新南威尔士大学 课程目录

课程定位 FINS3645 是金融专业最具‘实战博弈’属性的前沿核心课。它解决了支撑二级市场交易的最微观命题：在订单簿 (Order Book) 的毫秒级跳动中，价格是如何形成的？为什么细价股（仙股）更容易被操纵且波动巨大？它是通往高频交易员 (HFT)、资深做市商、及金融监管合规官岗位的唯一‘内场’通行证。它将经典的库存模型、非对称信息理论与现代电子市场的限价订单匹配深度整合，是培养‘具备交易成本觉知能力投资者’的必修课。 技术栈与学习内容 课程围绕‘流动性、买卖价差与信息披露’展开。核心内容包括：市场订单属性（市价单 vs 限价单）、最具理论地位的‘Glosten-Milgrom 信息博弈模型’、库存模型分析（Inventory Risk）、以及最为实战的‘限价订单簿 (LOB) 动态模拟’。进阶模块涵盖：算法交易策略分析、拉抬打压 (Pump and Dump) 识别、以及细价股特有的流动性陷阱。此外，课程重点研究了买卖价差 (Bid-Ask Spread) 的成分分解。学生将学习如何利用 Python 处理高频 Tick 数据。课程强调‘交易摩擦对资产定价的决定性影响’。 课程结构 10 周理论高频产出与两个极具挑战的交易模拟项目结合。评估体系完全对接真实交易室标准：包含针对订单匹配算法手算的期中 Quiz、一个要求利用高频数据分析特定细价股‘崩盘前兆’的大型项目（Major Project）、以及一场强调信息模型推导、流动性溢价判定与市场完整性分析能力的期末综合大考。该课极其强调‘逻辑的毫秒级反应’。 适合人群 金融专业大三、或打算从事量化交易的理工科生。必须具备扎实的 FINS1613 和统计基础。如果你想搞清楚‘为什么你的单子一挂上去价格就跑了’、或者渴望在未来的暗池 (Dark Pools) 交易中建立博弈优势，这门课是你的神功。建议每周投入 15-20 小时进行订单流仿真。

课程定位 BIOL90017（BioSciences Research Project Part 4）是墨尔本大学生物科学方向的研究生课程，定位在理论框架、方法工具与真实场景应用的结合。课程面向希望进入研究、咨询、产品、分析或管理岗位的学习者，强调把课堂知识转化为可解释、可落地的决策支持。它通常可衔接后续 capstone、研究项目或行业实践。 技术栈与学习内容 学习内容通常覆盖该学科的核心理论、分析方法、案例推演与实务沟通能力。你需要在作业与项目中完成问题定义、方法选择、证据组织、结论表达与风险边界说明，重点是建立完整论证链路，而不是只追求单点结论。对于生物科学方向课程，老师通常更重视你如何把模型或框架解释清楚，并将其与具体场景建立一一对应关系。 课程结构 一般按 12-13 周推进：前段搭建基础框架，中段进入高密度作业与案例分析，后段进行综合整合与期末评估。常见考核由 Quiz/Workshop、2 次作业或项目、期末评估组成。即便没有明确 Hurdle，评分也会关注关键能力是否稳定达标。课程后半段通常会出现多任务并行，提前拆解任务与里程碑是稳定发挥的关键。 适合人群 适合希望在生物科学方向深入发展的硕士同学。建议每周投入 10-14 小时，按“预习-实践-复盘”节奏推进。课程难点在于多任务并行与高质量表达；能稳定执行周计划并及时复盘的人，后期表现通常更稳。若你目标是 HD，建议从学期初就维护“错因与改进清单”，把反馈转化为下一轮可执行动作。

课程定位 SCIE90026（Biomolecular Structure Determination）是墨尔本大学科学综合方向的研究生课程，定位在理论框架、方法工具与真实场景应用的结合。课程面向希望进入研究、咨询、产品、分析或管理岗位的学习者，强调把课堂知识转化为可解释、可落地的决策支持。它通常可衔接后续 capstone、研究项目或行业实践。 技术栈与学习内容 学习内容通常覆盖该学科的核心理论、分析方法、案例推演与实务沟通能力。你需要在作业与项目中完成问题定义、方法选择、证据组织、结论表达与风险边界说明，重点是建立完整论证链路，而不是只追求单点结论。对于科学综合方向课程，老师通常更重视你如何把模型或框架解释清楚，并将其与具体场景建立一一对应关系。 课程结构 一般按 12-13 周推进：前段搭建基础框架，中段进入高密度作业与案例分析，后段进行综合整合与期末评估。常见考核由 Quiz/Workshop、2 次作业或项目、期末评估组成。即便没有明确 Hurdle，评分也会关注关键能力是否稳定达标。课程后半段通常会出现多任务并行，提前拆解任务与里程碑是稳定发挥的关键。 适合人群 适合希望在科学综合方向深入发展的硕士同学。建议每周投入 10-14 小时，按“预习-实践-复盘”节奏推进。课程难点在于多任务并行与高质量表达；能稳定执行周计划并及时复盘的人，后期表现通常更稳。若你目标是 HD，建议从学期初就维护“错因与改进清单”，把反馈转化为下一轮可执行动作。

