我的金融工程申请总结

先说一下背景吧

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一方面因为本身GPA存在硬伤，另一方面我本人其实追求不低，所以申请的时候选取的学校范围算非常广了（收到的拒信也非常多）
申请的项目list如下：
Baruch MFE，CMU MSCF，Columbia MFE，NYU Mathematics in Finance，MIT MFin，UCB MFE，Cornell MFE，Columbia  Mathematics of Finance，U Chi. Financial Mathematics，
Gatech QCF，UW CFRM,  NYU Tandon MFE，stanford Statistics, Cornell Tech ORIE

最后的情况是：

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一直以来打算写个申请总结，但一直有别的事，懒得动手。最近机缘巧合闲下来了，干脆来记个流水账，希望对后来者有所帮助吧。

我本科是在某非典型理科院系。入学的时候怀着一颗向往科研的不知深浅的心（和一贯的迷之自信），但种种原因，大一大二过得很艰难，兴趣也逐渐消磨完了。
所以到大二结束的时候决定转方向。（现在想起来，如果那两年对科研没有那么深的执念的话，也许早点放弃，之后两年也就用不着那么折腾。但谁知道呢？）
因为大一大二的时候不重视成绩+不会应付考试，很多门专业课徘徊在六七十分，到大二结束的时候，我的成绩单是非常惨淡的。但那时候的想法很简单，既然决定转行了，怎么都要试试，能不能成功另说。在那时的大氛围下，理工科转行的常规路径无非是：专业相关的业界（工程管理、教育、创业等等），金融（咨询、行研、量化），CS。
因为两年下来确实不剩什么兴趣了，所以首先排除了和专业相关的。（这大概也勉强算是兴趣磨光的一个优势了，我完全没有想要利用原专业的基础的想法，因而做决定时受到的约束少很多。）
金融和CS，我挑了一个看起来容易入手的（但一开始的时候我其实什么都不了解。。。）
期末的时候先咨询了几家留学中介，基本流程都是填写一些基本信息（GPA, 专业等等），然后会有客服（老师？）来联系。也就是这个时候我大概知道了金融和金融工程的差别（尽管最后没有签任一家，但是这点还是感谢他们:)）和现在很多的小朋友一样，我那时候最关心的问题是，基于我的情况最终能申请到什么样的结果？可以想见的，基于我那时的成绩+0相关经验，他们给我的答案让我觉得非常不理想，这也是我最终没有和中介签约的原因之一（emmm虽然成绩很低，但我确实还是个心比天高的人）

好了，碎碎念完毕，记录一下这两年的经历吧，供大家参考
1. 大二下的暑假自学了一段时间的Python, R, 然后在一家二线城市的券商做了一个比较划水的实习，实习期间闲着的时候准备了下TOEFL，选修了一门经济学的基础课。闲着无聊的时候还用当时的某些开源量化平台写了点很简单的策略，这也使得我对量化有了一点兴趣。（现在回想，这些策略其实是没什么用的，逻辑也并不robust，但是对于快速熟悉整个流程的帮助很大。事实上在我之后的几个面试里确实起到了一定作用。）
2.大三开学以后，选修了一些基础课程(金融学、概统、编程等等)，给经院的老师做了一段时间助研，主要内容是写实验程序。（这个和金融工程没有关系，但是也比较锻炼能力）同时由于选了一门很偏重数据挖掘的课程，用machine learning做了一个预测性的金融相关的项目。（现在看这个项目也比较小儿科，但那时候让我对这个有了初步的了解，也对我之后的实习面试等等起到了很大的帮助）
3.大三下之后选修了一些相对高阶的课程，衍生品、计量、随机过程等等，做了一个时间序列分析的项目，期间在券商金工组做了一段时间的实习，研究交易策略
4.大三结束的暑期重新考了一遍TOEFL, GRE，同时又做了一份金工组的量化研究的实习
5.大四上的时候主要是忙于写文书，提交了绝大部分申请，同时选修了几门金融工程相关的课程。
. 1point 3acres 6.寒假及大四下去某量化私募做了一段时间策略研究，大四暑假前提交了伯克利申请。（这个时候我其实对所有的申请结果都不抱什么希望，这份实习主要是为了毕业直接工作做准备的）

对申请季的一些想法
1.各个项目的偏好差别很大，因而对不同的人的申请难度次序是不一样
2.如果不是各方面都非常优秀，对申请结果有很大把握的人，最好不要太纯粹为了申请做准备。除了增加申请的筹码，在增加自己的就业的竞争力上也要多做一点考虑（说白了最好申请都挂了也能找到还行的工作）， 这样申请的时候不至于心理压力过大。
3.虽然说人的精力是有限的，但是有些事还是要亲自尝试一下，只依据数学期望是很难判断自己尝试以后的结果的。
4.不要在迷茫和自我怀疑上浪费太多时间，很多时候找个方向走几步比在原地各种打听和犹豫要好很多




补充内容 (2018-8-21 16:53):
要bg的麻烦留邮箱（lz的积分真的不够哇！）

楼主牛人，大一大二六七十分，最终的成绩还能刷到3.2 3.3

stupidradar 发表于 2018-8-31 22:07
楼主能不能详细展开一下自己实习做了哪些方面的呀？～～～准大三无实习的**渣还不是很了解这方面

具体的不方便说，大致举一些例子吧：
1.统计套利：认为过去一些统计规律在未来可以重现，然后基于会重现的这个期望进行交易（比如偏离的会回归均值，或者过去有效的未来也有效…）
2.多因子模型：这个可以找新的alpha，或者预测已有的因子的表现，或者提高portfolio配置的效率
3.比较高频的交易策略：可以是交易所间套利，做市，或者预测短期波动 一般使用的是trade quote order book data等等的数据
使用的数据：
行情数据，财务数据，分析师数据，宏观数据，文本数据（新闻，网络评论等等）

maggi512 发表于 2018-9-9 03:30
具体的不方便说，大致举一些例子吧：
1.统计套利：认为过去一些统计规律在未来可以重现，然后基于会重现 ...

嗯，谢谢楼主！

非常感谢楼主~

发下楼主的背景
学校：top2
GPA：3.2~3.3
GRE：160+170+3.5
TOEFL：107

学长那个学校的啊？

楼主能不能详细展开一下自己实习做了哪些方面的呀？～～～准大三无实习的**渣还不是很了解这方面

求私信bg

真是谜了，一个分享帖，为什么还有人踩
要是觉得有问题的话 就留言回复呗 省得后人入坑  踩啊踩得 踩个毛线啊

我的天哪这个实在大牛，这还本身硬件不好