计算金融专业

答：计算金融专业是教育部 2018 年度审批新增的专业，“计算金融”是计算机、金融工程与管理科学相结合的交叉学科，该专业研究运用数学模型和计算机的数据组织和数据分析工具解决金融领域的各类复杂问题，旨在培养计算机领域和金融行业的复合型人才。

计算金融专业的优势主要有以下几点：

• 该专业与大数据及互联网+的背景紧密结合，具有较强的时代性和前瞻性，能够适应未来金融市场的发展需求。
• 该专业系统掌握经济管理基础理论、大数据分析方法和管理技能，具有创新意识、实践能力和国际视野，能够在相关部门从事信息管理、数据分析、业务流程优化、商务智能决策和互联网智能化等工作。
• 该专业开设了多元统计分析与R建模、时间序列分析方法、人工智能与机器学习、证券投资学、衍生金融工具、投资交易心理与行为、金融随机过程分析、量化策略开发与程序化交易、量化金融方法等主干课程，涵盖了计算金融领域的核心知识和技能。
• 该专业就业前景广阔，就业行业包括航空航天、互联网、金融、通信等。毕业生可以在国内外知名企业或机构如阿里巴巴、腾讯、百度、京东、美团、拼多多、华为、中兴、中信证券、中银国际等从事高端技术或管理岗位。

计算金融专业的不足主要有以下几点：

• 该专业对于申请者的数学功底与计算机功底有一定的要求，需要具备较强的逻辑思维能力和抽象思维能力，以及良好的自主学习能力和解决问题的能力。
• 该专业涉及的知识面较广，需要掌握经济学、管理学、数学、统计学、计算机科学等多个领域的理论和方法，需要花费较多的时间和精力进行系统性和深入性的学习。
• 该专业面临着较大的竞争压力，需要不断更新知识和技能，以适应金融市场的变化和发展。同时，也需要具备一定的风险意识和风险管理能力，以应对可能出现的各种不确定因素。

计算金融专业所应用的范围和未来的应用场景主要有以下几个方面：

• 金融风险管理：计算金融专业可以运用数学模型和计算机的数据组织和数据分析工具，对金融市场的各种风险进行评估、控制和管理，例如利率风险、信用风险、市场风险、流动性风险等。计算金融专业可以帮助金融机构设计和实施有效的风险管理策略，提高资本效率和稳健性，防范金融危机和不良事件的发生。
• 金融产品创新：计算金融专业可以运用数学模型和计算机的数据组织和数据分析工具，对金融市场的需求和机会进行分析和预测，设计和开发新型的金融产品和服务，例如衍生品、结构性产品、数字货币、智能投顾等。计算金融专业可以帮助金融机构提供更多样化、更个性化、更智能化的金融解决方案，满足客户的多元化需求，提升竞争力和盈利能力。
• 金融数据挖掘：计算金融专业可以运用数学模型和计算机的数据组织和数据分析工具，对海量的金融数据进行挖掘和利用，发现数据中隐藏的规律和价值，提供数据支撑和决策参考。例如，通过数据挖掘可以进行客户画像、市场分析、行为预测、信用评估、投资建议等。计算金融专业可以帮助金融机构实现数据驱动的业务创新，优化资源配置，提高效率和效果。
• 金融人工智能：计算金融专业可以运用数学模型和计算机的数据组织和数据分析工具，结合人工智能技术如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等，实现对金融数据的智能化处理和应用。例如，通过人工智能技术可以实现智能客服、智能营销、智能风控、智能交易等。计算金融专业可以帮助金融机构实现业务智能化，提升用户体验，降低成本和风险。

