量化金融硕士本科专业通常涵盖数学、统计学、计算机科学、经济学、金融学等学科。具体课程设置可能因学校和项目而异，但一般会包括以下一些核心课程：
数学和统计学：
包括微积分、线性代数、概率论、数理统计、时间序列分析等。
金融学和经济学：
包括微观经济学、宏观经济学、金融市场、公司金融、投资学等。
计算机科学：
包括编程语言（如Python、C++）、数据结构、算法、数据库等。
量化金融：
包括随机过程、金融衍生品定价、风险管理、量化交易策略等。
经济学：
包括微观经济学、宏观经济学、计量经济学等。
计算机科学：
包括数据结构、算法、数据库、计算机网络等。
行为金融学：
研究金融市场中人的心理和行为对金融决策的影响。
实验金融：
通过实验方法研究金融市场的现象和规律。
此外，学生还可以根据自己的兴趣和职业规划选择选修课程，以深化在某个特定领域的知识和技能。
入学要求
不同学校的量化金融硕士项目可能有不同的入学要求，一般包括：
学术背景：
通常要求本科毕业于数学、统计学、经济学、金融学、计算机科学等相关专业的学生。
成绩要求：
GPA一般要求3.0/4.0或更高。
语言能力：
可能需要提供GRE或GMAT成绩。
其他材料：
如个人陈述、推荐信、简历等。
就业方向
量化金融硕士专业的毕业生通常具备较强的数学建模、数据分析、金融分析和风险管理能力，可以在以下领域找到工作：
投资银行：
从事股票发行、并购咨询、债券承销等工作。
资产管理：
包括基金管理、投资组合管理、风险管理等。
证券公司：
从事交易、研究、投资银行等业务。
金融科技公司：
利用量化模型和算法进行金融数据分析、交易策略开发等。
咨询公司：
提供金融建模、风险管理、市场分析等服务。
建议
如果你对量化金融感兴趣，建议选择本科阶段已经学习了相关课程（如数学、统计学、计算机科学）的学校，并在申请时准备好充分的材料，展示你的学术能力和研究潜力。此外，实习和工作经验也会增加你的竞争力。