La Matematica Finanziaria è il cuore analitico dei mercati: traduce l’incertezza in modelli, prezzi e decisioni. Per un giovane laureato, specializzarsi qui significa aprirsi a ruoli ad alto impatto in risk management, pricing di derivati, asset allocation, fintech e regolamentazione, dove competenze quantitative e visione strategica fanno la differenza. In un settore guidato da dati, algoritmi e velocità, un master mirato è il ponte tra teoria e pratica, tra laboratorio e sala trading.
Su questa pagina hai una bussola concreta: l’analisi statistica dei 32 Master in elenco ti aiuta a orientarti con criterio, confrontando costi, durata e modalità. Usa i filtri per affinare la ricerca e individua il percorso che massimizza il tuo vantaggio competitivo.
TROVATI 32 MASTER [in 34 Sedi / Edizioni]
POLIMI Graduate School of Management
Il Master Internazionale in Fintech, Finanza e Innovazione Digitale è il programma rivolto a laureati recenti che desiderano specializzarsi nel campo del Fintech, approfondendo le loro conoscenze sulle tecnologie digitali e sulle loro applicazioni nel mondo finanziario.
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POLIMI Graduate School of Management
Il Master In Finanza Quantitativa è il programma offerto da POLIMI Graduate School of Management rivolto ai giovani neolaureati o con una breve esperienza professionale post-laurea, che apirano a ruoli di rilievo nell’ambito finanziario.
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Uninform Group
Selezioni aperte per la 91^ edizione del più longevo, performante e aggiornato Master Quality - Esperti e Manager in Sistemi di Gestione Aziendale. Due mesi di Alta Formazione in modalità E-learning e 6 mesi di Stage garantito. Placement occupazionale 92%.
POLIMI Graduate School of Management
Il Master Internazionale in Financial Risk Management è progettato per fornirti sia una base teorica che pratica. Nell'anno che trascorri presso la nostra scuola, fino a 6 mesi saranno dedicati all'Internship e al Project Work.
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Università telematica "Niccolò Cusano"
Il master fornisce una solida preparazione teorica in ambito economico e psicologico per operare nel settore degli investimenti finanziari, tenendo conto dei processi neurocognitivi e delle componenti psicologiche ed emotive che guidano il comportamento d'investimento.
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Università degli Studi di Pisa | Dipartimento di Matematica
Questo corso offre un'opportunità formativa di alta qualità, focalizzandosi sull'acquisizione di competenze avanzate nella disciplina matematica.
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Università degli Studi di Pisa | Dipartimento di Economia e Management
Questo corso offre una formazione specializzata in finanza aziendale e mercati finanziari, preparando i laureati ad affrontare le complessità del settore attraverso un approccio interdisciplinare.
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Università degli Studi di Roma Tre
Questo corso fornisce un alto livello di specializzazione nella Matematica, preparando gli studenti per vari settori professionali e accademici.
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Università degli Studi di Padova
Questo corso forma figure professionali dotate di competenze quantitative e computazionali abbinate a una solida conoscenza dei mercati finanziari e assicurativi.
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Università degli Studi di Padova | Dipartimento di Matematica
Questo corso intende fornire una visione moderna delle conoscenze e delle tecniche matematiche in ambito teorico ed applicativo.
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Politecnico di Milano | Dipartimento di Matematica
Il master si articola in una serie di moduli. Il modulo fondamenti ha l'obiettivo di costruire una base comune di conoscenze sui metodi. Il modulo gestione dei portafogli si occupa del tema della gestione dei portafogli includendo argomenti quali frontiera dei portafogli, asset allocation dinamica, asset alternativi. Il modulo valutazione di prodotti finanziari copre le tematiche della valutazione di prodotti finanziari per le principali asset classes: equity, tasso, credit, foreign exchange, commodities. Il modulo trading affronta il tema del trading di prodotti finanziari. Il modulo risk management si occupa dei metodi per la gestione del rischio e delle sue applicazioni in ambito bancario e dell'asset management. Il modulo assicurazioni copre le tematiche di asset management, pricing e gestione del rischio in ambito assicurativo. il Modulo Topics in quantitative finance copre temi avanzati trasversali. Il modulo machine learning for finance affornta sia le metodologie che le applicazioni al mondo della finanza delle tecniche di machine learning.
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Questo corso offre un'opportunità formativa di alta qualità, con un curriculum progettato per fornire competenze avanzate in economia e finanza.
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Università degli Studi di Roma "La Sapienza" | Dipartimento di Scienze Statistiche
Questo corso è una laurea magistrale che offre un programma formativo completo nel campo delle scienze attuariali e finanziarie, preparando gli studenti ad affrontare le sfide professionali del settore.
