关于留学申请途径，大家有什么好建议？ 第1页

我硕士是在芝加哥大学读的，就读的是MSFM项目，今天我想通过这篇文章来和大家分享一下我申请芝大的经历。

背景简述

本科就读于复旦大学的物理＋经济双专业 语言成绩：TOEFL最终成绩111（r30+l28+s25+w28），但个别申请截止时间较早的学校提交的TOEFL成绩是107（s23+w26） GRE（157+170+3.5） 实习经历：两份本土量化私募+一份券商金工研究+以及未写入简历的公募MOM量化配置 结果：UChicago MSFM（最终选定校） Columbia MAFN NYU tandon MFE

为什么申请？

决定出国的起点还得从毕业规划开始说起。

如果大家想进国企或者五百强企业，至少拿到硕士的文凭，这才代表你跨入了第一道门槛，有了向心仪公司投简历的机会。

国内考研形势越来越难，申请人数逐年增多，所以除了在国内读研，选择出国申请的应届毕业生也越来越多了。相比国内考研的战场，出国留学没有那么残酷。

复旦大学每年也有百分之三十以上的应届毕业生选择出国读研，全国类似档次的本科选择出国留学的比例也不相上下。

由于美国是发达国家，研究生毕业后留在美国也有很多就业机会，其次美国有很多学校，而且在国内知名度也高，师资力量、学术经验也很丰富，所以在全球这么多国家里，美国成为留学国家的首要选项。

要注意的是美国的硕士分就业导向与学术导向两种类型，也就是专硕与学硕。

如果选择了专硕毕业后继续申请博士学位是有难度的，或者选择了学硕毕业后也是很难去找工作的。所以大家在选择学校时要明确毕业后是想就职还是继续搞学术，不要只一味的看重排名。

如果打算就职，那么要尽早做出自己的职业规划，在硕士期间多增加实习经历与社会经验。

如果打算从事科研这条路，那么在硕士期间要明确自己的研究课题，找到与自己方向一致的导师提前进入实验室，锻炼自己的科研能力。

所以一旦下定决心出国，就不能再以随波逐流的心态走一步看一步了，接下来的每一个选择都会对自己的人生产生影响，要学会对自己负责。

这篇文章我主要谈谈申请专硕中金融工程专业的一些影响要素。

申请金融工程对于自身背景的要求和其他专业一样，相关的本科专业、三维成绩、实习经历、文书、推荐信都是必不可少的。

其中我个人觉得最重要的是实习经历，有一段好的实习经历不仅可以丰富你的简历、文书的内容，还可以使你对这个行业更加了解，让你的能力得到提升，清楚自己的优势与不足。

MFE是以就业为主的专业，申请成功只是第一步，毕业后想要凭借MFE的文凭找一份好工作那么在硕士期间要尽早确定想从事的工作、岗位，按照这个方向去寻找实习的机会。而且，由于美国与中国的教育理念不同，在美国更多的是在职的人来申请硕士，相当于社会人的进修班，因此申请时想要与就业者的背景缩小差距的话，有工作经验比较好。

实习&工作相关

在确定自己的目标之后，我在大二的暑期开始寻找量化实习的机会。

刚步入校园的我对自己实力的认知还不够，处于自信心爆棚的阶段。把自认为完美的简历发给各招聘公司的HR，结果就像石沉大海一样杳无音信。

好不容易有一次面试机会，还是因为HR把我的学历错看成研二，面试现场非常尴尬。

这里建议各位伙伴在找第一份实习时可以从学校的职协等社团里找实习资源，或者联系已毕业的校友去network，在读的前辈在公司也是处于最底层的实习生，往往没有话语权。如果能依靠家里的关系能拿到实习机会也是很好的，毕竟有了第一份好的实习经验，对以后的实习或者正式工作来说都是加分项。而且在简历里充分体现想要实习的岗位和专业课程或社团活动的契合度，这样被HR看中的几率要大。

当初我就是偶然在知乎上看到了一位直系学长在私募做量化交易，自我介绍之后很幸运地得到了面试的机会。

在找实习机会时也要注意一下含金量，牢记bigname + relevant > non-bigname + relevant > irrelevant，如果工作岗位是irrelevant，即便是知名企业也与普通小公司的含金量一样。