课程定位 GEOG90028（Geography Practical）是墨尔本大学地理学方向的研究生课程，定位在理论框架、方法工具与真实场景应用的结合。课程面向希望进入研究、咨询、产品、分析或管理岗位的学习者，强调把课堂知识转化为可解释、可落地的决策支持。它通常可衔接后续 capstone、研究项目或行业实践。 技术栈与学习内容 学习内容通常覆盖该学科的核心理论、分析方法、案例推演与实务沟通能力。你需要在作业与项目中完成问题定义、方法选择、证据组织、结论表达与风险边界说明，重点是建立完整论证链路，而不是只追求单点结论。对于地理学方向课程，老师通常更重视你如何把模型或框架解释清楚，并将其与具体场景建立一一对应关系。 课程结构 一般按 12-13 周推进：前段搭建基础框架，中段进入高密度作业与案例分析，后段进行综合整合与期末评估。常见考核由 Quiz/Workshop、2 次作业或项目、期末评估组成。即便没有明确 Hurdle，评分也会关注关键能力是否稳定达标。课程后半段通常会出现多任务并行，提前拆解任务与里程碑是稳定发挥的关键。 适合人群 适合希望在地理学方向深入发展的硕士同学。建议每周投入 10-14 小时，按“预习-实践-复盘”节奏推进。课程难点在于多任务并行与高质量表达；能稳定执行周计划并及时复盘的人，后期表现通常更稳。若你目标是 HD，建议从学期初就维护“错因与改进清单”，把反馈转化为下一轮可执行动作。

课程定位 INFS2101（Industry Placement 1）是 UNSW 信息系统方向课程，强调把理论框架与真实业务场景结合，训练你在复杂问题下的分析、设计与交付能力。课程通常面向希望进入产品、分析、工程或咨询岗位的学生，重点不只是掌握知识点，而是建立可复用的方法论。 学习内容 你会围绕问题定义、方法选择、数据/系统实现、结果解释与业务沟通展开训练。课程常见任务包括案例分析、项目实现、技术报告与展示，要求从“问题-证据-结论”形成完整闭环。 课程节奏 一般按 10-12 周推进：前段完成基础框架，中段进入高密度作业与案例实践，后段聚焦综合项目与期末评估。想拿到高分，关键在于持续迭代而不是临时突击。 适合人群 适合希望在信息系统方向提升实战竞争力的同学。建议每周投入 8-12 小时，保持“预习-实践-复盘”循环，及时把反馈转化为下一次作业改进。

课程介绍： 概率概念对于研究工程，生物学，医学和经济学中出现的各种复杂现象是必要的。本课程的目的是介绍分析此类现象所需的基本概念。特别地，我们讨论了随机事件，随机变量，依赖结构，使用中心极限定理计算概率，简单马尔可夫链和布朗运动的概念。 本课程介绍是由往届学长学姐回忆编辑而成。 简介: 统计学课程，对于数据分析学习的帮助还是很大的。课程主要还是针对数学系的学生学习。上学期有点坑，很多同学成绩不是很理想

课程定位 INFS3020（Information Systems and Technology International Study Tour）是 UNSW 信息系统方向课程，强调把理论框架与真实业务场景结合，训练你在复杂问题下的分析、设计与交付能力。课程通常面向希望进入产品、分析、工程或咨询岗位的学生，重点不只是掌握知识点，而是建立可复用的方法论。 学习内容 你会围绕问题定义、方法选择、数据/系统实现、结果解释与业务沟通展开训练。课程常见任务包括案例分析、项目实现、技术报告与展示，要求从“问题-证据-结论”形成完整闭环。 课程节奏 一般按 10-12 周推进：前段完成基础框架，中段进入高密度作业与案例实践，后段聚焦综合项目与期末评估。想拿到高分，关键在于持续迭代而不是临时突击。 适合人群 适合希望在信息系统方向提升实战竞争力的同学。建议每周投入 8-12 小时，保持“预习-实践-复盘”循环，及时把反馈转化为下一次作业改进。

本课程旨在使学生了解商业航空运输业所需的财务决策。 航空运输是资本密集型行业, 该行业的结构在很长一段时间内都无法获得理想的资本回报率。 具体来说, 本课程将研究（1）财务决策工具, 以及（2）航空公司和机场财务经理对这些工具的应用。 课程主要包括制定投资决策, 融资选择（包括租赁）, 转瞬即逝的计划, 航线经济学, 对冲财务风险和航空公司财务报表。

