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：InternshipWorkshop 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???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：AD@Baruch MFE, AD@Columbia IEOR, AD@CHICAGO MSFM, REJ@Cornell 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