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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. check 1point3acres for more.

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. 1point3acres
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。
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. 1point3acres
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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洪小红 + 3 很有用的信息!
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stupidradar + 5 很有用的信息!!!!!(邮箱wsd0525wsd@g.
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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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学校:top2
GPA:3.2~3.3
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-baidu 1point3acres
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 + 5 很有用的信息!

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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 ...

嗯,谢谢楼主!
资历最老的留学申请文书修改服务:EssayEdge
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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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