课程定位 AGRI90014（Managing Markets）是墨尔本大学农业科学方向的研究生课程，定位在理论框架、方法工具与真实场景应用的结合。课程面向希望进入研究、咨询、产品、分析或管理岗位的学习者，强调把课堂知识转化为可解释、可落地的决策支持。它通常可衔接后续 capstone、研究项目或行业实践。 技术栈与学习内容 学习内容通常覆盖该学科的核心理论、分析方法、案例推演与实务沟通能力。你需要在作业与项目中完成问题定义、方法选择、证据组织、结论表达与风险边界说明，重点是建立完整论证链路，而不是只追求单点结论。对于农业科学方向课程，老师通常更重视你如何把模型或框架解释清楚，并将其与具体场景建立一一对应关系。 课程结构 一般按 12-13 周推进：前段搭建基础框架，中段进入高密度作业与案例分析，后段进行综合整合与期末评估。常见考核由 Quiz/Workshop、2 次作业或项目、期末评估组成。即便没有明确 Hurdle，评分也会关注关键能力是否稳定达标。课程后半段通常会出现多任务并行，提前拆解任务与里程碑是稳定发挥的关键。 适合人群 适合希望在农业科学方向深入发展的硕士同学。建议每周投入 10-14 小时，按“预习-实践-复盘”节奏推进。课程难点在于多任务并行与高质量表达；能稳定执行周计划并及时复盘的人，后期表现通常更稳。若你目标是 HD，建议从学期初就维护“错因与改进清单”，把反馈转化为下一轮可执行动作。

课程定位 CHEM90063（Chemistry Research Project Pt 5）是墨尔本大学化学方向的研究生课程，定位在理论框架、方法工具与真实场景应用的结合。课程面向希望进入研究、咨询、产品、分析或管理岗位的学习者，强调把课堂知识转化为可解释、可落地的决策支持。它通常可衔接后续 capstone、研究项目或行业实践。 技术栈与学习内容 学习内容通常覆盖该学科的核心理论、分析方法、案例推演与实务沟通能力。你需要在作业与项目中完成问题定义、方法选择、证据组织、结论表达与风险边界说明，重点是建立完整论证链路，而不是只追求单点结论。对于化学方向课程，老师通常更重视你如何把模型或框架解释清楚，并将其与具体场景建立一一对应关系。 课程结构 一般按 12-13 周推进：前段搭建基础框架，中段进入高密度作业与案例分析，后段进行综合整合与期末评估。常见考核由 Quiz/Workshop、2 次作业或项目、期末评估组成。即便没有明确 Hurdle，评分也会关注关键能力是否稳定达标。课程后半段通常会出现多任务并行，提前拆解任务与里程碑是稳定发挥的关键。 适合人群 适合希望在化学方向深入发展的硕士同学。建议每周投入 10-14 小时，按“预习-实践-复盘”节奏推进。课程难点在于多任务并行与高质量表达；能稳定执行周计划并及时复盘的人，后期表现通常更稳。若你目标是 HD，建议从学期初就维护“错因与改进清单”，把反馈转化为下一轮可执行动作。

课程定位 GEOG90030（Geography Minor Research Project Part 1）是墨尔本大学地理学方向的研究生课程，定位在理论框架、方法工具与真实场景应用的结合。课程面向希望进入研究、咨询、产品、分析或管理岗位的学习者，强调把课堂知识转化为可解释、可落地的决策支持。它通常可衔接后续 capstone、研究项目或行业实践。 技术栈与学习内容 学习内容通常覆盖该学科的核心理论、分析方法、案例推演与实务沟通能力。你需要在作业与项目中完成问题定义、方法选择、证据组织、结论表达与风险边界说明，重点是建立完整论证链路，而不是只追求单点结论。对于地理学方向课程，老师通常更重视你如何把模型或框架解释清楚，并将其与具体场景建立一一对应关系。 课程结构 一般按 12-13 周推进：前段搭建基础框架，中段进入高密度作业与案例分析，后段进行综合整合与期末评估。常见考核由 Quiz/Workshop、2 次作业或项目、期末评估组成。即便没有明确 Hurdle，评分也会关注关键能力是否稳定达标。课程后半段通常会出现多任务并行，提前拆解任务与里程碑是稳定发挥的关键。 适合人群 适合希望在地理学方向深入发展的硕士同学。建议每周投入 10-14 小时，按“预习-实践-复盘”节奏推进。课程难点在于多任务并行与高质量表达；能稳定执行周计划并及时复盘的人，后期表现通常更稳。若你目标是 HD，建议从学期初就维护“错因与改进清单”，把反馈转化为下一轮可执行动作。

课程定位 INFS3202（Industry Placement 2）是 UNSW 信息系统方向课程，强调把理论框架与真实业务场景结合，训练你在复杂问题下的分析、设计与交付能力。课程通常面向希望进入产品、分析、工程或咨询岗位的学生，重点不只是掌握知识点，而是建立可复用的方法论。 学习内容 你会围绕问题定义、方法选择、数据/系统实现、结果解释与业务沟通展开训练。课程常见任务包括案例分析、项目实现、技术报告与展示，要求从“问题-证据-结论”形成完整闭环。 课程节奏 一般按 10-12 周推进：前段完成基础框架，中段进入高密度作业与案例实践，后段聚焦综合项目与期末评估。想拿到高分，关键在于持续迭代而不是临时突击。 适合人群 适合希望在信息系统方向提升实战竞争力的同学。建议每周投入 8-12 小时，保持“预习-实践-复盘”循环，及时把反馈转化为下一次作业改进。