Mathematical Finance Program in USC
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usc的金融数学专业在网上信息特别少，本人20spring刚刚毕业，就在这里讲一下这个项目的具体情况。Mathematical Finance这个项目是设在Dornsife文理学院数学系下的，跟Viterbi工学院的金融工程专业不同（虽然我不懂为啥不合办一个）。
这个专业的leader是Prof. Jin Ma和Prof. Jianfeng Zhang, 两人都是随机微分方程和随机控制方面的专家，但这也奠定了这个专业不是以就业为导向的基调。专业的curriculum基本上是固定的，课可以随便选，但是算入毕业要求的课程是固定的。
以下是curriculum：
MATH530A Stochastic Calculus and Mathematical Finance I (主要内容是shreve书的第一册+经典的bs model，包括shreve第二册相关章节+离散鞅理论)
MATH530B Stochastic Calculus and Mathematical Finance II (shreve第二册前10章内容+简单的stochastic control内容，final是所有课里最难的)，jianfeng zhang教的比较intuitive，公式推导比较多；jin ma教的更数学一点，数学背景可参考probability with martingale, david Williams
MATH512 Financial Informatics and simulation，主要就是讲numerical methods in FE. Ricardo教授讲的略水，感觉就是养老状态。
MATHXXX 在数学系任选一门课，说是说任选，只能在概率，统计，数值，机器学习相关的数学课选（选的最多的是547 mathematics of statsitical learning，541a mathematical statistics，501/502a numerical methods）
MATH590 1学分的report，根据usc的金数讲座给一个literature review形式的report
FBE的课，在Marshall商学院选，个人感觉商学院讲的并没有很quantitative，更像是本科金融课程的复习（这个比较宽松，基本上选啥jin ma都会同意，主流选择是555portfolio management，559risk management，535fixed income；但弹性比较大）
ECON的课：ECON515 time series analysis(参考书是tsay的书，语言是python，时序的基本模型都cover了一遍)，
ECON659 Economics of Financial Markets(讲 Arrow–Debreu equilibrium 和 partial financial markets equilibrium，partial部分其实就是arbitrage-free assest pricing；作业量很大，教授是经济系主任magill，讲课风格比较传统，教授性格上也有点mean）
ECON652 Economics of Financila Markets II, 这门课跟659没啥关系，请的是一个从业的人来讲课，主要内容还是practical asset pricing；他会请自己的老板来做一节课的pre。
ECON504 Game Theory, 因为magill要退休了，估计这门课以后会成为主要可以选的课
PM511A data analysis. 开在生物统计系下讲花式regression的课，跟找工作面试的相关度最高，在另一个学院上课，平时可以做usc的免费大巴去上课。我推荐把abc系列上完，这样对regression就有一个比较全面的理解了。毕竟业内用的最多的，还是generalized linear models。
你可以选择的模式有三种：
数学4门固定+2门fbe+3门econ
数学4门固定+3门fbe+2门econ
数学4门固定+2门fbe+2门econ+pm511a
从课程设置上，金数这个项目是比较传统的，学校的career support也是形同虚设的，所以需要靠自己付出很多额外的努力去找工作。我这一届在美国找到工作的同学基本上都是转向了data岗（也有一个找了融资并购的工作），quant类的工作是越来越难。
考虑到usc较为昂贵的学费（￥1870/unit), 这个项目的性价比是比较低的，usc的reputation对回国帮助究竟有多少也很难测定（毕竟usc的qs排名一言难尽，我同学还被国内猎头嫌弃usc不是qs前100)。如果你打算来usc，并且学费比较充足，我还是建议在Viterbi多选选data，cs的课程。如果学费不是很充足，那只能额外在Coursera，edx，datacamp，udacity，udemy，ucsd extension上补充相关知识，在kaggle上多练练手，这样对找工作帮助比较大. 如果你对quant类的比较工作很执着，多准备risk和fixed income portfolio的内容，相关岗位对ds的要求没有那么高。
如果你想读相关方向的phd（金数/金工，运筹，统计），可以在数学系/商学院找research（jin ma和jianfeng zhang不收research的学生，他们做的过于硬核，一般插不上手）并且补充相关课程，usc课程丰富，有钱就不是问题（狗头）。想留数学系做phd，建议上525ab测度&泛函，507ab测度下的概率/随机过程，555a Evans level的pde，全得a留usc可能性很大；但显然地，成本很高，不如转数学系master（本科学校好的，数学高阶课程多的，不需要额外修课也行）。
反正总的来说，这个项目定位比较尴尬，理论上不够硬核，practical方面又没与时俱进，对于去学界和业界都不友好；但每个人选择来这边都有各自的理由和目标，不忘初心就好，关键还是搜集足够的信息以作出尽量客观的判断。btw，加州天气真的很好，好吃的也多，很适合生活。想要享受留学生活的小伙伴，我还是推荐usc的。
