核心科目
MFTZ01 Python金融编程基础 (3学分)
本课程旨在教授Python程序设计的基础知识及其在金融领域的应用。课程内容包括Python程序设计的基本语法和数据结构、金融数据的获取与处理、基础统计分析、以及简单的金融模型构建与评估。学生将学习如何使用Python进行资料分析和可视化，处理常见的金融数据集，并实现一些基础的金融算法。通过实际项目与案例研究，学生将能够将所学知识应用于解决真实的金融问题。
MFTZ02 机器学习在金融中的应用 (3学分)
本课程旨在介绍机器学习的基本理论及其在金融领域的实际应用。 课程内容覆盖监督学习、非监督学习、强化学习、深度学习等。 学生将学习如何运用这些机器学习与深度学习技术进行金融数据分析、风险管理、投资组合优化和算法交易。 课程还将探讨机器学习在信用评分、欺诈检测、市场预测和强化学习在动态交易策略和投资组织者中的应用。通过实际案例研究和项目，学生将能够理解和实现机器学习解决方案在金融中的具体应用。
MFTZ03 区块链金融 (3学分)
"区块链金融"是一门旨在探索区块链对金融行业变革影响的课程。本课程将向学生全面介绍区块链如何重塑传统金融系统，提升安全性、透明度和效率。课程内容包括密码学基础、区块链的基本原理、智能合约和去中心化金融（DeFi），评估区块链在银行、支付、资产管理、数字货币及虚拟银行等方面的实际应用和案例研究，展示其革新潜力。
MFTZ04 金融数据分析与计量 (3学分)
金融数据分析在大数据时代的重要性愈发突出，它能帮助投资者和金融机构更好地了解市场趋势、风险和机会。本课程的主要目的是让学生学习和掌握现代金融计量的基本理论和方法，使学生能够把现实世界中的经济金融问题抽象为数学建模，并进行实证验证。要求学生牢固掌握经典线性回归模型，单变量分析模型，多变量分析模型，广义自回归条件异方差模型，马尔科夫区制转换模型；一般掌握广义线性回归模型，工具变量模型，面板数据模型；对金融计量的前沿发展亦有所了解。
MFTZ05 金融科技监管与合规 (3学分)
本课程聚焦于金融科技领域的监管与合规问题，全面介绍相关法律框架、监管要求和合规策略。课程内容涉及全球及地区性金融科技监管环境的解析，深入分析金融科技公司面临的主要监管挑战，并探讨诸如数据隐私与保护、反洗钱、打击资助恐怖主义、AI应用涉及的数据治理和伦理问题、金融科技犯罪监察等核心议题。学生将了解如何在快速变化的金融科技行业中构建和维护合规体系。此外，课程还将探讨区块链、智能合约等新兴技术对监管与合规的影响。通过案例研究和实际项目操作，学生将获得应对复杂监管环境的实战技能。
MFTZ06 高级公司金融 (3学分)
公司金融问题是金融学研究的核心问题之一，它是金融理论研究的基础，也是现实中众多金融现象的根源。本课程的目的是帮助学生建立一个理解和分析现代公司主要金融问题的理论架构，通过对公司金融课程的学习使得学生能够理解金融环境变化的底层逻辑，并掌握分析和解决公司金融问题的前沿技术和决策方法。本课程将介绍公司金融领域的前沿理论和方法，包括估值技术、财务预测、公司资本结构和融资决策、金融衍生商品和风险管理、长短期财务管理以及现代公司治理对金融问题的影响等。
MFTZ07 投资分析 (3学分)
本课程探讨金融科技对资产组织者的影响和应用，重点介绍如何利用人工智能和其他先进技术优化投资决策和财富管理流程。课程内容包括投资组织者的基础知识、金融科技的核心概念以及人工智能在大数据处理和自动化方面的应用。学生将学习如何通过金融科技工具提升资产配置、风险管理和绩效评估的效率。通过案例研究和实务项目，学生将掌握在快速变化的市场环境中，利用金融科技实现高效资产管理的技能。
MFTZ08 金融科技网络安全与隐私 (3学分)
本课程深入探讨金融网络信息安全的基本理论及其在金融科技领域的实际应用。课程内容包括金融系统的安全架构设计、数据加密技术、身份验证流程、访问控制策略，以及网络安全威胁的识别与防御措施。此外，我们将讨论监管合规性要求、隐私保护措施以及安全事件的响应与恢复策略。学生将通过分析金融系统的安全风险，学习设计和实施全面的安全解决方案，确保金融数据的机密性、完整性和可用性。通过案例分析和实践项目，学生将获得解决实际金融安全问题的关键技能。
选俢科目
MFTE01 量化交易 (3学分)
在当今金融市场的高度数据化和自动化背景下，量化交易已成为金融界的重要组成部分。本课程旨在使学生熟悉量化交易的基本原理和实践应用，帮助学生掌握运用数学模型、统计分析和计算器算法来设计和执行交易策略的能力。课程内容涵盖了基于历史数据的策略回测、风险管理、市场微观结构分析以及最新的机器学习技术在量化交易中的应用。学生将学习如何利用量化方法来预测市场动向和价格变动，并将理论知识应用于实际交易中。课程还将介绍主要的量化交易平台和工具，并通过实际案例分析，使学生能够理解量化交易策略的设计和评估过程。此外，学生将获得对量化交易法规和道德问题的深入理解，确保在实践中遵守相关法律和职业操守。
MFTE02 金融科技创业 (3学分)
