纯金融专业怎样利用一年提升量化背景？

楼主本人是中美合作项目，单金融专业，垃圾QS排名100的美国大学GPA3.98，选的课程里只有一个R语言是偏量化的。
目前实习只有一段特别特别特别水的远程一个月big name实习。深知自己实习和量化等背景薄弱，想gap一年申请2022年的Master。方向是BA和MSF，也包括哥大的aa或者erm等。

论坛上大部分人都是双专业，很少有单纯金融专业的，再加上就读于中美合作项目，和我bg差不多的更是少之又少。目前对于前途规划非常迷茫。

所以想问一下向我这种程度的学生该怎么定位自己？像我这种纯金融背景申ba劣势大吗？怎么利用gap的一年时间提升量化背景？

首先，绩点很好就是最好的基础，如果成绩单上有数学课/编程课且成绩好那是更好的，申请人家一般来讲更相信你成绩单上的水准，比网课和证书都重要

所以如果还能选一些数学课和编程课就选吧，但依旧是绩点第一重要：举例说明如果有一个很难的编程一个简单一点的编程，名字差异有限但是得分差异很大，无脑追求性价比即可

那真要完全选不了了，靠本科选课无望了那就是网课：mfe的话berkeley和baruch（quantnet）都有很有名的课，贵确实贵但是没别的办法的话适当选吧。一般来讲你投谁选谁就好了。接着就是coursera等等平台选课，这些课往往都是编程课为主，有很多好课，可以参考自己想投的项目推荐什么（甚至可以试试和项目聊聊问问怎么准备、有时候会有奇效，如果有办法networking一下那肯定更好）

实习的话有一段了，一定要准备好这段实习的内容，如果真的是划水没做项目那面试也帮不上你，如果做了项目就一定把它讲好整理好。建议再来一段实际工作多的intern，即使name一般。

G和T没啥说的，还可以在家考，刷高点呗

整体来说我觉得你不要过分担忧自己的背景从而选太多网课，那肯定是性价比低；但是如果想量化但是calc、统计都没有那差的就有点多了。在数学背景比较ok的基础上，尽量选点学校课，不行的话适量网课，很多金工量化ba项目不会要求你必须熟练掌握多门编程语言的，周围很多人没什么计算机背景依旧进入前十金工项目的～

加油哈～顺便求米

我认识这样的项目，提升Quant背景，有需要可以私信我