01
先看懂這個課程
適合你，如果你
- 喜歡數學、統計與金融結合
- 想進入金融、保險、量化分析行業
- 對數據建模與量化方法有興趣
- 數學（M1/M2）基礎良好
可能不太適合你，如果你
- 抗拒數學與統計
- 想讀純文科或純藝術
- 不喜歡金融／商業語境
02
你會學甚麼
你會學什麼
| 學習主題 | 你會接觸的內容 |
|---|---|
| 概率與統計 | 概率模型、統計推斷 |
| 金融數學 | 投資組合、金融經濟 |
| 計算方法 | 數值方法、數據結構 |
| 會計與精算 | 會計原理、保險原理 |
| 風險模擬 | 風險建模與模擬 |
四年學習地圖
| 階段 | 主要學習體驗 |
|---|---|
| 一年級 | 數學、統計、經濟與程式設計基礎 |
| 二年級 | 核心風險管理與金融課程 |
| 三年級 | 風險分析 stream 進階＋選修 |
| 四年級 | 高階選修＋畢業項目 |
方向、主修或組別
【官方資料】2017/18 起設 Risk Analytics 學習方向（stream），針對大數據與金融科技。無另設競爭性主修分配説明。
03
你會怎樣學
學習方式
【根據官方課程整理】 英文閲讀與寫作 ●●●●○ 數學／邏輯推理 ●●●●● 程式設計與工具 ●●●●○ 課堂討論與表達 ●●●○○ 團隊合作與溝通 ●●●○○
依據：JUPAS 説明課程含數值方法、投資組合、金融經濟、數據結構、會計原理等量化內容。
代表性課程
- 數值方法／金融經濟（核心）— Learn：量化金融方法。Do：建模與計算。Produce：量化作業與項目。【根據官方課程整理】
- 風險模擬專題（高年級）— Learn：風險建模。Do：數據模擬。Produce：分析報告【未確認具體形式】。
04
選修與實踐
選修自由度與實踐機會
【官方資料】課程跨學科（統計＋金融＋經濟＋會計＋電腦）。實習／業界聯系【資料不足】；畢業需項目。
05
它和相似課程的差別
與相似課程有什麼不同
- 與 JS4824 經濟：JS4719 更偏量化風險與統計，JS4824 偏經濟理論。
- 與 JS4601 統計主修：JS4719 明確面向風險與金融應用。
06
畢業後的路
畢業後的可能方向
【可能發展方向】銀行、保險、金融機構量化分析、風險管理的專業崗位；或深造數據科學。
07
申請與資料核對
入學要求與競爭情況
HKDSE 最低要求
【官方資料】核心：中 3、英 3、數學必修 3、CSD Attained；選修：M1 或 M2 達 3，另加一科甲類選修達 3。
計分方法與科目比重
【官方資料】Best 5；數學（含 M1/M2）權重高。
面試／作品集／測試
【官方資料】面試：Yes（on a selective basis）。
歷年收生參考
【官方資料】2025 年 Band A 申請 100 人；2025 年 main round offer 共 27 個。DSE 分數【資料不足】。
申請判斷
學額小（intake 25），申請人數中等，競爭不低。
學費、資助與學額
【官方資料】學費 HK$47,000；一年級學額 25；UGC-funded。
你申請前最值得確認的事
- Risk Analytics stream 的申報條件？
- 2026/27 計分權重？
- 是否有業界實習安排？
- 與精算專業的銜接？
官方資料
審核摘要
- 審核狀態：通過
- 已複核重點事實：6
- 第二輪修正：0
- 保留提示或不確定項：1（DSE 分數資料不足）
- 刪除的無依據內容：0
- 資料適用入學年度：2026/27
- 課程結構適用 cohort：2026/27
- 最後核對日期：2026-07-12