计算金融专业所需要学习的课程内容主要有以下几个方面：

• 数学基础课程：包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计、随机过程、最优化方法等，这些课程是计算金融专业的数学基础，为后续的金融模型和算法提供理论支撑。
• 计算机基础课程：包括程序设计语言、数据结构与算法、数据库原理与应用、人工智能与机器学习等，这些课程是计算金融专业的计算机基础，为后续的数据分析和应用开发提供技术支撑。
• 金融基础课程：包括微观经济学、宏观经济学、管理学基础、财务会计、金融市场与金融机构、货币银行学等，这些课程是计算金融专业的金融基础，为后续的金融问题和场景提供背景知识。
• 计算金融核心课程：包括商务数据分析、多元统计分析与R建模、时间序列分析方法、证券投资学、衍生金融工具、投资交易心理与行为、金融随机过程分析、量化策略开发与程序化交易、量化金融方法等，这些课程是计算金融专业的核心内容，涉及到运用数学模型和计算机工具解决金融领域的各类复杂问题。

中国排名前十位有计算金融专业的大学：

1. 清华大学
2. 同济大学
3. 国防科技大学
4. 北京航空航天大学
5. 天津大学
6. 哈尔滨工业大学
7. 上海交通大学
8. 浙江大学
9. 合肥工业大学
10. 北京理工大学

大学计算金融专业应届毕业生适合在招聘网上投递的岗位有以下几类：

• 金融分析师/研究员：主要负责对证券市场、证券价值及变动趋势进行分析，向投资者或机构发布研究报告。这类岗位要求系统学习过证券分析、金融学等知识的硕士生，还了解会计财务、审计知识，且有良好的客户沟通表达和专业文字能力。而FRM/CFA之类的专业证书会加分不少。
• 风险管理/控制：主要负责对金融机构或产品的风险进行评估、监测、控制和报告。这类岗位要求掌握金融衍生品定价理论和模型，以及风险管理的方法和工具，如VaR、Stress Testing等。FRM/CFA等证书也是优势。
• 投资管理/咨询：主要负责为客户提供投资建议、方案和服务，包括股票、基金、债券、期货、期权等各类金融产品。这类岗位要求具备较强的市场洞察力、投资分析能力和客户沟通能力，以及相关的投资经验和业绩。CFA/CWM等证书也是有利于提升职业素养和竞争力的。
• 数据分析/建模：主要负责利用数据挖掘、统计分析、机器学习等技术，为金融机构或产品提供数据支持和决策参考。这类岗位要求具备较强的编程能力（如Python、R、SQL等）、数学建模能力和数据可视化能力，以及对金融领域的业务理解。

什么样的人适合在大学里学习计算金融专业呢？主要有以下几个方面：

• 对金融市场和金融产品有浓厚的兴趣和好奇心，愿意了解金融理论和实务，探索金融规律和机制。
• 具备较强的数学和逻辑思维能力，能够理解和运用高等数学、概率论、线性代数、微分方程等数学工具，建立和分析数学模型。
• 具备较强的编程和数据分析能力，能够熟练使用Python、R、Matlab、C++等编程语言，利用计算机实现算法和模拟，处理和挖掘大量的数据。
• 具备较强的自主学习和创新能力，能够跟上计算金融领域的最新发展和动态，不断更新知识体系，解决实际问题。

