，毕业后进入投行、券商、咨询公司、互联网大厂、各类商科公司，从事投资分析、运营管理等工作，核心是 “用金融逻辑做决策和资源配置”。
方向 2：金融工程 / 金融数学（硕 + 博）
走量化金融路线，进入私募基金、量化公司、对冲基金，成为量化交易员、量化策略师，靠数学模型和算法做高频交易、衍生品定价。
方向 3：金融 + 计算机（硕士）
主打 “金融科技”，进入金融科技公司、银行、互联网金融平台、计算机开发部门，做数据分析师、金融科技开发，比如设计智能投顾系统、搭建风控算法。
方向 4：商业分析（硕士）
偏向 “商业策略 + 数据分析”，进入数据分析公司、咨询公司、科技公司，做数据分析师、商业分析师、战略顾问，帮企业从数据中找增长机会。
这才是咱们最关心的！2025 年的数据显示，两者起薪能差 10 万 +，岗位方向更是天差地别：
1. 金融学（MSF）：“传统金融圈主力”，岗位广但分化大
主流岗位：投行分析师（写招股书、做尽调）、基金研究员（分析行业写报告）、银行管培生（轮岗后定方向），还有近年火的 ESG 咨询岗。薪资水平：一线城市起薪 14-18 万，头部券商投行部能到 18 万 +，但地方性银行可能只有 8-10 万，差距能到 112%。留美的话，纽约投行起薪比中西部高 38%，但要熬得住 “996 + 出差” 的强度。适合人群：擅长沟通、喜欢跟人打交道，能接受 “靠资源和经验晋升”，比如想进投行积累人脉，未来跳槽企业投融资岗的。2. 金融工程（MFE）：“技术高薪岗”，稀缺性拉满主流岗位：量化交易员（用模型自动交易）、金融工程师（设计衍生品）、科技公司风控岗（比如腾讯金融科技部做信贷模型），甚至对冲基金算法岗。薪资水平：简直是 “薪资天花板”—— 国内头部量化私募起薪 50 万 +，腾讯、阿里这类企业给 28-35 万，比同岗位金融硕士高 12 万；巴鲁克学院毕业生在华尔街起薪 16.2 万美元，还能拿 30% 签字费。适合人群：耐得住寂寞敲代码，喜欢跟数据打交道，想靠技术 “躺赢”（毕竟金融科技岗位供需比才 1:4，根本不愁找工作）。1.南洋理工大学的金融工程硕士
南洋商学院的金融工程硕士（MFE）是一个独特的研究生项目，使学生能够在高科技金融领域成为一名充满活力的专业人士。学生将在这个项目中向世界一流的教师和行业经验丰富的专业人士学*如何在风险管理、产品结构、定量交易、定量研究和金融信息技术等领域解决问题。学生将有机会向不同学科的专家学*，包括金融、计算机和数学。与这些教师和行业专业人士的密切互动将使学生能够将现实生活经验与学术研究结合起来，丰富他们对当今金融世界的理解。该MFE的一个亮点就是，在为期一年的学*中，学生可以选择去美国的CMU大学进行为期七周的学*，吸收CMU在计算机领域的优势。当然学生也可以选择全程在南洋理工学*。
由于这个项目的课程非常量化，为了保证学生入学后能快速适应，学校要求所有学生在正式开学前的6月份都需要先完成几门数学预备课程，同时金融和编程领域也有预备课程的选修课。这些预备课程的选课包括：基础数学、矩阵代数、向量空间、微分、优化、积分、差分和微分方程、财务报表、货币时间价值、债券与股票加优先股、项目投资分析、现金流量估算与风险分析、财务与金融体系、Excel/VBA、R、Python/C++。
从1999年开始，南洋理工就与美国的CMU（卡内基梅隆大学）开展了合作项目，在MFE项目中选择CMU track的学生，将能够到CMU完成为期7周的小学期，学*四门课程，最后获得由CMU颁发的计算金融证书（Certificate in Computational Finance）。
申请要求：
基于MFE高度量化的特质，在招生时，学校要求申请者来自以下专业背景：应用数学、应用科学、统计、计算机、工程、经济学，或其他量化专业。此外，申请者必须提交GMAT或者GRE。语言分数建议有TOEFL 100+/IELTS 7.0+。根据学校提供的数据，该项目每年招生人数在40-60人，70%是国际生，因此招生人数并不多，竞争非常激烈。
