在这个12月的冷冽深夜，数十个发光的屏幕在不同的时区同步亮起。从香港维多利亚港边的摩天大楼，到内地喧嚣城市的书房，一群被称为“安侨学生”的年轻人正聚集在云端。他们正在经历的，并非一场普通的学术讲座，而是一场关于认知领地的重新划定。
这场由 AQG参与的 12 月在线会议，将两个地理距离遥远、但在逻辑维度上紧密相连的坐标拉到了未来安侨学生的同一视窗内：一个是代表着亚洲传统金融精英巅峰的香港大学量化金融专业（HKU QFin）；另一个则是位于加拿大埃德蒙顿、代表着北美最激进 AI 实践的跨国公司 AltaML。
对于这群志在未来的学生而言，这次会议提供的不仅是信息，更像是一次针对思维底层逻辑的“系统重装”。
照片从左到右：阿尔伯塔机器智能研究院（Amii）首席执行官（CEO）Cam Linke、AltaML 联合创始人兼联合首席执行官Cory Janssen
在香港的金融核心区“中环”，港大的 QFin 几乎是一个带有某种神秘色彩的符号。它不仅意味着极高的录取门槛或每年稀缺的三十个席位，它更像是一种近乎严苛的生存契约：只有那些能在大规模多变量微积分、随机过程与高频算法之间游刃有余的大脑，才被允许进入这座“众神之殿”。
“过去，我们认为量化金融是关于定价模型和风险对冲的艺术，”一位参会者在整理会议记录时写道。然而，当会议深入探讨港大的课程架构时，学生们意识到，传统的金融底座正在发生范式转移。
港大 QFin 所追求的，不再仅仅是能算出导数的“计算器”，而是能够通过 Python 与 C++ 在金融废墟中重建秩序的“架构师”。这种精英教育的“硬核”特质，构成了安侨学生思维进化的第一个阶梯。
当 AltaML 的名字出现在屏幕上时，会议的气氛发生了一种微妙的变化。这家总部位于加拿大艾伯塔省的公司，避开了 ChatGPT 式的宏大叙事，直切问题的核心：应用人工智能（Applied AI）。
AltaML 带来的不仅是技术，而是一个名为“AI 智能体（Agents）”的新物种。在他们的愿景中，AI 正在从一个“你问我答”的聊天机器人，进化为拥有自主决策能力的“数字化员工”。在量化交易领域，这些智能体能像人类交易员一样捕捉情绪、分析新闻、评估风险，但其速度与理性却非人类所能及。
“这是一种降维打击，”一位导师在会上直言不讳。对于学生们来说，这种冲击是直接的：如果未来的金融世界是由 AI 智能体主导的，那么仅仅学会如何操作模型是否已经过时？
在传统的教育逻辑中，学生往往被视为信息的容器，机械地接收着标准答案；但在 AQG 的这场指引中，思维被要求发生“天翻地覆”的变化。导师不再提供现成的路径，而是抛出一个个真实且复杂的行业痛点。学生必须像 AltaML 的数据科学家一样，从零开始构建数据策略，从混乱的表象中提炼深层的洞察。
这种思维的重塑，被一位学生生动地描述为“一次认知的破壳”。在这种模式下，港大 QFin 的高深理论不再是枯燥的教条，而化作了他们手中精密的手术刀，切开复杂商业问题的层层迷雾。
当这场持续数小时的云端会议结束，屏幕一一点灭，但对于这些年轻学子的未来而言，真正的挑战才刚刚拉开序幕。
在加拿大的高中体系里，成功并非仅仅意味着学好本省的课程。真正的领先，源于在 10 年级、11 年级便大胆跨出象牙塔，投身于现实社会的真实实践。而这种跨越的底气，来自于赴加留学前便已筑牢的硬核基石：从 C++ 的逻辑编程到数理精通的严谨训练，这些不仅是学业的标配，更是他们在 AI 时代生存的“底层架构”。
他们正处在一个特殊的历史节点：AI 正在重构每一个行业的毛细血管，而传统的学术象牙塔正奋力追赶技术的迭代。AQG 的这次会议，本质上是在为学生们搭建一座桥梁——一端连着历史悠久、严谨克制的学术传统，另一端连着充满变数、野蛮生长的技术前沿。
日期： 2025 年 12 月 16 日（星期二）
时间： 12:30–13:30 PM MST（山地标准时间）
以下是从专业概况、课程设置、申请要求及职业发展四个维度的详细分析：
港大的 QFin 主要分为本科（BSc in Quantitative Finance）和硕士（Master of Finance - 包含量化金融方向）两个层面。
●定位：这是一个结合了金融理论、数学建模、统计学和计算机编程的交叉学科。
●特色：相比传统的金融学，QFin 更侧重于利用数学工具和算法来解决金融问题，如定价衍生品、风险管理和量化交易。
课程设计非常具有挑战性，旨在培养学生在复杂金融环境下的定量分析能力。
●金融核心：投资学、衍生证券、企业财务、固定收益证券。
●数学与统计：多变量微积分、线性代数、概率论、数理统计、随机过程。
●计算机与数据：Python/C++ 编程、金融数据分析、机器学习在金融中的应用。
●特色环节：通常包含实地考察（Field Trips）、模拟交易大赛以及与金融机构合作的顶峰课程（Capstone Course）。
本科（BSc QFin）
这是港大最难考的“神科”之一。
●招生规模：名额非常有限（每年通常仅 20-30 人左右），实行小班教学。
●录取标准：
○高考：通常要求各省市排名前列，且数学成绩接近满分。
○IB / A-Level：IB 通常要求 42 分或以上；A-Level 要求 AAA-AAA* 且包含高等数学。
●面试：极其看重逻辑思维、对金融市场的敏感度以及在高压下的表达能力。
硕士（Master of Finance）
●背景要求：倾向于招收本科为数学、物理、工程、计算机或金融工程背景的学生。
●硬件指标：高 GPA（通常 3.7+）、优秀的 GMAT/GRE 成绩。
●经验：虽然不强求工作经验，但高含金量的实习（如头部券商、外资行量化部门）是巨大的加分项。
港大 QFin 的毕业生在就业市场上极具竞争力，被称为“华尔街/中环的直通车”。
●就业去向：
○投资银行 (IBD/S&T)：如高盛、摩根士丹利、摩根大通的销售与交易部门。
○对冲基金与量化私募：从事量化研究（Quant Researcher）或量化交易。
○风险管理：大型银行的风险控制部门。
○资产管理：公募或私募基金的组合管理。
●起薪：在香港毕业生中属于梯队顶端，表现优秀的毕业生年薪（含奖金）通常非常可观。
优势：
1.校友网络：背靠港大百年声誉，在中环（香港金融中心）拥有极强的校友资源。
2.地理位置：紧邻各大国际金融机构总部，实习机会丰富。
3.技能硬核：数理基础扎实，不易被 AI 轻易取代。
挑战：
1.课业压力大：数学和编程课程对非竞赛背景的学生挑战不小。
2.竞争残酷：身边全是顶尖学霸，内部竞争（GPA 竞争）非常激烈。