要学好这门专业，需要具备一定的数学、计算机和金融知识。为您挑选以下书籍，希望对您有所帮助：

1. 《世界上最简单的会计书》：这本书是一本非常适合零基础的读者入门会计知识的书籍，它用通俗易懂的语言和生动有趣的例子，讲解了会计的基本概念、原理和方法，如资产负债表、利润表、现金流量表等。这本书可以帮助您了解企业的财务状况和经营活动，为后续学习财务报表分析打下基础。
2. 《让数字说话》：这本书是一本非常实用的商务数据分析入门书籍，它用简洁明了的语言和大量的案例，介绍了数据分析的基本思路、方法和工具，如数据清洗、数据可视化、数据挖掘、数据建模等。这本书可以帮助您掌握数据分析的基本技能，为后续学习更高级的数据分析技术做好准备。
3. 《小艾上班记》：这本书是一本非常有趣的金融入门书籍，它以一个刚毕业进入投行工作的女孩小艾为主角，通过她在工作中遇到的各种问题和挑战，讲解了金融市场和金融产品的基本知识，如股票、债券、期货、期权、基金等。这本书可以帮助您了解金融市场的运行机制和规则，为后续学习更深入的金融理论做好铺垫。
4. 《一本书读懂财报》：这本书是一本非常适合初学者学习财务报表分析的书籍，它用通俗易懂的语言和大量的图表，讲解了财务报表中各个项目的含义、计算方法和分析技巧，如营业收入、毛利率、净资产收益率等。这本书可以帮助您学会读懂企业的财务状况和经营成果，为后续学习更高级的财务分析方法打下基础。
5. 《你早该这么玩Excel》：这本书是一本非常实用的Excel入门书籍，它用轻松幽默的语言和大量的实例，讲解了Excel中最常用和最有用的功能和技巧，如公式、函数、图表、数据透视表等。这本书可以帮助您提高Excel的使用效率和水平，为后续学习更复杂的Excel应用做好准备。
6. 《金融市场与金融机构基础》：这本书是一本非常全面的金融学教材，它系统地介绍了金融市场和金融机构的基本理论和实务，如利率、货币政策、银行、证券公司、保险公司、基金公司等。这本书可以帮助您建立一个完整的金融知识体系，为后续学习更专业的金融课程做好准备。
7. 《期权、期货和其他衍生品》：这本书是一本非常经典的衍生品教材，它详细地介绍了衍生品市场和衍生品产品的基本知识和定价方法，如期权、期货、远期、互换、信用衍生品等。这本书可以帮助您深入理解衍生品的原理和应用，为后续学习更高级的计算金融课程做好准备。

要学好这门专业，需要具备一定的数学、计算机和金融知识。一些学好计算金融专业的建议，希望对您有所帮助：

1. 打好基础。计算金融专业需要掌握一些基础知识，如微积分、线性代数、概率论、统计学、数据结构、算法、编程语言等。这些知识是后续学习更高级的课程和解决实际问题的必要条件。因此，建议您在大一大二的时候，认真学习这些基础课程，多做练习题，巩固理论和技能。
2. 拓宽视野。计算金融专业涉及到很多不同的领域，如金融市场、金融机构、金融产品、金融模型、金融工程、数据分析、机器学习等。这些领域都有自己的特点和发展趋势，需要您不断地更新知识和了解动态。因此，建议您在大二大三的时候，多选修一些与计算金融相关的课程，如金融市场与金融机构基础、期权期货及其他衍生品、投资分析与组合管理等。同时，也要多阅读一些与计算金融相关的书籍、文章、报告等，如《行为金融》《投资中最简单的事》《漫步华尔街》等。
3. 提高能力。计算金融专业不仅需要理论知识，更需要实践能力。您需要能够运用所学的知识和技术，解决实际的金融问题，如设计和评估一个金融产品、开发和测试一个交易策略、分析和预测一个市场行情等。因此，建议您在大三大四的时候，多参加一些与计算金融相关的实践活动，如项目研究、竞赛参与、实习就业等。同时，也要多利用一些与计算金融相关的工具和平台，如Excel、Python、R、Matlab、Bloomberg等。

具备计算金融专业知识才能读懂的书籍：

1. 《金融工程导论》：这本书是一本非常经典的金融工程教材，它系统地介绍了金融工程的基本概念、方法和应用，如无套利原理、风险中性定价、二叉树模型、布莱克-斯科尔斯模型、随机微分方程、蒙特卡洛模拟等。这本书可以帮助您深入理解金融工程的原理和技术，为后续学习更高级的金融工程课程做好准备。
2. 《金融数值分析》：这本书是一本非常实用的金融数值分析教材，它详细地介绍了数值分析在金融领域的各种应用，如有限差分法、有限元法、隐函数法、最优化方法、插值法等。这本书可以帮助您掌握数值分析的基本技能和工具，为后续解决实际的金融问题做好准备。
3. 《计算机程序设计艺术：卷1 基本算法》：这本书是一本非常经典的计算机程序设计教材，它由图灵奖得主高德纳编写，系统地介绍了计算机程序设计的基本算法和数据结构，如排序、查找、树、图、散列等。这本书可以帮助您提高计算机程序设计的水平和效率，为后续开发更复杂的计算机程序做好准备。
4. 《随机过程与随机微分方程》：这本书是一本非常深入的随机过程和随机微分方程教材，它由世界知名的概率论专家奥克森达尔编写，详尽地介绍了随机过程和随机微分方程的基本理论和方法，如马尔可夫链、泊松过程、布朗运动、伊藤积分、伊藤公式等。这本书可以帮助您掌握随机过程和随机微分方程的核心知识和技巧，为后续学习更高级的随机分析课程做好准备。
5. 《信用风险建模与定价》：这本书是一本非常前沿的信用风险建模与定价教材，它由世界知名的信用风险专家达菲编写，全面地介绍了信用风险建模与定价的最新理论和实践，如信用迁移矩阵、信用违约互换、信用违约债券、信用风险衍生品等。这本书可以帮助您了解信用风险建模与定价的最新发展和动态，为后续从事信用风险相关的研究和工作做好准备。

