以下内容来自2014秋及2015秋入读牛津大学数学与计算金融硕士（MSc in Mathematical and Computational Finance）的师兄师姐们~~~信息量太大，可以分享或者收藏后慢慢看~
Class Profile
我所在的项目（2015年秋季入学）今年一共27个人，其中有16个中国人，是我所知道中国学生最多的一届，以往都只有10个中国人。我们这个项目（2014年秋入学）的人数大概是30人，中国人占一半。
中国学生中一般是英国本科的，1个来自LSE（伦敦政治经济学院），3个IC（帝国理工学院），3个牛津大学本科；国内本科的大学有北大、复旦、上交、央财、中大。其中，有不少同学是有master学位的，比较厉害的是一位来自法国的同学，有过应用数学的master、工程学的master，现在在牛津读master。
总体感觉，身边的同学很勤奋，基本下课后都会自习到很晚才离开，下课也会积极和老师讨论一些难度很高的问题，当然，他们也很聪明。
上课模式
要提前做好准备，我所在的项目的教学模式和中国没太大差别，作业非硬性要求，不记录到最后分数。整体课程节奏比较快，一般牛津的课是从第一周开始的，我在读项目是从复习周开始，节奏很快，比如随机过程，用了2个小时讲完了。但节奏主要还是看教授的习惯以及课程难度。
课程难度又取决于你是否有学过这类课程，不要相信零基础开始，最好提前做好准备。一般开学前学校会发你一个pre readling list，可以根据这个list准备你提前看的东西，还有网上搜一下项目的课程，并搜到这些课程的书来看。我这个项目的话，数学的课程、概率、编程都需要准备。
课程设置
这个课程的设置是这样，一共三个学期。
第一学期六门课：c++，统计学，数值分析（包括Monte Carlo方法和有限差分方法两门课），随机积分，还有金融衍生品（financial derivatives）。
其中c++对于有编程基础的人来说，问题不大，难度不高，具体是学习老师自己做的一套金融衍生品定价的project，然后用这里面的一些函数去定价。
统计，因为我自己对统计不是很好，对我来说难度很大，没有都要用R写一个report，期末考试还有一个take-home-exam，就是像平时作业一样， 但是会要求高一点。
数值分析，对于数学或者统计专业出身的来说我认为难度不大，不过教有限差分方法的老师的口速非常快还有口音、板书还很那啥，所以上课比较痛苦。
金融衍生品的老师是个中国人，这个课也是难度不大，但是因为我一开始金融方向的基础知识没有，所以要自己补很多内容。
随机积分是难度稍大的一些，我自认为我作为数学专业出身，这种分析课还是能学走的，事实就是学的非常痛苦，纯分析课，先将鞅过程（martingale），然后逐步建立对布朗运动的积分，对鞅的积分，对一般随机过程的积分。建议先自己学了随机过程，不然真的很痛心，不过考试老师还算仁慈。
第一学期的考试是在圣诞假后，所以就是没有假期了。一共考三门，第一门，是随机分析跟金融衍生品一起考，考三个小时，每门课出三道题，挑两道做，共四道题。第二门是，monte carlo & statistics & finite difference 考两个小时，每门课出两道题，任选一道作答。第三门是 c++上机考试 ，带自己电脑（所以建议来之前搞个window的电脑，或者在mac里装个双系统或者Parallels）。
作业的话，基本就是每天都在赶ddl，每门课每周都有作业，但是作业不计入成绩，不过写作业还是很有用的。
上课的话基本都是每天最早10点，最晚4点下课。这个项目，是非常纯粹的职业导向的，每周都会邀请一些银行之类的人来做培训或者讲座。
最辛苦的是，大家一边要学习，一边要申请实习申请工作，然后申请工作真的非常难，我周围蛮多很厉害的，到现在实习的offer都没有拿到的。
不过主观评价，我虽然不喜欢金融，但是我喜欢每一门课，上的很愉快，虽然虐的也非常彻底。老师也非常不错，不过因为统计这门课是新开的，所以老师讲的非常糟糕，不过他别的课讲的非常好。
第二学期的话，就分成三个方向，tool stream/data stream/ modelling stream。tool是必修，然后在data和modelling中间选一个。
这学期是课多，课时短。其他的我还没评价，不过感觉上没有上学期那么辛苦。同样是复活节放假完了来考试。
第三学期是学c++进阶版，然后跟着导师做一个毕业设计类的东西。
学校资源
师资，教授都是来自哈佛、斯坦福、牛津、剑桥出身，都是非常棒的老师。
就业资源，一般是比较好的公司（比如JP摩根、高盛、花旗）来学校做宣讲会，是否能申请到我觉得要看个人的学术水平和面试技能。
实习方面，受地理位置所限，不如伦敦的学校。但我所读专业的就业都不错，基本都是在比较好的投行找到工作。
