聊点如何录取Top5的MFE项目✔
1. Info
1.1 GPA
四学年分别对应GPA：3.2 – 3.87 – 3.9 – 3.9
四学年对应排名：95/97 – 63/97 – 39/97 – 22/97
专业课GPA：3.87
1.2 TOFEL+GRE
TOFEL: 109 (R:29, L: 30, S: 24, W: 26)
GRE: 333 (V:163, Q:173, W:4.5)
1.3 Internships
- 中型券商行研组，2019 Summer
- 四大审计组，2020 Winter
- 国内T1.5量化策略组实习，2021 Off-cycle
1.4 Research Projects
IBM Employee Attrition Databases Projects Using Random Forests, University of Toronto, 2021
国家级大创项目：基于BERT的MTD-SEIQR新冠病毒随机模型与算法，上海大学， 2020
基于协同过滤和K-Means的高校志愿填报系统的推荐算法，上海大学，2021
1.5 Others
Leadership：理学院学生会主席
Certificates
- Kaggle, Silver medal
- Bloomberg Markets Concepts
Overseas Exchange Programs
- Global Exchange Program: University of Toronto (UofT, Ontario, CA)
- Leadership and Innovation Summer Program: University of California, Berkeley, Haas School of Business (Berkeley, Cali, USA)
Volunteering
- Slush China, 2019
- Junior Achievement China, 2015 – 2018
各类奖学金若干
1.6 Conclusion
优势
相较于其他陆本，有较丰富的海外交流经历
但由于MFE项目海本比例较大，该优势可完全忽略不计
有较丰富数据科学方面的Research Projects经历
无论做buy-side还是sell-side的quant，处理数据是重要能力
Kaggle银牌，含金量很高
核心课GPA高且呈现良好上升趋势
劣势
学校brand name，简单介绍一下周围人学校背景
美本50%
Top30美本占25%
Berkeley/ NYU/ USC/ UCLA/ UW
Top50美本占25%（WUSTL/ UCSD/ UCD）
加本15%
University of Toronto/ UBC/ UWaterloo
陆本985 30%
Top985占10%：清北，复旦数院，中科大数院
中上流985占15%：中山大学岭南学院，南开大学，武汉大学
末流占5%：中国海洋大学
陆本211 5%
上海大学，中央财经大学，上海财经大学，中南财经政法
Internships
偏量化的实习过于少
Research Projects 偏量化金融的经历没有
2. Results
Offer
- Columbia University, Mathematics of Finance Program, MA
- Columbia University, Operations Research, MS
- Yale University, Biostatistics Program, MS
- Imperial College London, Mathematical Finance, MSc
Reject
Harvard University, Biostatistics Program, MS
University of California, Berkeley, Biostatistics, PhD
University of California, Berkeley, Statistics, PhD
MIT, Finance, Master
CMU, MSCF
CMU, BIDA
Duke University, Statistics
NYU Tandon, MFE
NYU Courant, Mathematics of Finance
Cornell University, IEOR MFE track
3. Quant Q&A
量化金融做为技能点要求最多且复杂的一门工作，希望以下能帮助你在Quant路上少走弯路，提升有限时间里的效率
注：本文写于2023.01，请注意时效性
3.1 申请的Tips
最重要的是GPA，尤其是专业课绩点
在其他背景不突出的情况下，申请MFE项目绩点低于3.6会有极小的竞争力，建议绩点为3.8+
托福GRE过线就行
对于Top MFE项目，TOFEL 107+，GRE 328+
哥大金数GRE的最低线是330
建议必修的且拿高分的课程
- 数学类：实分析，泛函分析，PDE，ODE，随机过程
