世毕盟留学申请经验分享：SolidquantitativebackgroundNetworking.docx

Solid quantitative background & Networking 大家好，我是交大数学系大四的本科生郭家辰。今年申请的方向是金融工程（数学）方向。下面我准备从四个方面来与大家分享我的申请经验及教训。1.Background 最大短板：TOEFL（100-） 因为托福报名竞争很激烈，所以在九月份开学的时候我任然未能报上一场托福，也是因为各种准备的不充分导致一直未能取得一个理想的成绩。所以，未能尽早的把托福成绩考出来一直是贯穿整个申请季我心头最大的遗憾。在我看来，从某种意义上对于申请硕士来说，TOEFL的重要性是大于GRE的。很多学校，是会有TOEFL成绩限制的，比如Cornell，它的工程学院明确要求申请者的托福要达到100分总分，23分口语单项。（我先开始没看清，就跪于此了TAT）所以我希望后来者能吸取我这一教训。最大闪光点：Internship&Workshop 我做过三份实习：第一份是大二结束的暑假在北京某不知名券商打了一个月酱油，第二份是大三结束的暑假在国产TOP2券商做了IBD实习，第三份是大四上学期期中到期末在某国产TOP5券商做了四个月的quantitative analyst intern。就申请而言第三份实习对我的申请帮助最大。在第三份实习中，我的方向主要在于期权研究。在supervisor的帮助，我学习了很多新的定价模型并将其与在数学系的上课中学习到的方法技巧结合以付诸实践，比如用Monte-Carlo simulation计算期权价格，用最优化方法calibrate Stochastic Volatility model，还玩了价值昂贵的Bloomberg Terminal。我在大三结束的暑假还参加了上海财大信管学院和斯坦福金融与风险建模研究所联合举办的Statistical Methods and Models in Quantitative Finance and Risk Management Workshop。斯坦福大学统计系教授，前系主任，华人第一位COPSS总统奖获得者黎子良教授亲自授课并且亲自指导相应的研究。在这个Workshop上，我夯实了统计基础，比如用Time-series里的GARCH模型去建模并预测波动率，用Bayesian方法去解决Markowitz Mean-Variance model中的“Plug-in problem。同时我们小组也在黎子良教授的指导下研究了如何用Markov Regime-Switching model去给liquidity risk建模。实习与Workshop里的经历无疑是我申请中的闪光点 。一方面我通过这份实习和Workshop证明了我的solid quantitative background，另一方面我在实习中也终于算是第一次接触了industry，积累了经验，也对未来的career path有一个更清晰的认识。 2.Why Financial Engineering & Why Baruch MFE 申请了四所学校：ADBaruch MFE, ADColumbia IEOR, ADCHICAGO MSFM, REJCornell M.Eng(FE track)。最后我选择了Baruch MFE项目。 至于为什么要选择申请金融工程项目，我觉着可以追溯到大二的时候看了Emanuel Derman的自传My life as a quant，觉着quant干的活很有意思，当时我总结成“用数学去测度人类无尽的欲望”。在一亩三分地等论坛上也慢慢了解了Financial Engineering到底是干嘛的。从那个时候开始我就有意去完善自己的申请背景。因为数学系课程很多，所以我无法在平常正常学期里找实习，只能抽出暑假的时间来做金融相关的实习，从最初的打酱油一直到第三份受益匪浅的干货实习。选校方面，虽然我采取了相对激进的申请策略，只申请了四所，但做这个决定之前我依然做好了充足的选校准备。金融工程选校我主要参考了quantnet上各个项目的排名并浏览了各自官网上的核心数据，例如录取的平均三围，毕业生的summer和full-time placement情况。综上考虑我对金融工程项目分了个类（网上有好多版本，不过有些太老了还都用的N年前的数据，不能反映最近两三年来的新变化）。Tier 0:Princeton MFin(申请难度极大，每年从大陆招1-2人，今年我听说录了两个光华的GGU学员。BTW，当年人人上曾经给了这个项目学生的CV链接，都是神一般的CV，据说由于浏览量过大一度导致网站崩溃，对方取消了把CV直接放在网上，需要找小秘索取）Tier 1:UC Berkeley MSFE(spring入学，在Hass商学院下面，1年项目，GRE AW要求极高，好像要4以上否则只能conditional ad。偏爱有工作经历的，曾经入学平均年龄在28左右，最近几年有所下降。即将和我成为Baruch MFE同学的Z是清华本，在UBS HK全职工作了一年，收到了他家的AD）Carnegie Mellon MSCF(1.5年项目，在Tepper商学院下面。项目很强调coding，在每年收七八十人的情况下依然能保持超高的placement rate足见其项目质量之高，据说出路很多做Sales & Trading的。