放弃牛津大学，放弃藤校，我去了综排很靠后的学校

显示全部楼层 · 2023-8-18 00:20:22

offer:
Baruch MFE（最终去向）,CMU MSCF, Oxford MCF, Columbia Mathematics of Finance, Columbia MS Financial Economics, Cornell MFE, NYU MFE

1
背景介绍
我是西安交通大学金禾的同学，本科的专业是数量经济与金融，申请时提交的GPA是93+，Toefl 110（S 25），GRE 158+170+4。大三时在牛津交换了一年，但因为疫情原因一直没有去英国，全程线上进行的交流学习。实习方面是两段量化岗实习，主要是量化研究方面（quant research & high-frequency strategy），同时也进行了三段相关领域的科研。（经济，机器学习，数字货币）

2
MFE 介绍
Financial Engineering / Computaional Finance / Mathematical Finance ….大体上都是相同的专业，集数学、统计、计算机和金融为一体的学科。金工的课程内容包括但不限于股票和债券投资组合管理的传统金融理论，衍生证券交易，随机微积分模型，蒙特卡洛模拟、优化和使用C++和Python的偏微分方程数值解的计算技术，数据科学、机器学习和时间序列课程等，并会学习在资产管理、统计套利、风险管理和市场微观结构的课程中应用这些方法。

由于其跨学科的属性，所以不同的学校的项目可能会开在不同的学院下面，比如哥大的金工在工学院，金数在文理学院而UCB的mfe在商学院。不同学院开的项目一定程度上会影响其课程设置的偏重，大家可以在项目的官网上了解信息比较一下。大部分金工项目都是职业导向的，读完之后的职业规划cmu mscf官网有非常详尽的介绍：Career Paths - Master of Science in Computational Finance - Carnegie Mellon University (http://cmu.edu)，有兴趣的可以仔细研究一下。

3
申请准备
申请准备主要从涵盖以下几个方面课程绩点，标化成绩，实习科研，推荐信

重要程度我也没有太琢磨出来，感觉其实都很重要，想申请比较好的项目，最好不要有很明显的短板。GT标化属于不能少的筛选门槛，实习科研推荐信属于可以很好地将自己和其他申请者区分开来的地方，容易有亮点，吸引到招生官的方面。
课程和绩点
绩点是申请中很重要的部分，这几年申请越来越卷，有的项目可能直接会根据绩点高低作为基本筛选。其中，有关专业课的绩点也非常重要。MFE的有关的专业课程基本包括计算机，数学，统计，金融几个方面。Ucb有关于先修课程非常详细地要求https://mfe.haas.berkeley.edu/admissions/prerequisites

这里我也大概列举一下
编程：C++，python，R，数据结构，机器学习，data analysis，Data Science的一些课程等

数学统计：微积分，线性代数，概率论，数理统计，PDE，随机过程，Numerical Analysis，计量，时间序列等

金融：金融衍生品定价等

在大二大三选课的时候也可以有针对性选择这些相关课程，也可以在交换的时候多选一些相关的数学课和CS课。
标化成绩
GT基本过线就好，GRE 325+，Toefl 105+，有些项目不需要GRE成绩。

从我自己的备考经验看，GRE考试最重要的就是词汇量的积累，数学部分对大家来说应该都难度不大。托福我主要针对口语进行练习训练，其他部分基本都是吃的老底。听力可能需要一些速记技巧，在b站和知乎还挺多方法论的东西。可以自己扒一扒。

这部分能尽早完成就尽早完成。特别是gre，有效期五年，也不用担心过期。Gre找一两个月突击完直接考效果感觉最好，如果战线拖得很长，gre的单词会逐渐让人崩掉。

实习科研
实习对于就业型导向的项目来说还挺重要的。虽然很多项目都说，工作经历并不是录取的必须条件。但大部分人的简历上都会有几段相关的实习经历，所以如果想在申请中更有竞争力的话，有两到三段相关的量化实习经历是必不可少的。如果想要申请金工方向，实习可以找券商的金工组或者是一些小的私募或者资产管理公司等等。一些非金融的实习，如果也比较能锻炼量化能力也可以考虑。

实习的选择可以照着相关且 big name>相关>big name 这样的排序来找。含金量比较高的实习不一定是要在非常有名的券商，而是真实能接触到量化相关内容且有一定产出的实习，这会使得在申请中非常有竞争力。面试过程中被问到最多的其实也是有关的实习经历。

相关领域的科研也可以丰富自己软背景和package。我在大二下学期的时候，通过世毕盟的平台投递了一份科研RA的工作，然后这段的经历其实也给予我自身的申请很大的帮助。在我的advisor的指导下，学习了很多非常前沿的理论知识，在许多个努力的干活的夜晚中，我的编程代码能力也得到大大的提升。Advisor本身也曾从事这个行业，所以在申请和规划上也给与很多有用的建议。