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Università degli Studi di Padova | Dipartimento di Ingegneria Civile Edile Ambientale
Questo corso coniuga conoscenze approfondite di matematica applicata e ingegneria, formando professionisti in grado di affrontare problemi complessi in vari ambiti.
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Università degli Studi di Roma Tre
Questo corso offre un'alta specializzazione in Matematica, con percorsi formativi flessibili che preparano gli studenti ad affrontare carriere in vari ambiti, dall'insegnamento alla ricerca.
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Università degli Studi di Venezia "Ca' Foscari"
Questo master esplora e approfondisce i temi della Quantum Computing e del Machine Learning. Si basa sui principi della Teoria dei Quanti per offrire un nuovo paradigma nell'ambito della computazione e dell'apprendimento automatico, con un approccio multidisciplinare che coinvolge diversi dipartimenti dell'Università Ca’ Foscari Venezia.
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Università Cattolica del Sacro Cuore | Facoltà di Scienze Bancarie, Finanziarie e Assicurative
Questo master fornisce competenze avanzate in statistica, analisi dei dati, gestione dei rischi e scienze attuariali, consentendo l'accesso diretto all'esame di stato per attuario in Italia e offrendo un piano di studi in linea con gli standard internazionali.
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Politecnico di Milano | Dipartimento di Matematica
Il sistema finanziario sta vivendo una profonda trasformazione guidata dall'affermarsi delle tecnologie digitali. Si tratta di una sfida che richiede competenze multidisciplinari che i percorsi di formazione classici stentano a fornire. La rivoluzione del Fintech da un lato offre interessanti opportunità per gli intermediari tradizionali, dall'altro rappresenta un'alternativa al mondo finanziario classico con l'affermarsi di startup innovative che potrebbero portare ad una disintermediazione.
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Università di Bologna - Alma Mater Studiorum
Questo master offre competenze e conoscenze aggiornate nel settore finanziario, con un approccio multidisciplinare in un campo in continua evoluzione.
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Università degli Studi di Padova
Questo master forma figure professionali con competenze quantitative e computazionali, preparando per ruoli qualificati nei settori finanziario e assicurativo.
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Università degli Studi di Torino | Dipartimento di Management
Questo corso offre un programma di studi avanzato in finanza aziendale e mercati finanziari, fornendo le competenze necessarie per operare nel settore finanziario con un focus su analisi, gestione e strategia.
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Master Matematica Finanziaria
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Con i nostri dati statistici aggiornati su 32 Master Matematica Finanziaria puoi analizzare le tipologie più diffuse, confrontare i costi medi, scoprire le città e le università con l'offerta formativa più ampia.
Master Matematica Finanziaria
Un percorso avanzato che integra calcolo stocastico, asset pricing, gestione del rischio e data science per formare quant capaci di modellare e valutare strumenti finanziari complessi
Il Master in Matematica Finanziaria fornisce una preparazione rigorosa e applicata per analisti quantitativi, risk manager e professionisti dell’asset management. Il programma integra fondamenti di teoria dell’arbitraggio, calcolo stocastico e statistica con modelli di valutazione per azioni, tassi e credito, offrendo una visione coerente dell’ingegneria finanziaria moderna. Ampio spazio è dedicato ai metodi numerici e al calcolo scientifico, all’ottimizzazione di portafoglio, alla misurazione del rischio e all’implementazione di modelli in ambienti di produzione (Python/R). Attraverso laboratori, casi reali e project work, gli studenti imparano a tradurre la teoria in soluzioni operative per pricing, hedging, gestione della liquidità e conformità regolamentare.
L’area copre i fondamenti matematici della finanza quantitativa: spazi di probabilità, processi di Itô, moto browniano, martingale e misura neutrale al rischio. Si studiano il teorema fondamentale dell’arbitraggio, la pricing kernel e la costruzione delle misure equivalenti. Vengono trattati i modelli di diffusione per azioni (Black-Scholes-Merton) e le estensioni con volatilità locale e stocastica (Heston, SABR), oltre ai salti (Merton, Kou). Approfondimenti su formule di pricing, greche, strategie di hedging replicante e incompletezza di mercato con tecniche di minimal martingale e mean-variance hedging. Introduzione alle PDE paraboliche, al legame Feynman–Kac e ai metodi Monte Carlo per valutazione e sensibilità.
