在金融行业迈向高度数字化的今天，量化交易已成为顶尖金融机构的核心竞争力之一。它以数学模型为基础，借助编程技术实现策略自动化，在高频、中低频、套利、因子投资等多个领域展现出强大生命力。对于有志于此的大学生而言，选择一个能为未来职业铺路的专业至关重要。

而在众多相关专业中，金融工程与金融数学常常被并列提及。两者都强调数理能力，课程设置也有重叠，但它们在培养导向、知识结构和职业适配性上存在显著差异。那么，哪一个更贴近量化交易的实际需求？

答案是：金融工程。

一、定位差异：从“为什么”到“怎么做”

要理解两者的区别，首先要看它们的学科定位。

金融数学本质上是一门理论科学。它的目标是研究金融市场的数学规律，回答“资产价格是如何演化的”“期权应该如何定价”等问题。其课程体系以数学推导为核心，常见内容包括：

- 随机微分方程

- 测度论与概率论

- 偏微分方程在金融中的应用

- 衍生品定价理论（如Black-Scholes-Merton模型的严格推导）

这些知识构建了现代金融理论的基石，适合对数学本身有浓厚兴趣、未来可能从事学术研究或高端建模工作的学生。

金融工程则是一门应用学科。它的目标不是解释市场，而是设计能在市场中运行的系统。它关注的是：模型能否被编程实现？数据是否可得？交易成本如何影响策略收益？系统延迟会不会导致套利失败？

因此，其课程更偏向工程实践：

- 数值方法与蒙特卡洛模拟

- 算法交易设计

- 金融数据处理与回测系统

- Python/C++在金融建模中的应用

图1：金融数学 vs. 金融工程 思维方式对比

显然，量化交易的完整流程更接近金融工程的思维范式。

二、能力需求：量化交易需要什么？

真正的量化交易岗位，远不止“写个公式”那么简单。它是一个多环节、跨领域的系统工程，涉及以下核心能力：

从表中可以看出，虽然金融数学在“策略构建”环节提供理论支撑，但量化交易的主要工作量集中在数据处理、系统实现和工程优化，而这正是金融工程的强项。    

例如，一个基于动量效应的策略，金融数学可能研究“动量溢价的理论来源”，而金融工程则要解决“如何从行情数据中提取动量信号”“如何设计止损机制”“如何在实盘中避免过度换仓”。    

三、课程设置对比：谁在教“实战”？

以国内外知名高校为例，可以更清晰地看到两者的差异。

清华大学金融硕士（金融工程方向）：

- 必修课：金融数据分析、随机过程、金融计算、风险管理

- 选修课：算法交易、机器学习在金融中的应用、Python金融编程

北京大学金融数学专业：

- 课程侧重：随机分析、金融衍生品理论、偏微分方程

- 编程类课程为选修，无系统性工程训练

海外对比：

- 哥伦比亚大学金融工程硕士（FE）：明确开设“金融数据科学”“低延迟交易系统”等课程；

- 普林斯顿金融数学项目：更偏向理论研究，适合继续攻读PhD。

这种课程差异直接影响毕业生的就业去向：

- 金融工程毕业生：大量进入券商自营、量化私募、基金公司，从事策略研发、系统开发；

- 金融数学毕业生：部分进入模型验证、风险管理岗位，也有转向学术或精算领域。

四、如何构建量化交易能力？

无论选择哪个专业，若想真正进入量化交易领域，都需要主动构建以下能力：

1. 掌握核心工具链

- Python：必须熟练使用pandas进行数据处理，numpy进行数值计算，matplotlib进行可视化；

- SQL：能独立从数据库中提取所需数据；

- 回测框架：了解backtrader、zipline等工具的基本使用。

建议从简单的双均线策略开始，逐步实现完整的回测流程。

2. 积累项目经验

理论学习必须落地。可以：

- 使用AKShare、Tushare等获取A股数据；

- 复现经典因子，如市值因子、动量因子、波动率因子；

- 撰写策略报告，包括逻辑说明、回测结果、风险分析。

这些项目可作为作品集，在求职时展示实际能力。

系统化梳理知识体系：CDA数据分析师认证的价值

3. 系统化梳理知识体系：CDA数据分析师认证的价值

在学习过程中，很多学生会遇到一个问题：知识零散，缺乏体系。学了Python，但不知道如何系统应用；学了统计，但不会与业务结合。这时，一个结构化的认证体系就显得尤为重要。

CDA（Certified Data Analyst）数据分析师认证，正是围绕数据分析全流程设计的专业能力评估体系。其考试内容涵盖：

- 数据获取与清洗

- 描述性统计与探索性分析

- 基础建模方法（如线性回归、逻辑回归）

- 可视化表达与报告撰写

这些内容与量化交易中的前期工作高度契合。更重要的是，CDA的考核方式强调实操，要求考生基于真实数据集完成完整分析流程，这恰好弥补了高校教学中“重理论、轻应用”的短板。

对于金融工程或金融数学专业的学生而言，备考CDA的过程，其实是一次对自身能力的全面梳理。它帮助你把零散的知识点串联成一条清晰的能力链：从提出问题，到处理数据，再到输出结论。

此外，CDA认证已在金融、互联网、咨询等多个行业中建立起广泛认可度。不少券商与量化机构在招聘初级分析师岗位时，已将其作为能力参考之一。这并非因为证书本身能“敲门”，而是它背后代表的——你具备标准化的数据分析流程意识，能够快速上手真实项目。

五、结论：金融工程是更直接的选择

回到问题本身：金融工程和金融数学，哪个更偏量化交易？

从培养目标、课程设置到就业去向，金融工程都更贴近量化交易的实际工作场景。它不仅提供必要的数理基础，更强调工程实现、系统思维和实践能力，而这正是量化岗位最需要的素质。

当然，这并不意味着金融数学没有价值。在复杂衍生品建模、新型策略理论研究等领域，深厚的数学功底仍是稀缺资源。但对于大多数希望进入量化交易一线工作的学生而言，金融工程提供了更直接、更系统的成长路径。

如果你的目标是成为一名能够设计、实现并优化交易策略的从业者，那么选择金融工程，并在此基础上强化编程能力、积累项目经验、考取CDA数据分析师认证，将是一条清晰而高效的职业发展路线。

在量化世界里，真正的竞争力，不在于你能推导多复杂的公式，而在于你能否让一个策略在真实市场中稳定运行。而金融工程，正是为此而生。