这就是我为什么要把以上内容作为第一重点来讲，金融工程就是为了找工作的专业，金融工程的申请仅仅是个开始，未来的求职才是漫漫长路。

其次再来谈谈美国的quantitative finance的具体情况。

本科学过金融工程或者金融数学这门课的同学一定对BS公式不陌生，最早是在70年代学术界第一次提出了期权定价的公式，但是还达不到业界能用。

从那之后直到2008年金融危机，期权及其他复杂衍生品在美国一直发展的很顺利。

在此以前，业界对金工方向的招聘条件一般需是有强悍的数理背景的理工科phd，这类人为新的复杂衍生品的开发做了充足的准备，被称作Q-quant。

在金融危机开始以后，美国对各大投行的监管加强，所以各行各业对风控、模型审查的需求上升，也就是说这方面的岗位的人数开始增加， 主力岗位对应的MFE专业也随之变得火爆。而且负责审核的绝大多数模型还是衍生品，所以无论是哪个学校的MFE，核心课程要么与期权定价相关，要么与风控相关。

近年随着机器学习、数据科学登上热门，不断将这项技术引入量化金融领域，随之很多学校的MFE项目也为了赶潮流而加入了相关的课程，相关的工作者又被称作P-quant。

从MFE项目出来找工作时，除了一些概率题和脑筋急转弯（brain teaser）等常规问题，还会涉及到学力考察。比如投行等卖方会考察与期权定价和风控相关的问题，买方基本问的与深入的概率统计和机器学习的内容相关。

第一年申请到暑期实习的人，其中大部分都会去卖方以固收、期权的quant或者风控这些岗位为主，还有少部分人做了股票研究。去买方的也以风控为主力岗位，但是如果是能力出众的可以直接去买方当quant researcher。

实习经历的重要性

像上述所说，来美国读专硕是为了在美国争取到一份不错的工作，或者至少也是能在简历上增光添彩的一段实习经历。如果只是单纯的呆够时间拿了张专硕的文凭回国，暂且不提在美国留学的开销与国内读研开销的性价比，也是很难与国内有实习经历的应届硕士生拉开差距的。

金融行业非常看重实用性，纸上谈兵远远不够，一份优秀的硕士课程的成绩单不如一张有质量的实习证明的含金量多。

所以，苦口婆心地给现在实习经历还是空白的大二大三生说，即便是本科也不要小瞧国内实习的重要性，不仅可以对申请国外学校助力，在日后的求职中也可以塑造出个人能力的丰富。

在金融行业里性价比最高的实习公司是国内券商的金工研究所。

第一，他属于卖方机构，可以初步了解卖方的基本工作，除了能锻炼技术性的研究能力以外，还可以通过维护顾客关系、了解客户需求等锻炼交流能力。在金融圈里还是维护人际关系的能力尤为重要，如果单单热忱于技术研究，个人认为CS项目更适合你。

第二，券商研究所一般工作量较大，常年需要招聘大量的实习生，与其他公司相比比较好进。在研究所主要的研究内容一般是股票量化，而且绝大多数券商有培训新人的方法，比较容易实习生入行，之后找其他的实习也容易很多。

以国内的实习工作来举例，最好的莫过于大公募的量化岗，不仅能在买方学到更实用的内容，还能收获到卖方的路演，两全其美地处于食物链的顶端，能更快的提升自己的视野。唯一的缺点就是这些大机构的岗位竞争激烈，许多人退而求其次的选择了量化私募，但是国内的量化私募的质量良莠不齐，大部分的水平处于中等。而且好的私募岗位的难度也不次于公募，就算有幸进入，也没有正规的培训流程，基本上是靠前辈的传授来学习新的内容，自我感觉提升速度较慢，可以作为实习的起点，等到经验积累到一定程度后即时“跳槽”到大机构去。