本课程探讨金融科技领域的创业理论与实务，提供学生启动与管理金融科技创业公司的知识与技能。学生将学习金融科技创新、创业策略、风险融资和法规挑战的要点。此外，学生还将学习如何识别金融科技产业的机会、开发具竞争力的商业解决方案，以及建立可持续发展的企业。透过真实的项目与案例研究，学生将学习如何应对金融科技创业过程中的知识、技能与挑战，制定有效的市场策略和融资计划，并推动企业成长。
MFTE03 专题I（金融方向） (3学分)
在数字化转型和技术革新的时代，金融科技已成为推动金融行业变革的核心力量。金融科技不仅极大地提升了交易效率和安全性，还引领了金融服务模式的创新。本课程专注于金融科技领域的前沿应用，涵盖电子支付结算、数字货币以及人工智能在金融中的应用。课程将系统介绍电子支付的基础知识及其技术架构，包括支付网关、加密技术、支付协议和标准。课程还将探讨数字货币的概念、应用场景以及监管挑战，分析人工智能如何在金融领域实现自动化决策和风险管理。特别地，课程将结合案例研究和论文分析，深入探讨这些技术对金融机构和企业的影响，帮助学生了解当前金融科技的发展趋势，并为硕士生的毕业论文选题提供指导。通过小组报告和讨论，学生将能够应用所学知识解决实际问题，并提出创新的解决方案。
MFTE04 金融衍生工具 (3学分)
学习本课程后，学生将深入理解衍生品的定义、特点及其在金融市场中的多样化应用。他们将能够掌握各种衍生品的运作原理，包括期货、期权、远期和互换，并能够根据实际需求设计和执行风险管理策略。学生还将学会如何利用衍生品进行有效的投机和套利，并能分析不同市场情境下的潜在风险和收益。课程中的实战案例和市场分析将使学生具备在复杂金融环境中作出明智决策的能力，从而提升他们的专业实务技能和市场洞察力。
MFTE05 数据库管理 (3学分)
本课程涵盖数据库管理的基本理论及其在实际应用中的重要性。主题包括关系数据库和非关系数据库的设计与实现、SQL语言的使用、数据建模。课程还将探讨数据库的安全管理和大数据处理技术。学生将学习如何设计高效的数据库结构，管理和优化数据库性能，并确保数据的安全性和完整性。通过实际案例分析和项目，学生将掌握数据库管理的使用技能，解决现实中的数据管理问题。
MFTE06 专题II（科技方向）(3学分)
这门课程深入探讨了自然语言处理（NLP）在金融科技领域中的应用，包括NLP的基本理论和其在金融实践中的应用。课程内容涉及自然语言理解、情感分析、文本分类和信息提取等核心技术。我们将重点研究NLP技术在金融行业中的具体应用，如事件检测、异常行为识别、欺诈预防及假新闻识别等关键任务。此外，课程还将讨论情感分析和市场情绪分析如何在股票交易、市场监控及合规监管等方面发挥作用。通过一系列实际案例和项目实践，学生将掌握如何在金融科技环境中部署和优化NLP算法，解决金融领域中的复杂问题。
MFTE07 金融风险管理 (3学分)
金融风险管理在确保金融体系的稳定性和可持续发展中起着至关重要的作用。本课程旨在培养学生对金融市场中各种风险的认知和识别能力，以及采取有效措施进行管理。课程包括市场风险、信用风险、流动性风险、操作风险和巴塞尔协议等方面的内容。学生将学习风险量化和分析工具，了解金融机构的风险管理框架及相关法规政策，以及制定和执行有效的风险管理策略的方法。通过案例分析和相关训练，学生能够理解和应用所学知识，提高应对金融风险的能力。
MFTE08 财务会计与报告 (3学分)
财务会计信息被广泛应用于风险评估、资本市场分析、投资分析等环节，为金融机构和投资者的金融决策提供了重要的信息基础。本课程的主要目的是让学生学习和掌握财务会计的基本原理、财务报告体系及其分析应用。要求学生了解会计复式记账原理、会计循环流程及财务报告的内容和含义，掌握企业资产质量、资本结构质量、利润质量及现金流量质量的分析方法，理解会计与金融的协同效应。
MFTE09 金融市场与机构 (3学分)
本课程介绍金融市场与机构的概念、结构及其创新融资，涵盖的主题包括金融机构与金融市场、金融体系、货币、利率的功能与行为、理性预期理论、有效市场假说、金融结构分析、发达经济体的金融危机、新兴市场经济体的金融危机、金融监管分析、中央银行、货币供应过程、货币政策的工具与执行、外汇市场、国际金融体系、数量理论、IS曲线、货币政策与总需求曲线、总供给与总需求分析、货币政策理论、货币政策的预期作用以及货币政策的传导机制。
MFTE10 行为金融学 (3学分)
行为金融学是一门研究投资者、市场参与者和金融机构在金融决策过程中心理和认知偏差如何影响金融市场和资产定价的学科。这门课程旨在帮助学生了解人类行为和心理过程是如何与传统金融理论相结合的，以揭示现实世界中的金融市场现象。课程内容通常包括以下几个方面：行为金融学的基本概念和原理；投资者行为和心理偏差；市场异常现象和资产定价；行为金融学在公司金融和投资管理中的应用等。通过学习行为金融学，学生可以更深入地理解金融市场的运作机制，以及如何在实际投资和金融决策中应用行为金融学的理论和方法。