Questa area affronta la struttura a termine dei tassi e il fixed income quantitativo: costruzione delle curve di sconto e forward, bootstrapping, compounding e day count. Si analizzano i modelli a breve (Vasicek, CIR, Hull–White), HJM/LMM per la dinamica delle forward rates, e il pricing di swap, cap/floor, swaptions con tecniche analitiche e numeriche. Per il credito si introducono i modelli ridotti (hazard rate), i modelli strutturali (Merton, Black–Cox) e la valutazione di CDS, basket e CDO, con correlazione di default (copule gaussiane e alternative). Si trattano misure di liquidità, XVA (CVA/DVA/FVA), margini di garanzia e collateral, oltre a temi di modellazione delle default intensities, recovery rates e stima dei parametri con dati di mercato.
L’area integra metriche di rischio di mercato, credito e liquidità: VaR parametrico, storico e Monte Carlo, Expected Shortfall, stress testing e backtesting. Si studiano la teoria media-varianza, frontiera efficiente, allocazione del rischio (RC, ERC), budgeting e diversificazione robusta sotto vincoli reali. Si introducono modelli di rischio di controparte e wrong-way risk, misurazione della concentrazione e risk decomposition per fattori. Sul fronte normativo, vengono esaminate le regole di Basilea (FRTB, SA/IMA), EMIR, MIFID II, IFRS 9 e requisiti per modelli interni, governance dei dati e model risk management (validazione, challenger, performance monitoring). Esercitazioni su reportistica, metriche regolamentari e implementazione di framework di controllo.
Questa area sviluppa competenze computazionali e statistiche: discretizzazione di SDE (Euler–Maruyama, Milstein), Monte Carlo ad alta efficienza (antithetic, control variates, stratified, quasi-MC), risoluzione numerica di PDE (finite differenze, metodi impliciti/Crank–Nicolson) e calibrations robuste. In ambito econometrico si trattano ARIMA, GARCH e varianti multivariate (DCC, BEKK), filtri di Kalman/particellari e stima a massima verosimiglianza. Si introducono tecniche di machine learning per il nowcasting e la previsione, feature engineering su dati di mercato, modelli di classificazione/regressione, gradient boosting, reti neurali feed-forward e LSTM per serie temporali. Ampio uso di Python e R, gestione pipeline, backtesting e deploy di modelli riproducibili.
L’approccio didattico combina rigore teorico e applicazioni hands-on, alternando lezioni, laboratori di programmazione, studio di casi reali e progetti integrati sviluppati su dataset e strumenti professionali.
"La comprensione del rischio è tanto importante quanto il prezzo: modelli solidi devono essere interpretabili, testati e radicati nei dati di mercato."
— John C. Hull
Percorsi di carriera e retribuzioni per chi conclude un Master in Matematica Finanziaria
Il Master in Matematica Finanziaria prepara figure ad alta specializzazione per la modellazione del rischio, la valutazione di strumenti complessi e lo sviluppo di soluzioni quantitative a supporto di trading, investimento e controllo. I laureati acquisiscono competenze integrate in probabilità, statistica, programmazione, machine learning e regolamentazione (Basel/IFRS), diventando profili chiave per banche, asset manager, assicurazioni e società di consulenza che richiedono precisione analitica, capacità di validazione dei modelli e sensibilità al business.
Sviluppa e calibra modelli di pricing per derivati, valuta strategie di copertura e supporta desk di trading e sales con analisi scenario-based. Richiede padronanza di stocastica, Monte Carlo e PDE, oltre a competenze in Python/C++ e conoscenza dei flussi di mercato.
Monitora metriche di rischio (VaR, ES, sensitività), definisce limiti e politiche, implementa stress test e backtesting su portafogli di trading e banking book. Collabora con funzioni ALM e regolamentari per l’adeguamento a Basilea/CRR e la reportistica per il management.
Progetta librerie numeriche e motori di pricing a bassa latenza, integrando modelli quantitativi in piattaforme di risk e trading. Lavora su architetture cloud e pipeline dati, garantendo qualità del codice, testing e performance su dataset complessi in real time.
Costruisce modelli per riserve tecniche, solvibilità e ALM assicurativo, con focus su Solvency II, IFRS 17 e ORSA. Analizza scenari macro e di mercato, traduce ipotesi demografiche e finanziarie in metriche di rischio, supportando pricing, riassicurazione e capital management.
Applica machine learning e time series analysis a previsioni, anomaly detection e ottimizzazione di portafoglio. Integra dati mercati, alternative e transazionali, costruendo feature e modelli interpretabili per investment research, antifrode e personalizzazione di prodotti finanziari.
La progressione tipica combina responsabilità tecniche e manageriali: da ruoli di delivery su modelli e infrastrutture dati si passa a gestione di portafogli, validazione indipendente, guida di team e ownership di roadmap analitiche e regolamentari.
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