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一、卡内基梅隆大学的计算金融硕士项目所属学院。
卡内基梅隆大学的计算金融硕士项目是由该校四个顶尖学院联合开设的，形成了独特的学术体系。
1、泰珀商学院
主讲金融理论与商业实践课程，涉及《衍生品定价》和《投资组合管理》等核心课程，并与高盛、摩根士丹利等机构合作，开发行业案例库。泰珀商学院在量化金融研究方面历年来排名美国前五，其校友网络覆盖华尔街80%的顶尖机构。
统计与数据科学系
负责机器学习、时间序列分析等数据科学模块，2025年新增《AI驱动金融预测》课程，学生需要使用Python处理彭博社的实时金融数据流。该系与IBM和思科合作建设实验室，为卡内基梅隆大学计算金融硕士的学生提供工业级的算法开发环境。
数学科学系
我们负责教授随机微积分、金融优化等量化建模课程，教师团队中包括美国数学学会的院士以及诺贝尔奖得主等金融数学领域的学者。数学系与美敦力、强生等公司合作开发医疗金融交叉项目，旨在拓展学生的研究范围。
海因兹信息系统与公共政策学院
从政策分析和合规风控的角度进行注入，开设《金融科技监管》和《ESG投资策略》等前沿课程，学生有机会参与纽约州碳交易市场的模拟项目。
这种跨学院的架构使学生同时具备商学院的市场洞察、工程学院的算法能力、理学院的建模精确性以及公共政策学院的合规思维，从而培养出复合型的竞争力。
二、卡内基梅隆大学的计算金融硕士课程如何？
卡内基梅隆大学的计算金融硕士项目注重量化金融的学习，学生将建立扎实的数学、统计和编程基础，以掌握运用数据和模型进行金融决策与风险管理的技能。该项目在课程设计上强调理论与实践的结合，学生通过学习固定且专业的量化、应用金融和计算课程，能够获得全面整合的跨学科量化金融方法。
随着金融市场对大数据和人工智能技术的需求不断增长，卡内基梅隆大学的计算金融硕士项目毕业生在量化交易、风险建模和资产配置优化等领域非常受雇主青睐。毕业生能够在量化分析师、金融工程师、风险管理师、数据科学家和投资策略分析师等职位上找到合适的就业机会。
以上是关于卡内基梅隆大学计算金融硕士所属学院的相关信息。