2. 香港中文大学金融硕士
香港作为国际金融中心，金融硕士项目的竞争一向激烈。而香港中文大学（CUHK）的MSc in Finance，凭借其1年学制、超高就业率（毕业3个月内就业率超90%）和顶尖的量化实践资源，成为众多申请者的“白月光”。
课程设置：量化与实务“双修”，选修自由度极高核心课：夯实金融底层逻辑项目需完成12门课程（7门核心+5门选修），核心课覆盖金融核心领域：硬核技能：Python in Finance、金融定量方法市场实战：衍生品市场、投资组合分析企业视角：高级财务管理、公司财务报告从课程设计可以看出，项目既注重编程与量化分析能力（如Python和金融建模），也强调企业融资与决策思维，适合不同职业规划的学生。选修课：自由定制方向5门选修课提供近20个选项，堪称“金融领域百科全书”：量化党必选：机器学*、数学财务建模、量化风险管理企业金融方向：并购、风险投资、中国资本市场专题前沿领域：可持续金融、行为金融尤其推荐选修课中的《金融交易策略》与《金融实地研究》，前者在仿真实验室使用彭博终端实操，后者直接对接企业项目，解决真实金融问题。
· 一对一求职服务：从简历修改到模拟面试全程覆盖，尤其针对非港籍学生提供留港工作指导。
· 独家资源池：每年举办金融招聘专场，合作企业包括高盛、摩根士丹利、中金等顶尖机构。
· 校友网络强大：毕业生多进入投行、资管、商业银行等领域，香港就业占比约40%，内地以北上广深为主。
· 近80%毕业生进入银行与金融业，岗位涵盖投研、风险管理、交易等核心岗位。
· 非金融领域求职者多选择咨询、科技大厂战投部（如腾讯、阿里），凸显项目跨界能力。
申请要求：
· 专业背景：90%录取者为金融、经济、会计等商科背景，少部分为数学/统计等量化专业。
· 院校偏好：985/211学生占比超70%，双非录取者普遍有高GPA（3.7+）+ 强实*（顶尖金融机构）。
· 标化成绩：官方不强制要求GMAT/GRE，但实际录取者中约60%提交GMAT（均分700+），语言建议雅思7或托福100。
· 量化能力是加分项：课程中涉及大量Python和建模内容，若有理工复合背景或数据分析经历，可放大优势。
· 实*＞科研：项目偏好有投行、行研、资管实*的申请者，Big Name实*（如中金、中信）更能脱颖而出。
· 文书避开模板化：需紧密结合课程设置（如选修课方向）和职业目标，体现对香港金融市场的理解。
1. 想申金融学：先攒 “实战经验”
大一大二：先考证券 / 基金从业证打基础，选修《西方经济学》《货币银行学》补专业知识；加入学校商业社团，参加模拟炒股大赛练手。
大三关键期：冲高质量实*！优先选头部券商、公募基金的暑期实*（留用概率高），实*时多记 “项目笔记”，比如参与过哪家公司的尽调，用了什么估值方法。
文书避坑：别只写 “我做了啥”，要突出 “我解决了啥问题”，比如 “发现财报异常数据，协助团队调整估值模型”。
2. 想申金融工程：死磕 “数学编程”
大一大二：数学啃下《高等数学》《线性代数》《概率论》，编程从 Python 入门，去 LeetCode 刷简单题，再学 MATLAB（金融建模必备）。
大三发力：找量化相关经历 —— 跟着老师做科研（比如 “基于机器学*的风险定价”），或者在 GitHub 上传自己的量化项目；实*优先选券商量化部、量化私募，哪怕只是整理数据、跑基础模型。
选校技巧：工学院下的金工项目更看重编程，数学系下的侧重数学，根据自己短板选（比如数学好编程弱，申 NYU 数学系项目更合适）。
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