学费死贵，8W+）Baruch MFE（1.5年项目，汇聚了一批兼具学术背景和业界经验的大牛，比如偶像之一的SVI方法的提出人，Merrill Lynch 前MD Jim Gatheral和业界最著名之一的SABR利率模型提出者Andrew Lesniewski。Location超好，和Wall Street隔两个街区。Director的networking极强，在花街的Placement 近100%,主要职位是各大行的quant，起薪等数据可在官网上查到。录取率6%，但学费低廉，CMU一半都不到。缺点显而易见，在国内Brand太差，差到被很多人认为是野鸡大，比如家母。所以不适合毕业就回国的同学考虑）Columbia MSFE(Derman当系主任，location不用说。placement如果在NYC可能不如以上这些项目，但很多毕业生去HK拿global pay也很棒。Brand在国内如雷贯耳，适合回国考虑的同学们） NYU MSMF（1.5年，应数中心Courant下面的，极其强调数学背景，location超棒，placement挺好的。不过好像coding侧重不多，对于coding基础不好的这方面存在隐忧）Tier1.5 Cornell MEng(FE track)(Risk方向强，得益于director是前Citi的）Tier2UChicago MSFM(今年第一次延长到了1.5年，可以看出来，项目正在改进，以Chicago如此强的实力，如果用心肯定能做出一流的项目，看好它未来的发展）Columbia MAMF(与MSFE不同，它在哥大数学系下面。整体太theoretical，比MSFE低一档次）GIT,UCLA,UToronto等等 之后的我不大了解，有兴趣的同学可以参考quantnet排名及其他论坛上的分类我的选校策略就是tier1选两所，tier1.5和2各一所。后来我和GGU的龚老师谈了谈我的背景适合的学校，因为希望毕业之后能够留美工作，所以他帮我的定位就是把主要精力放在确保Baruch College上。完全保底的学习并没有考虑，因为我打算最坏的情况无非是申请不到理想的然后gap一年积累实习经验来年再战。不过幸运的是这个最坏的情况没有发生，反而来了最好的结果，是实力也是运气。至于我为什么最终选择了国内毫无名气的“野鸡大学”Baruch呢？我觉着一是因为它在Wall Street超赞的reputation和强大的校友网络（毕业生基本在big name的投行做quant），二是看中其强大的师资资源（如前所述的Jim和Andrew,再比如系主任Dan超强的networking)，三是课程设置很practical，既强调数学背景提升也特别强调coding的付诸实践（课程为培养quant设计），四是班级小(一届20人左右）同学之间合作关系融洽人脉积累丰富，五是成本低（一年半学费3.5，考虑到其第一年结束时summer平均实习的salary在average 0.7 per month以及毕业起薪average 10+的基础上，收回成本能在一年内，对家庭负担压力不大）3.Solid quantitative background 对于想申请金融工程专业的同学来说，一定要打好自己的数学基础，并且要积累起丰富的编程经历。这些实力在申请相关项目中至关重要。以Baruch为例，我在录取中经历了三次面试，全部为tech面，穿插几个behavioral的问题。一面（phone interview）exp(-x2) integral from 0 to infinity, the eigenvalue of n by n matrix with the diagonal entries 0 and others 1, C+ experience, weakness of Black-Scholes models, a brain teaser.二面（phone interview）i to i, Jaccobbi matrix, Newton interpolation, convergence of Monte-Carlo simulations.三面（Skype)interest in finance, what did you learn in the Differential Geometry course. 从上面可以看出，Baruch的面试就是简化版的投行面试quant的。没有坚实的数学背景，是很难通过的。4.Networking 大家可能都知道，金融行业是很讲究networking的。其实申请中也是，这个就类似于申请中的陶瓷。不过这里既可以陶瓷对方学校的教授，也可以陶瓷毕业或在读的学长学姐。我在Baruch MFE官网上看见了Students Profile，找到了一个12年交大毕业的学长，但网站上并没有给他的联系方式。不过我用Linkedin搜索出了这位学长并成功拿到了他的微信号和邮箱。在和他交流中我慢慢获取了更多的关于项目的第一手信息，学长也耐心的帮我修改了PS和CV，后来更是写了邮件向系主任推荐我。总而言之，Linkedin是一个职业社交的好的工具。善于利用它能获取很多第一手信息。再比如，你可以通过它的搜索功能找到某个项目的真实placement。GGU的龚老师也一直不停的帮助我，他用自己的networ