- 统计类：机器学习，数据科学，概率论与统计
- 计算机类：数据结构与算法，Python (Pandas/ sklearn)，数据库，C++
3.2 申请的弯路
对整个Quant职业没有较大的Overview
Coding能力较弱
浪费时间在美赛/国赛/任何数学建模竞赛上
事实上，直接问过申请官是否对申请有帮助，得到了否定的回复。作为清北几乎没人参加的比赛，该比赛仅仅作为拉高SHU的KPI而存在。
- 一是该比赛含金量低
- 二是同质化极严重
📌 **建议是有这个时间建议去准备Kaggle**✔
3.3 全球MFE项目Overview
3.3.1 写在前面
给出基于本校情况最中肯的MFE项目申请建议，目的：
本人是22Fall，纯DIY申请到Top5 MFE项目，并结合入学后Networking及其他渠道了解的消息，具有很好的参考价值
减少信息差，节约大家Networking或付费咨询的花费
希望能帮助到更多本科的有潜力有才华的年轻朋友，一起拓展美国量化金融上大校友圈
人实在太少了
注：本文写于2023.01，请注意时效性
3.3.2 全球MFE项目排名及个人看法
毫无疑问，如果要做量化成为Quant，美国是第一首选申请地没有之一，这也是大多数Top985学生的共同选择。就申请来说，首选申请美国，次者英国，再次者港新。
如果选 择申请金融工程/金融数学这个方向，主要参考是QuantNet排名
本人结合QuantNet给出全球MFE的段位排名
T0: Princeton MFin (U.S.)
极少的人可以申请到该项目，目前了解到该项目size二十多人左右。
陆本为北大光华第一名和第三名，清华经管第一名。全方位优点，包括就业服务，就业资源，brand name无一瑕疵。
不建议申请
T0.5: Baruch MFE, Berkeley MFE (U.S.)
Baruch MFE极少的人可以申请到该项目，也是很小的size。系主任帮忙内推实习和工作，校友遍布各大对冲量化基金、高频交易自营公司九大投行等，有丰富的内推资源，找工作不用愁。
陆本多位清北，其次复交上海纽约大学，极少情况会有武汉大学等中上985被录取的情况。
不建议申请。唯一的优点是回国你家亲戚以为你读野鸡。
Berkeley MFE录取者除了为顶级海本和顶级陆本的Top学生，其他多为PhD或者具有多年工作经验的人，就业非常好，一方面是因为本来录取者就有多年工作经验或顶级学校的top学生，一方面是因为很好的就业服务。
不建议申请。这一档学校几乎无瑕疵或瑕疵可以忽略不计。
T1: Columbia MFE, CMU MSCF (U.S.)
金工项目的极好项目，就业资源丰富，录取者背景极佳，就业服务极佳，校友圈庞大，有丰富的内推资源，今年CMU MSCF的找Summer情况极好，在LinkedIn上看到了一堆拿到顶级对冲基金做市商的暑期实习，既与就业服务强大有关也和录取者极佳的背景有关系。
不建议申请，无一录取先例。
CMU的MSCF是我认为非常非常棒的项目，是为数不多能将大量同学送进买方的项目，reputation极高。
哥大金工是工学院最好的王牌项目，课程设置，录取者背景都极好，藤校光环，回国认可度都极好，地理位置很好就在曼哈顿，缺点，内卷严重
这一档学校几乎无瑕疵，唯一的瑕疵可能是size没有前面的小。
T2: Columbia MAFN, MIT MFin, Cornell MFE, NYU MF, UChicago MF
这一档的项目或多或少都有一点瑕疵，也是本校学生有史以来目前能申请到的最高档MFE项目，你的申请背景不允许出现一点硬伤。
Columbia MAFN
项目有两位管就业的advisors，几乎每两周都有企业来宣讲（高盛，摩根士丹利，巴克莱以及其他买方公司），缺点在于课程过于理论和数学，以及size稍微有点大，就业还是蛮不错的
MIT MFin
缺点很明显，做quant方向的同学在美就业情况不是很理想，以及size有点太大了，但是回国title很无敌
Cornell MFE
就业服务很不错，size小，缺点是做Risk的太多
NYU MF
以前属于T1的MFE项目，近几年没落。项目有三个advisors管就业，size小，自从Pete走后下滑较厉害
UChicago MF
有好朋友在这个项目，课程设置蛮好的，就业也不错，芝加哥有大量的对冲基金和自营公司，是个好项目
T2.5：UCLA MFE, GaTech QF, IC MF, Ox MCF, NYU MFE/ NTU MFE
和T2项目有略微的一点区别，差异可能出在以下方面：地理位置/师资/录取者背景/就业服务/校友圈/回国就业等
值得一提的是，IC MF是英国最好的MFE项目，很好的朋友在读且就读感受不错。NTU MFE是亚洲最好的且最难申请MFE项目，与CMU MSCF有合作
其他可参考项目：NUS MFE/ HKUST MFE/ NUS QF/ IC RMFE
值得一提的是，NUS MFE并未把上海大学拉入school list，不建议申请
3.3.3 其他Q&A
我想问一下最重要的是什么呢?
