英国牛津大学MCF必修课程提供了现代金融事业成功所必需学习的应用数学、机器学习和计算机科学基础。那么MCF具体都有哪些课程内容呢?小编已经给大家整理出来了，快来看看吧。
一、英国牛津大学MCF第一学期必修课
1. 随机微积分
本课程提供了金融中使用的连续时间和连续过程模型的数学理论基础。它从布朗运动(BM)的定义和性质开始，引出了关于BM的伊藤随机积分的构造和性质。本课程的核心是关于BM函数(以及伊藤过程函数)的伊藤(变量变换)公式。
2. 金融衍生品
本课程介绍了支撑现代金融实践和理论的主要模型—布莱克-斯科尔斯模型及其推广。本课程将详细介绍“香草”期权的定价、用途及其风险特征。在此基础上，还分析了各种更复杂的衍生品。
3. 数值方法
本课程全面介绍了金融期权定价的蒙特卡洛和有限差分方法，以及评估它们对各种输入参数的敏感性。在课程结束时，学生应全面理解蒙特卡洛和有限差分方法背后的基本理论，并能够在标准应用中进行实践。
4. 统计和财务数据分析
本课程的重点是运用现代统计学和机器学习的方法分析金融数据。该方法将使用python作为编程语言，将这些方法应用于金融问题。
5.C++金融计算第一部分
本课程的目的是介绍c++编程以及计算金融中的应用。这门课程是讲座和实际编程课程的结合。
二、英国牛津大学MCF第二学期必修课
1. 固定收益和信贷
本课程考察的是固定收益市场，关注货币的时间价值，着眼于市场惯例并描述交易产品的主要类型。课程将讨论金融危机带来的固定收益市场的变化。
2. 随机控制
本课程涵盖了受控扩散系统的经典动态规划方法，并应用于连续时间的投资组合和消费问题融资。
3. 量化风险管理
课程涵盖了量化风险管理最重要的方面。目的是让学生了解问题和用来解决问题的方法。
4. 深度学习
本课程介绍了深度学习，涵盖的主题包括全连接网络、卷积神经网络、剩余网络、循环神经网络(如LSTMs)、生成对抗网络和深度强化学习。此外，还将介绍优化方法和分布式训练算法。学生将获得使用pyTorch训练gpu深度学习模型的经验。
以上就是英国牛津大学MCF必修课程的设置规划。想了解更加详细的课程内容，可以联系我们的顾问老师，我们会针对你提出的问题进行详细的解答。