大学里计算金融专业容易挂科的科目及计算金融专业难点：

1. 容易挂科的科目：不同的学校和教师可能有不同的教学要求和考核标准，但一般来说，以下几门科目是比较容易挂科的，因为它们涉及到较高难度的数学或计算机知识，需要花费较多的时间和精力去理解和掌握。
   • 随机过程与随机微分方程：这门课程是计算金融专业的核心课程之一，它主要介绍了随机过程和随机微分方程的基本理论和方法，如马尔可夫链、泊松过程、布朗运动、伊藤积分、伊藤公式等。这些知识是后续学习更高级的金融工程和金融数值分析课程的必要条件。但是这门课程也是比较难的，因为它需要掌握较高水平的概率论、微积分、线性代数等数学知识，而且涉及到很多抽象和复杂的概念和推导。
   • 金融数值分析：这门课程是计算金融专业的核心课程之一，它主要介绍了数值分析在金融领域的各种应用，如有限差分法、有限元法、隐函数法、最优化方法、插值法等。这些方法是后续解决实际的金融问题，如金融衍生品定价、风险管理、投资组合优化等的必要工具。但是这门课程也是比较难的，因为它需要掌握较高水平的数值分析、微分方程、线性代数等数学知识，而且涉及到很多复杂和繁琐的计算和编程。
   • 高级编程语言：这门课程是计算金融专业的核心课程之一，它主要介绍了一些高级编程语言在金融领域的应用，如Python、R、Matlab、C++等。这些语言是后续开发更复杂的计算机程序，如数据分析、机器学习、交易策略等的必要技能。但是这门课程也是比较难的，因为它需要掌握较高水平的编程语言知识，如语法、数据结构、算法、函数库等，而且涉及到很多细节和调试。
2. 计算金融专业难点：不同的学生可能有不同的学习难点，但一般来说，以下几个方面是比较难的，因为它们需要综合运用多方面的知识和技能，而且需要不断地更新和创新。
   • 金融模型的建立和分析：这是计算金融专业的核心内容之一，它需要运用数学模型和计算机技术，对金融市场和金融产品进行建模和分析，如金融衍生品定价、风险管理、投资组合优化等。这方面的难点在于，需要对金融市场和金融产品有深入的了解和把握，能够选择合适的数学模型和计算机技术，能够进行有效的参数估计和模型检验，能够处理各种不确定性和复杂性。
   • 金融数据的处理和挖掘：这是计算金融专业的核心内容之一，它需要运用数据结构和数据分析工具，对金融数据进行处理和挖掘，如数据清洗、数据可视化、数据建模、数据预测等。这方面的难点在于，需要对金融数据有清晰的认识和理解，能够选择合适的数据结构和数据分析工具，能够进行有效的数据处理和数据挖掘，能够发现数据中的规律和价值。
   • 金融创新的设计和实现：这是计算金融专业的核心内容之一，它需要运用创新思维和创新技术，对金融市场和金融产品进行设计和实现，如新型金融产品、新型交易策略、新型风险管理方法等。这方面的难点在于，需要对金融市场和金融产品有广阔的视野和敏锐的洞察力，能够运用创新思维和创新技术，能够设计出符合市场需求和市场规律的金融创新，能够实现出高效可靠的金融创新。