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[金工金数] 我的金融工程申请总结

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maggi512 发表于 2018-8-18 03:53:06 | 显示全部楼层 |阅读模式
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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。。。). check 1point3acres for more.
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。. check 1point3acres for more.
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。-baidu 1point3acres
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!)

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belieber4ever + 1 谢谢分享!
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燃灯 发表于 2019-1-9 10:18:51 | 显示全部楼层
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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
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bitwhr 发表于 2018-8-20 10:56:12 | 显示全部楼层
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非常感谢楼主~
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caiwancheng 发表于 2018-8-26 11:02:36 | 显示全部楼层
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发下楼主的背景
学校:top2. check 1point3acres for more.
GPA:3.2~3.3. 1point3acres
GRE:160+170+3.5
TOEFL:107
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OwenYu 发表于 2018-8-26 20:04:08 | 显示全部楼层
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学长那个学校的啊?
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stupidradar 发表于 2018-8-31 22:07:23 | 显示全部楼层
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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
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 楼主| maggi512 发表于 2018-9-9 03:30:39 | 显示全部楼层
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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)

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stupidradar 发表于 2018-9-10 08:29:43 | 显示全部楼层
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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 ...
. 1point3acres
嗯,谢谢楼主!
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叶乙 发表于 2018-9-10 13:24:19 | 显示全部楼层
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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
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我的人缘0
645798343 发表于 2018-9-27 21:53:18 | 显示全部楼层
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我的天哪这个实在大牛,这还本身硬件不好
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