补充内容 (2020-6-13 06:23):
求米求米求米
这个专业的leader是Prof. Jin Ma和Prof. Jianfeng Zhang, 两人都是随机微分方程和随机控制方面的专家，但这也奠定了这个专业不是以就业为导向的基调。专业的curriculum基本上是固定的，课可以随便选，但是算入毕业要求的课程是固定的。
以下是curriculum：
MATH530A Stochastic Calculus and Mathematical Finance I (主要内容是shreve书的第一册+经典的bs model，包括shreve第二册相关章节+离散鞅理论)
MATH530B Stochastic Calculus and Mathematical Finance II (shreve第二册前10章内容+简单的stochastic control内容，final是所有课里最难的)，jianfeng zhang教的比较intuitive，公式推导比较多；jin ma教的更数学一点，数学背景可参考probability with martingale, david Williams
MATH512 Financial Informatics and simulation，主要就是讲numerical methods in FE. Ricardo教授讲的略水，感觉就是养老状态。
MATHXXX 在数学系任选一门课，说是说任选，只能在概率，统计，数值，机器学习相关的数学课选（选的最多的是547 mathematics of statsitical learning，541a mathematical statistics，501/502a numerical methods）
MATH590 1学分的report，根据usc的金数讲座给一个literature review形式的report
FBE的课，在Marshall商学院选，个人感觉商学院讲的并没有很quantitative，更像是本科金融课程的复习（这个比较宽松，基本上选啥jin ma都会同意，主流选择是555portfolio management，559risk management，535fixed income；但弹性比较大）
ECON的课：ECON515 time series analysis(参考书是tsay的书，语言是python，时序的基本模型都cover了一遍)，
ECON659 Economics of Financial Markets(讲 Arrow–Debreu equilibrium 和 partial financial markets equilibrium，partial部分其实就是arbitrage-free assest pricing；作业量很大，教授是经济系主任magill，讲课风格比较传统，教授性格上也有点mean）
ECON652 Economics of Financila Markets II, 这门课跟659没啥关系，请的是一个从业的人来讲课，主要内容还是practical asset pricing；他会请自己的老板来做一节课的pre。
ECON504 Game Theory, 因为magill要退休了，估计这门课以后会成为主要可以选的课
PM511A data analysis. 开在生物统计系下讲花式regression的课，跟找工作面试的相关度最高，在另一个学院上课，平时可以做usc的免费大巴去上课。我推荐把abc系列上完，这样对regression就有一个比较全面的理解了。毕竟业内用的最多的，还是generalized linear models。
你可以选择的模式有三种：
数学4门固定+2门fbe+3门econ
数学4门固定+3门fbe+2门econ
数学4门固定+2门fbe+2门econ+pm511a
从课程设置上，金数这个项目是比较传统的，学校的career support也是形同虚设的，所以需要靠自己付出很多额外的努力去找工作。我这一届在美国找到工作的同学基本上都是转向了data岗（也有一个找了融资并购的工作），quant类的工作是越来越难。
考虑到usc较为昂贵的学费（￥1870/unit), 这个项目的性价比是比较低的，usc的reputation对回国帮助究竟有多少也很难测定（毕竟usc的qs排名一言难尽，我同学还被国内猎头嫌弃usc不是qs前100)。如果你打算来usc，并且学费比较充足，我还是建议在Viterbi多选选data，cs的课程。如果学费不是很充足，那只能额外在Coursera，edx，datacamp，udacity，udemy，ucsd extension上补充相关知识，在kaggle上多练练手，这样对找工作帮助比较大. 如果你对quant类的比较工作很执着，多准备risk和fixed income portfolio的内容，相关岗位对ds的要求没有那么高。
如果你想读相关方向的phd（金数/金工，运筹，统计），可以在数学系/商学院找research（jin ma和jianfeng zhang不收research的学生，他们做的过于硬核，一般插不上手）并且补充相关课程，usc课程丰富，有钱就不是问题（狗头）。想留数学系做phd，建议上525ab测度&泛函，507ab测度下的概率/随机过程，555a Evans level的pde，全得a留usc可能性很大；但显然地，成本很高，不如转数学系master（本科学校好的，数学高阶课程多的，不需要额外修课也行）。
反正总的来说，这个项目定位比较尴尬，理论上不够硬核，practical方面又没与时俱进，对于去学界和业界都不友好；但每个人选择来这边都有各自的理由和目标，不忘初心就好，关键还是搜集足够的信息以作出尽量客观的判断。btw，加州天气真的很好，好吃的也多，很适合生活。想要享受留学生活的小伙伴，我还是推荐usc的。
补充内容 (2020-6-13 06:23):
求米求米求米
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