可能也有的人反驳说国内大机构的量化水平不如私募，这是因为国内机构的经营制度限制了福利与工资的优化，导致有能力的人被挖去了私募，毕竟谁不喜欢工作环境更好、给钱更多的地方呢。但是正如前面所说，在金融区里技术排第二，平台与人脉才是最重要的，所以如果有在大机构工作的机会一定要牢牢把握。话又说回来，无论是国内的公募还是厉害的私募，与美国相比还相差甚远，如果想从事量化金融的岗位，对自己有更高的追求的话，美国肯定是不二选择。

所以，刚开始先去大卖方作为实习的起步，待掌握了基本的技术、累积了一定的实习经验后，跳槽去买方，这样的求职路径无论是中国还是美国都是一样的，而且不要急于跳去更有实力的公司，自我提升与经验积累都是循序渐进的过程。当然如果实力够强，起步时就进到很厉害的机构然后平步青云也是有可能的。

本科学习背景

接下来把话题拉回大家最关心的申请环节。申请的学校也很看重你的本科专业，比如无论是申请P-quant还是Q-quant，都要求有较高的数学能力，所以招生倾向于数学系的学生。

当然数学系里也细分了很多专业，比如统计或者应数专业更对口。不过这也不代表本科是金融经济等专业的学生的背景不够quant，以往年的申请结果来看，有很多国内本科是经管专业并且无辅修的同学也申请到了很好的项目。

一是因为除了在本科有关于数学的必修课比如微积分、线代、概统，还选修了更硬核的数学课比如单上一门概率论、数理统计，或者选择随机过程，时间序列，微分方程，数值分析/微分方程数值解这样的硕士等级的预备科目。

二是选择经管专业一般是国内高考成绩还不错的学生，具备较强的学习能力，即使是难度较高的内容，只要认真刻苦也能攻克，或者简历上有不错的实习经历或者具备实际操作经验、科研经验也可以代替技术上的空缺。

也听说过计算机专业也在对口范围内，对于此点我不敢苟同，用计算机所学部分去做量化研究有点小题大做，虽然机器学习可能有优势，但是对计算机专业所具备的编程能力的并无多大用处，除非你的目标是高频交易那另说。

所以，除了数学专业和数学能力较好的经管专业的学生，其他的理工科基本是转专业申请，拉开差距的关键就是有没有学习过上述的数学课。还好当我意识到这个问题的时间较早，大二就选修了两门计算机课，到了大三上学期因为专业课变少了，就选修了更高级的数学课，大三下学期因为在外交流，选课被限制所以导致成绩单上体现出相关性未满。申请时提交的成绩只到大四之前，有效的成绩只有前三年，所以要尽早修完相关科目。

关于量化“三维”GPA，TOEFL，GRE，其中的GPA所占分量最重。申请的学校不仅要看GPA的高低，还要深入看核心专业课的成绩如何，所以选修一些无关紧要的课来提升绩点也许并不多大用处，反过来被无关紧要的课拖低绩点的同学也不用太过担心，但是低于3.5以下可能比较危险，毕竟申请中竞争还是很激烈的，当大家的核心科目的成绩都不相上下时，不得不重新回到总绩点进行筛选。以以前的结果来看，一般绩点在3.6以上就达标了。剩下的TOEFL和GRE只要达到学校规定的分数线（100，320）即可，没有必要固执的去刷分，节省下来的时间可以用来完善文书、简历，或者寻找实习岗位，增添自己的经历。以我认识的朋友为例子，她今年以这样的量化成绩几乎跨入了所有的顶级金融工程项目的门槛。

所以语言成绩考得高并不是申请成功的必要条件，只要过线即可，每年高量化指标而没申请到好项目的大有人在。但是并不是说大家可以不好好准备语言考试，如果在实习经历、GPA等条件中也不占优势，那么至少高量化成绩可以证明你确实为申请付出了努力。

