榜单聚焦就业与薪资，解析项目特点与课程设置，为选校提供关键参考
在如今的人工智能与大数据时代，量化金融（Quantitative Finance）已经成为了全球高薪、高竞争力的代名词之一。作为量化金融领域最具权威的排名之一，Risk.Net 榜单也是申请者选校的重要参考。
近日，2026 Risk.Net 全球金融量化硕士排名如约而至！打算学量化金融的留学生们一定不要错过这个榜单！
图源：Risk.Net官网
Risk.Net排名和QuantNet排名同样是量化金融领域最受认可的硕士项目排名，两者有什么不同？
▷QuantNet排名是 "北美量化就业导向" 的黄金标准，尤其侧重毕业生成为买方量化研究员/开发员的就业能力。
▷Risk.Net排名是 "全球风险管理与量化金融" 的权威榜单，视角更广，更关注课程在风险管理和衍生品领域的深度，且覆盖全球项目。
2026年榜单共收录43个项目，本届排名的评估方法与2025年及往届指南保持一致，重点关注量化金融硕士项目的就业率、薪资水平等硬核指标。八项指标及其权重分别为：
• 班级平均规模（5%）
• 录取率（10%）
• 持录取通知者的实际入学比例（10%）
• 师生比例（5%）
• 具有行业背景的讲师占比（10%）
• 毕业后六个月内的金融行业就业率（30%）
• 五年来被引用次数最多的五位讲师总引用量（5%）
• 毕业后六个月的平均薪资（25%）
p.s. 并非所有机构都提供了其讲师的引用次数。一般情况下，这些数据都来自 Google Scholar。
美国包揽TOP 3
在本次排名中，巴鲁克学院、普林斯顿大学、哥伦比亚大学3个项目位列前三。
其中，巴鲁克学院金融工程硕士（Master of Financial Engineering）以 100% 就业率、178,824 美元的起薪稳居第一；
普林斯顿大学金融硕士（Master in Finance）虽然起薪较高（171,636美元），但就业率（99%）稍逊一筹；
第三名则是哥大工程学院的金融工程硕士，就业率也达到了100%，最亮眼的数据是该项目行业导师含量极高（达81%）。
就业率、薪水指标之最
就业率最高（100%）
巴鲁克学院金融工程硕士（Baruch MFE）- 100%
哥伦比亚大学金融工程硕士（Columbia MFE）- 100%
苏黎世联邦理工学院计量金融理学硕士（ETH Zurich MSQF）- 100%
北卡罗来纳州立大学金融数学硕士（NCSU MFM）- 100%
卡内基梅隆大学计算金融学理学硕士（CMU MSCF）- 100%
慕尼黑工业大学数理金融与精算学硕士（TUM MMFAS ）- 100%
维也纳经济与商业大学计量金融硕士（WU MQF）- 100%
佐治亚理工学院定量与计算金融理学硕士（Georgia Tech MSQCF）- 100%
阿姆斯特丹大学随机学与金融数学硕士（ UvA SFM）- 100%
就业率最低：纽约大学金融数学硕士（NYU MSMF）- 75%
平均工资最高&最低：
最高：巴鲁克学院金融工程硕士（Baruch MFE）- $178,824
最低：阿姆斯特丹大学随机学与金融数学硕士（ UvA SFM）- $65,000
录取率最高&最低
最高：斯蒂文斯理工学院金融工程硕士（SIT MFE）- 78.8%
最低：巴鲁克学院金融工程硕士（Baruch MFE）- 4.6%
金融工程在不同的大学有不同的名称，比如：
Financial Engineering（金融工程）
Financial Mathematics /Mathematical Finance（金融数学/数学金融）
Computational Finance（计算金融）
Quantitative Finance（量化金融）
Quantitative Finance and Risk Management（量化金融和风险管理）
它们的实质都是一样的，都是以数学工具来建立金融市场模型和解决金融问题的新兴学科。在美国，金融工程项目通常属于 STEM，有36个月的 OPT 实习期，对于毕业后想留美的同学而言这也是一大吸引点。
近年来，由于金融创新层出不穷，金融市场日益复杂，逐渐发展出各种金融衍生物。而如何对这些金融衍生物进行定价，是投资银行所面临的一个难题。
同时，由于金融投资工具的复杂化，传统的投资方式难以保持基金的高成长率，需要设计出更加高级的投资组合来获得盈利。因此，那些既通晓金融市场又有数学应用能力的复合型人才在市场上极为稀缺。金融工程就是为了培养这样的人才而产生的。
根据项目侧重点和学院风格的差异，其所在学院也有所差别。有的开在商学院，有的开在数学系或者工程学院下，也有是多个学院一起来合办，不同院校的课程设置都有所区别。
比如加州大学伯克利分校（UCB）的 MFE 开设在其 Hass 商学院下，课程围绕包括投资衍生品、金融实证方法、固定收益市场等金融方面的学习。
而哥伦比亚大学（Columbia University ）的 MFE 项目开设在工程学院下，主要提供工程方法论和金融定量方法应用方面的课程，专为希望在证券、银行、财务管理和咨询等行业或一般制造和服务公司工作的学生而设计。
但整体而言，MFE 一方面会要求学习偏金融、经济的基础理论课程，例如宏观经济学、微观经济学、衍生品、货币银行学、证券理论、定价和对冲、金融风险管理等；
另一方面，高等数学、线性代数、统计学、概率论与数理统计、随机过程、金融工程学、ERP 软件、金融分析软件等偏数理计算的课程也不能少；此外，编程类课程，例如 Python、C++、计算机算法与数据结构等也需要掌握。
简单点说，MFE 就是一门综合了金融学、数学和计算机科学的交叉学科，并且对于数学和计算机的要求都非常高。有人说，该不该去念一个 MFE，取决于你对工程的热情。因此，MFE 项目更适合有数学、计算机、统计等理工科背景学生。
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Pepper Shao
· 美国留学申请资深规划师
· 10年+教育行业经验
从事海内外国际教育工作6年，深谙美国本科专业与项目的甄选和申请，实时掌控美国最新留学资讯，深度剖析名校申请秘籍，帮助数百名学生实现美国名校梦，成功进入加州大学伯克利分校、加州大学洛杉矶分校、纽约大学、哥伦比亚大学、约翰霍普金斯大学、麻省理工学院、卡内基梅隆大学等美国顶尖名校。
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