最近，一份專門觀察量化行業人才去向的大學排名火了大學。
第三方量化就業平臺topQuantUnis釋出“2026 Quant Target University Rankings”大學。結果相當搶眼：劍橋大學力壓MIT登頂全球第一，牛津大學排名第三，帝國理工學院排名第四。
全球前四名，英國大學直接佔了三席大學。
更讓人意外的是，一些傳統世界排名並不算特別靠前的大學，在這份榜單中表現非常強勢大學。比如QS世界大學排名第74位的UIUC，這次衝到了全球第六，超過斯坦福、哈佛、耶魯等一眾名校。
這份排名為什麼和QS差別這麼大？想進量化行業大學，是不是隻要盯著榜單選學校就行？
先別急，我們把它拆開來看大學。
01
UK STRENGTH
英國大學這次有多強大學？
根據topQuantUnis公佈的資料，劍橋大學共有856名校友進入榜單統計的頭部量化機構，位居全球第一；MIT以844人排名第二大學。
隨後是牛津大學和帝國理工學院，分別位於全球第三和第四大學。哥倫比亞大學、UIUC、卡內基梅隆大學、斯坦福大學、加州大學伯克利分校和哈佛大學進入前十。
除了前三所英國大學，LSE排名全球第23，UCL排名第25大學。整份榜單中，共有24所英國大學進入前150名。
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中國內地大學中，北京大學排名第17，清華大學第21，上海交通大學第34，復旦大學第42，浙江大學第62大學。
中國香港地區共有四所大學上榜，分別是香港大學第41、香港科技大學第45、香港中文大學第52、香港理工大學第132大學。
僅從排名來看，英國大學的確是這次最大的贏家之一大學。
尤其是劍橋、牛津和帝國理工，不僅超過絕大多數美國藤校，還包攬了全球前四名中的三席大學。
02
NOT A PROGRAM RANKING
先說清楚：這不是本科排名大學，也不是碩士排名
這是理解這份榜單最關鍵的一點大學。
topQuantUnis並不是在評價某所大學的本科教育，也不是在比較金融工程、金融數學等碩士課程大學。
平臺根據LinkedIn公開職業資料，統計29家頭部對沖基金和自營交易機構員工的畢業院校，再按照各大學進入這些機構的校友數量進行排名大學。
換句話說，它統計的是“哪些大學的校友更多地出現在頭部量化機構”，而不是“哪個量化碩士課程最好”大學。
所以，劍橋排名第一，不等於“劍橋某個金融碩士課程全球第一”；UIUC排名第六，也不代表它的金融碩士課程超過了斯坦福和哈佛大學。
這是一份大學整體校友分佈榜單，而不是具體學位或課程排名大學。
03
WHY UK LEADS
為什麼英國大學在量化行業這麼能打大學？
很多人以為，進入量化行業，最對口的專業一定是金融大學。
實際上，頭部量化機構真正需要的，往往是數學、統計、計算機、物理和工程背景的人才大學。
劍橋、牛津和帝國理工之所以表現突出，不只是因為它們擁有金融類課程，更重要的是這些大學擁有非常強的數學、計算機、物理、統計和工程學科大學。
量化研究需要機率統計、隨機過程、機器學習和數學建模；量化開發需要演算法、資料結構、計算機系統和程式設計能力；量化交易則高度重視機率思維、邏輯判斷和快速處理資訊的能力大學。
因此，一所大學能否持續向量化機構輸送人才，看的從來不只是商學院，而是整套理工科人才培養體系大學。
英國還有一個明顯優勢：倫敦大學。
作為全球重要的金融中心，倫敦聚集了大量銀行、對沖基金、自營交易公司和金融科技企業大學。英國頂尖大學的學生更容易接觸相關實習、校園招聘、行業活動和校友資源。
大學實力、理工科基礎和金融中心區位疊加在一起，才形成了英國大學在這份榜單中的強勢表現大學。
04
UNDERGRAD ROUTES
本科畢業想進入量化大學，未必一定要學金融
如果學生還在規劃本科申請，不建議看到“量化”兩個字，就直接把目標鎖定為金融學大學。
對於量化研究、量化交易和量化開發來說，數學、統計、電腦科學、物理、電子工程等專業，很多時候比傳統金融學更加對口大學。
選專業時，應該重點觀察課程中有沒有機率論、統計學、線性代數、微積分、最佳化、演算法、資料結構、機器學習、數值計算和程式設計訓練大學。
如果選擇經濟、金融或者金融科技，也要進一步判斷課程的量化深度大學。名字裡帶“金融”，不代表一定適合量化求職；名字裡沒有“金融”，也不代表進不了量化行業。
對於準備申請英國頂尖數學、計算機及相關本科專業的學生，A-Level數學幾乎是基礎配置大學。部分競爭激烈的課程還會要求或高度重視進階數學。
真正的規劃不能只看大學名次，還要同時考慮選課組合、競賽經歷、程式設計能力、專業方向和後續實習大學。
05
MASTER'S APPLICATIONS
申請量化碩士大學，更不能直接照榜單選
碩士申請需要看得更細大學。
牛津大學開設MSc in Mathematical and Computational Finance，課程涉及隨機微積分、數值方法和金融計算；帝國理工開設MSc Mathematics and Finance，重點培養數學與量化金融能力；LSE有MSc Financial Mathematics；UCL則開設MSc Computational Finance等相關課程大學。
這些課程名稱相近，但培養方向、課程難度、申請背景和就業出口並不完全相同大學。
還有一個特別容易混淆的地方大學。
網上經常把劍橋相關金融碩士籠統稱為“劍橋MFE”，但劍橋並沒有一個正式名稱為MFE的碩士課程大學。
劍橋的MPhil in Finance偏研究導向，通常面向本科畢業後工作經驗不超過一年的申請者；劍橋Judge商學院的Master of Finance則屬於面向有經驗申請者的課程，申請人一般需要至少兩年畢業後的金融相關工作經驗大學。
兩者的目標人群完全不同，不能混為一談大學。
而且，劍橋在量化榜單中排名第一，很可能與其數學、計算機、物理和工程等多個學科的畢業生共同有關，不能全部歸功於某一個金融碩士課程大學。
進入量化行業並不存在一條單一的“金融專業路線”大學。
數學、統計、計算機、物理、工程和量化金融，都可能成為入口大學。學校的理工科實力、地理位置、校友網路和招聘資源，也會影響學生接觸行業的機會。
量化行業最終考驗的，還是數學基礎、程式設計能力、實習經歷、問題解決能力以及對目標崗位的長期準備大學。
如果你正在規劃2027Fall英國本科或碩士申請，未來想進入量化金融、金融數學、計算機、資料科學ukstudycenter1，備註“量化”大學。我們會結合你的成績、專業背景和職業目標，判斷更適合申請哪些大學和專業，以及現階段應該補足哪些能力。
文藍2026申請offer榜單來了大學：
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