电脑金融数学专业是数学、金融学与计算机科学交叉的新兴学科，主要培养具备数学建模、金融分析及量化计算能力的复合型人才。以下是该专业的主要课程设置及学习方向：

一、核心数学基础课程

微积分与线性代数

掌握微积分基本理论、常微分方程及矩阵运算，为金融建模提供工具。

概率论与数理统计

学习概率分布、统计推断及风险管理方法，分析金融市场不确定性。

实变函数与泛函分析

深入理解函数空间理论，为高级金融模型奠定基础。

二、金融理论课程

微观经济学与宏观经济学

建立经济行为分析框架，理解市场机制与经济周期。

金融学与投资学

掌握金融市场结构、资产定价模型（如CAPM）及投资组合优化方法。

货币银行学与保险学

了解货币供应、银行运作及保险精算原理。

三、金融工程与量化分析课程

随机过程与随机微分方程

用于建模资产价格波动（如布朗运动、伊藤引理）及衍生品定价。

衍生品定价与风险管理

学习Black-Scholes方程、VaR模型及信用风险量化方法。

时间序列分析

应用ARIMA、GARCH等模型预测金融数据趋势。

四、计算机技能与工具

编程语言

掌握Python（NumPy、Pandas）、R、MATLAB等，用于数据处理与模型实现。

量化金融工具

学习蒙特卡洛模拟、有限差分法及数值优化算法。

数据挖掘与机器学习

应用随机森林、神经网络进行高频交易策略开发及风险预测。

五、实践与综合课程

金融建模实训

通过Excel/VBA/Python实现衍生品定价、投资组合分析等实战项目。

案例分析与实习

使用真实市场数据（如股票、外汇）进行回测，参与银行、证券等机构的业务实习。

六、选修方向

金融经济学：

深化经济理论与金融实践结合；

国际金融：关注跨境资本流动与汇率风险管理；

金融科技：探索区块链、人工智能在金融领域的应用。

就业前景

毕业生可从事投资银行、证券公司、保险公司、基金公司、风险管理部等岗位，也可进入咨询公司或研究机构。随着量化金融的快速发展，对具备编程与数据分析能力的人才需求持续增长。