以以往的申请结果来看， 105(s23+) , 325(q168+)这样的量化成绩至少不会拖你申请的后腿。

文书&面试

在申请材料中，文书更能起到关键性作用。其余的专业、成绩、实习、推荐信这些方面每个申请者都大相径庭，拉不开差距，想要把自己的独特闪光点体现出来只能依靠文书。

文书与前文说的实习的重要性并不起冲突，文书是将你实习时对能力的修炼展示出来。但是文书也仅仅是一篇经历介绍的报告，这样毫无连点，也就是说如果文书写的普普通通，你累积的经验以及你身上的独特之处都无法呈现在招生官面前，直接说成失败也无妨。而且，就像是毕业论文一样，不是写出你的研究结论与数据就了事了，还要体现出你的优势以及不足，未来如何去努力。一篇好的文书需要结合你的本科经历写出你选择这个学校、专业的理由，再加上你对未来的规划，以及这个专业如何帮你实现你的研究目标，让录取官感受到你研究的动力。

关于文书书写的要求都体现在各学校的申请网站上，不同的学校在要求上略有差异，所以不要偷懒套用同一个模板，尽量将自己的故事与各个学校的特色相结合。

要注意的是，美国的学校在对申请人进行考察时会整合申请人的所有资料，依照各个学校的侧重点，对申请人与项目的契合度进行评估。

比如说金融工程排名前10的项目里，除了看重我上述的核心课程之外，还各自有各自的侧重点。

比如Courant就格外看重有较强数学能力的学生，因为这个项目的课程基本是学校规定好的，没有选择的自由权，含有高难度数学，大部分是与卖方公司定价的理论与应用相关的内容，如果在文书中体现出自己强大的数学背景，与此项目契合度较高，那么很有可能会通过招生官的审核而被选中。

再比如，UChicago的项目因为具有地理环境的优势，周边有许多可利用的买方资源，近年来项目中的课程也越来越侧重于C++ , quant trading, algo trading。所以如果你在文书展示了与侧重点相符合的经历以及自己对这方面的兴趣和规划，被录取的概率也会增加。

以我自己的实际情况来举例。在申请之前，我的实习基本上都是买方的量化研究，外加领导也比较重视交易，所以在文书中把自己塑造成对quant/algo trading有浓厚兴趣的人，在video statement中陈述了我改进一个趋势策略的过程，并提出希望能在这方面有所发展的职业目标以及这个课程如何帮助我实现目标的规划，这个项目的地理位置的优势、周边资源、课程设置等非常让我动心，与我的自身背景很契合。

因为在本科时对芝加哥学派的泰斗的理论有过深入了解，对这个学校本身也充满好感，最后如愿以偿地拿到了第一批录取，即使后来收到了地理位置更好的纽约的ad的offer也还是放弃了。

所以各位同学一定不要在文书上糊弄了事，文书对你的申请起着强有力的决定性作用。如果打算文书diy的话，一定记着找有经验的前辈去修改，或者找专业经验丰富的文书机构会更加稳妥。不管是机构还是前辈，一定要找专业对口的人来帮你修改或者撰写，因为他们对于这个项目的了解度很高，知道什么样的文书会更吸引这个项目的面试官，这里推荐admitwrite平台，他们会按照你的背景和要求给你匹配专业相同的学姐学长来进行文书书写的指导，非常靠谱且方便。

接下来说一下面试要注意的事项。面试分为三种，video statement、机器面试或者真人面试。虽然不像文书，可以套用自己故事，有统一的对应方法，但是也要在面试前多收集一些素材，多听取面试经验，比如一亩三分地或者quantnet。基本上是行为面，不过Baruch和Berkeley会有技术面。

将往年的面试问题归纳总结，题型和求职面试中的问题类似，以概率统计、线代相关的问题为主，以一些期权、计算机相关的问题为辅。对于事前准备，在这里推荐两本书《A Practical Guide to Quantitative Finance Interviews》和《150 Most Frequently Asked Questions on Quant Interviews》， Baruch的面试问题基本从后一本书中指定。

结语

最后再强调一遍，因为是以求职为目标的硕士，所以学校的申请成功才是漫漫长路的第一步。

所以在这篇分享里着重谈了与工作相关的经验与事项，希望大家能从中取经，也收获到自己的成功。

导师背景： 芝加哥大学金融数学硕士，复旦大学物理学本科，经济学二专。 研究生申请方向为金工/金数，收到包括Uchicago, Columbia, NYU tandon等硕士录取，专注以就业为导向的留学申请。对金工