推荐信
一般会分为学术和非学术推荐信。总的来说是要选择对自己熟悉且有较多工作学习交集的推荐人，比如一起做过研究等。无交集但很有名气的推荐人的推荐信在招生官眼里可能不具有很强的说服力。

非学术的推荐信可以找实习时带自己的supervisor/mentor，最好不要找比较高层但与自己实际工作接触不多的领导来写。理由同上。

学术方面可以找自己学校的任课老师，或者跟着做科研的老师。如果有交流经历，可以好好利用，与交流时的教授保持良好关系和沟通，在申请的时候可以发邮件向他们要推荐信。国外的教授大多都很nice，会很愿意帮忙，但推荐的力度可能不如国内教授的大，所以也要自己把握一下。

交流
本科期间的交流可以通过自己学校的项目也可以在想要去交流的学校的官网上自己申请，总的来说申请难度是相对研究生项目申请低不少的，大家可以积极尝试一下。有一定的海外经历会给申请一定程度上一些加成。但最近疫情原因，进出境也是比较大的难题，所以也需要多方面权衡一下。

4
申请时间线
我大约从21年九月开始进行选校定校，金工项目比较少所以这个没有耗费过多时间，基本就是按着quantnet排名往下申的，然后考虑了一些其他国家的项目。定校之后就开始根据世毕盟申请课程的指导写文书，ps，cv等等。在世毕盟mentor和培训师的帮助下修改了很多次，基本框架大约在十月份定下来。但其实随着申请后续也一直在修改。因为不少项目是需要写好几篇小essay，所以写和修改essay基本伴随了整个网申阶段。

十一月初，开始填各个学校的网申，申请项目的ddl从11月底到二月中旬都有，也算比较分散。因此提前对各个项目的信息进行汇总，不要记错ddl十分重要！由于不同项目的放榜时间也不太一样，可以提前看看往年的放榜时间线，来对一些多轮次的项目进行轮次选择。比如Baruch有四轮申请，cmu也有两轮。合理的申请规划，也许可以省下一笔不小的占位费。

基本上很多项目的面试都在一月底到二月中上旬，技术面行为面都有，可以有针对性地进行准备。世毕盟在准备面试帮助了我很多很多。比如Baruch的技术面模拟面就是由之前baruch的学长学姐帮忙准备的，会带着我过一些technical questions，也会针对并不同的面试官给我一些准备时的建议。

而且预约模拟面试时，世毕盟也都回复非常迅速及时。三月底的时候有一个offer马上要交占位费，我就催了一下Baruch的二面，因此面试准备时间非常短，只有一天半。我当时半夜十一点多收到面试邀请后，立马发邮件给世毕盟预约第二天上午的模拟面试。本来以为肯定来不及了，谁知道那边的老师很快帮忙确定了第二天上午的mock，模拟面试官学姐也在最后面试的十几个小时前提出很多建议和帮助，给了我很强的定心丸。行为面的模拟面试一般会由一些世毕盟的native mock interviewer进行，会进行一些常规的行为面问题然后给出一份比较详细的书面报告。

面试结束大部分的申请就尘埃落定，可以静静等结果了。

5
签证
mfe不算很敏感的专业，且是研究生项目，所以过签基本都没有什么问题。网上有很多签证攻略，材料准备一大堆，按照攻略一步一步准备好就行。虽说我面签的时候只要了i20和护照，但是准备齐全总是没错的。如果问到一些奇怪的材料自己没有准备也不要慌，好好解释一下情况即可。当时签证官问我有没有导师的简历，我就直接和他说研究生项目没有导师，后来事实证明这个问题也没有影响过签。

在申请过程中世毕盟帮助了我很多。我在世毕盟的mentor是普林金融的学姐，在我刚刚了解金工这个专业的时候给我很详细地向我介绍了这个专业，并帮助我做了相关的规划，比如找实习，科研，选课等等。因为这也是她曾经走过的路，所以她的一些经验建议都很非常有用。我的申请文书也在培训师和mentor的帮助下修改了很多版，培训师也及时地提醒我关键的时间节点，帮助解决网申中遇到的问题等。

世毕盟有很丰富的学长学姐资源，经常会有之前毕业的学长学姐通过世毕盟找一些实习内推或科研RA的机会。我也是通过这个平台跟着一个NUS的phd学长做了很久量化相关RA，收获很大很大，是我经历中含金量极高的一部分。学长会非常热心地解答我的问题。申请季的时候还帮忙大改了我的cv,ps。每次开组会在组里不管是听其他同学pre还是自己pre都能学到非常多的东西。所以真的很感谢学长，也很感谢世毕盟提供的内推机会。