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伦敦大学学院（University College London，简称 UCL）是英国顶尖的公立研究型大学，是伦敦大学联盟创始院校，罗素大学集团和欧洲研究型大学联盟创始成员，与剑桥大学、牛津大学、帝国理工学院、伦敦政经学院并称 G5 超级精英大学。学校有 11 个学院，包括艺术与人文学院、巴特莱特建筑学院、脑科学学院、工程科学学院、教育与社会学院、法学院、生命科学学院、数学与物理科学学院、人口健康科学学院、医学科学学院、历史与社会科学学院。今天我们将讨论一下这所世界名校提供的高薪项目 – 计算金融理学硕士（MSc Computational Finance）。在 2023 Risk.net定量金融硕士指南中，UCL 计算金融硕士课程在英国排名第二，在欧洲排名第六，在全球排名第二十四。
项目介绍
伦敦大学学院计算金融理学硕士（MSc Computational Finance）项目是一个为期一年的全日制课程，旨在培养金融领域的优秀量化分析师。该项目由 UCL 计算机科学学院授课，该学院是著名的卓越学术中心，在计算统计和机器学习方面拥有世界一流的资质。计算金融项目课程将金融、数学、统计和计算机科学融为一体，学生将学习到先进的定量、建模和编程技能。
课程以为期三个月的暑期项目结束，通常在伦敦的行业实习中进行，由学术导师和行业导师指导。这让学生有机会在现实生活中开展项目工作。大多数项目由伦敦大学学院的教职员工组织；少数学生自行寻找实习机会，或选择仅由学术导师指导的研究型项目。
课程介绍
计算金融理学硕士课程为期一年。在第一学期，学生将学习金融工程和金融数值方法。学生将从多个选修主题中选择，这些主题包括概率论与随机过程、市场风险与投资组合理论、市场微观结构、金融机构的运营风险管理、金融机构与市场以及区块链技术。
在第二学期，学生将学习数据科学和机器学习及其在金融领域的应用。可以从多个选修主题中选择，这些主题包括算法交易、网络与系统性风险、应用计算金融、金融市场建模与分析、数值优化以及金融领域的高级机器学习。同时学生还将开始准备最终研究项目/论文。
在第三学期，学生将专注于主考试期间的所有考试，并完成你的最终研究项目/论文；该项目通常在伦敦大学学院组织的实习中完成，实习地点位于伦敦的银行、对冲基金、金融科技公司或其他金融服务公司，有时也位于监管机构。
申请要求
学术要求：首先，建议学生的本科专业为数学、物理、统计学、计算机科学、工程学、经济学、金融学和其他一些相关学科。其次，本科成绩单应显示微积分和线性代数的考试成绩，以及可选的微分方程、概率论、统计学、计量经济学等相关学科的考试成绩。入学要求学生先前学习过定量学科，并参加数学考试。
因此我们可以看到，该项目与其他同类型的项目比较，也是需要学生有很强的量化和数学背景，为后续的研究生学习打下坚实基础。
申请材料
申请截止日期集中在每年10月中旬至来年的4月，由于该项目竞争激烈，不考虑 late applications，建议有签证需求或申请奖学金的学生尽早申请。
完整在线申请表：通过 UCL 官方申请系统填写并提交。
学位证书和成绩单：提供本科阶段完整的学位证书和官方正式成绩单，成绩单需中英文对照。若成绩单为非英文版本，需由本科学校或正式注册的翻译机构出具完整翻译件，并公证。
推荐信：一般需要两封推荐信，推荐人最好是本科阶段的授课老师、导师，若有四年及以上工作经验，可提供一封职业推荐信。第二位推荐人可在学术或职业领域中选择。
个人陈述：内容需清晰阐述申请该项目的原因、自身学术兴趣点、本科阶段与申请专业相关的课程学习、实践项目、研究活动等经历，以及相关工作经验和成果等。
英语能力证明：雅思总分 7.0，小分 6.5或者托福 iBT 96，听力和口语 22/30，阅读和写作 24/30。
简历：介绍自己的学习工作经历、课外活动和发表过的作品等。
GRE 或 GMAT 成绩：该项目不强制要求提交 GRE 或 GMAT 成绩，但如果有较好的成绩（如 GRE 的 Q 部分 165+），可以作为加分项。
申请重点
该项目的录取率极低，2025 年该项目录取率仅为 9.73%，185 人申请中仅录取 8 人，属于UCL最具挑战性的项目之一。中国学生的成功率长期稳定在 15% 左右。该项目关注申请人背景的几个特点：
GPA需要高于平均水平：平均录取GPA 85-90分段占比 62.6%，90+占比 15%，而75分以下仅 1.9%。其中对于核心课程成绩至关重要：微积分、线性代数、概率论等核心数学、编程课程争取 90+。若 GPA 不足，可通过重修、暑校或研究生级别课程（如金融工程网课）证明学习能力。
跨学科背景的严格筛选：项目要求本科为数学、统计、计算机等定量专业，且需通过数学考试（如微积分、线性代数）。若专业匹配度不足，需通过辅修、网课（如 Coursera 的概率与统计）或科研项目弥补。
量化能力证明：提供 GRE 高分（Quantitative 部分 165+）作为加分项，尤其适合 GPA 略低但数学能力突出的学生。
科研与项目经历：参与量化金融相关课题（如衍生品定价、机器学习在风控中的应用），争取发表论文或获得导师推荐信。
实践项目：通过 Kaggle 竞赛（如股票预测、风险建模）、金融科技公司实习（如量化分析岗）积累实战经验，在简历中量化成果。
编程与技术技能：必备工具需熟练掌握 Python（Pandas/Numpy）、C++、SQL，学习金融建模工具（如 MATLAB、R）。
就业前景
毕业生可成为定量分析员、定量交易员或定量开发人员，能在大型银行、对冲基金、金融监管机构、金融科技公司等从事资产配置、风险管理、金融科技、监管或研究方面的工作，也可留在学术界攻读博士学位。
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