一定需要保证自己的绩点。本人因为大一没上心成绩最后拖了我不少大腿，并且是从大二才开始着手申请，因此既要兼顾在这些数学课上拿4.0，又要兼顾校外实习，还需要兼顾学生会事务，并且还需要考语言成绩，以及兼顾校内科研的进展。如果对自己的实力水平没有足够的信心或没有极强的内驱力，慎重，因为你大可以选择直接保研或者考研这样相对更轻松一点的路，没必要最后各方面都做的不如意导致一场空。
金融数学/金融工程，那金融肯定是最重要的吧？
金融数学/金融工程 = 数学 + 计算机 + 统计 + 金融。你需要有强大的数学和计算机背景，金融知识可以没有，因为很好补，这也是为什么华尔街对冲基金招大量数学统计PhD的原因
我已经打定主意就要润了，那我什么时候考语言成绩比较好呢？
是的，你需要越早准备越好，建议大一大二可以慢慢上一点课，大三出成绩是最理想的时间线，T2及其以上的MFE项目语言成绩想要有竞争力一般需要T：110+，G：330+，因为你的陆本竞争对手都是这么多并且都来自top985
我看你的申请策略没有保底？
是的我没有保底，有以下原因：
- 一是我纯DIY，因此我有对自己策略的一票否决和一票赞成权
- 二是申请过程中我感受到了学校brand name的缺点，因此下定决心研究生一定要申请brand name和reputation好的学校
- 三是我在十二月末就拿到了帝国理工金融数学的录取，所以我不需要再申请保底，因此申请了大量冲刺和彩票项目
最后的最后，我依然强烈建议申请MFE项目首选美国，有各种各样的理由来支撑这个观点，
包括行业里大家都不喜欢的歧视链
我想当Quant，有没有资源了解一下？
有的，我建议你做一个高质量的量化会帮助不少实习，或者YouTube/bilibili的一个叫
罗马quant的博主，我很喜欢
申请MFE项目要找中介吗？
如果你现在大一大二，不用找，申请美国的话多看看
一亩三分地，微博看美研老阿姨，real佩姐，英国的话看崔叔，港新看大班长，日常刷刷小红书就可以了，足够了。你也可以LinkedIn上，小红书上找正在这些项目读书的学生进行付费咨询
不需要觉得奇怪，积累的信息和知识需要付费获取是很正常的一件事
美国MFE项目申请感觉好难啊，要不就把QuantNet前十项目都申请一遍？
没有问题，但是Berkeley，Baruch和普林就没有必要浪费钱交申请费了，毕竟一个项目申请下来也要花小两千
美国好贵啊，我想去英国，你觉得呢？
没问题，我之前也犹豫过。问题在于美国学校有更好的reputation，有更好的资源，量化行业美国也是最好的，有更好的薪资
比英国高40%，比其他地区更容易留下来。其实就是个简单的投资问题，美国前期投入多，但是后期回报远高其他地区。
写在最后
如果希望进一步联系我咨询quant留学申请的话，可在群里面找我进一步交流
