UChicago学长教你如何在金工申请中另辟蹊径

作者：马学长

大家好，我是马学长，硕士在芝加哥大学就读MSFM项目。

不过我申请的时候是MSMF、MAFN、MFE三种项目混申并且都拿到了offer。

所以今天我想通过这篇文章来和大家分享一下，金工专业申请的这些事儿。

背景简述

本科：复旦大学

专业：物理+经济

TOEFL

107（s23+w26）

111（r30+l28+s25+w28）

GRE
157+170+3.5

实习

两份本土量化私募

一份券商金工研究

一份没来及写进简历的公募MOM量化配置

结果

UChicago MSFM(去向)

Columbia MAFN

NYU tandon MFE

为什么申请

这篇文章我想了很久从哪里开始落笔，思来想去，最终还是决定从为什么要申请来着手。

很多同学往往在本科的第一年就开始规划毕业之后的去向。

在国内，大量“高逼格”的工作是非硕士不招的，所以除了国内读研，出国留学是一个非常普遍的选择，复旦基本每年30%以上的应届毕业出国，类似档次的学校基本也是比较接近这个比例的。

这么多国家里，美国的硕士项目是大家最广泛选择的。

一是由于美国的学校多，名校也多，学术资源强。

二是因为美国更发达，就业市场机会更多，平台更高。

美国的硕士跟国内相同，分就业导向与学术导向两种。

学硕很难找工作，专硕也很难继续申phd。这点大家在选校的时候一定要注意，结合自己的目标来，千万不要只看排名不顾内容。

如果是准备去美国找一份工作的，那尽量要早做打算规划好自己的职业道路。

不得不说，美本甚至美高的学生在这点上是做的非常出色的，而国内的很多名校学生反倒有所欠缺，导致了他们申请时并没有拿到很好的结果。

同样的，如果是准备在科研路上走下去的，那提前进实验室、确定好自己的研究方向就是重中之重。

在做出出国这个决定之前，一定要想清楚自己的目标，切不可抱着随大流的心态去申请，这既是对申请质量的保证，也是在对自己人生负责。

这篇文章我会主要谈谈专硕中金融工程的一些影响到申请要素。

金融工程的申请基本上还是非常标准化的背景要求，相关的本科专业+三维成绩+推荐信+实习+文书。

我个人把实习的重要性放到了最高的位置，一份好的实习，既可以充实简历、文书，也能让申请人对这个行业这个专业有更深刻的认识，意识到自己的优势在哪里、哪里还有待提高。

因为MFE是就业为王的专业，因此申请只是第一步，之后还有漫漫的求职之路在等着，要尽早确定努力的方向。

同时，因为美国的教育跟中国不同，硕士更多的是在职的人过来读的进修班一样的性质，因此申请的时候有质量的工作经历会有加分。

实习&工作相关

我现在还记得大二的暑假里第一次开始找量化实习时候，看着琳琅满目的招聘广告信心满满但是海投简历清一色石沉大海的落差感。

我也记得因为大二被HR错看成研二所以叫去面试，结果现场双方尴尬地不行的窘态。

找第一份实习的话主要是靠简历上对课程&社团活动的契合度进行包装。

最好去找已经毕业的校友去network，因为他们有直接给面试的机会，在读的学长学姐往往只能招继任，在公司招人的时候没有话语权，当然如果父母亲戚有关系这是再好不过的了。

有了第一份经验以后再去找后面的就会容易很多。

我当初就是在知乎上找到了一位在私募做量化交易的直系学长，自我介绍以后拿到了面试的机会。

不同的实习含金量是不一样的，bigname + relevant > non-bigname + relevant > irrelevant，只要是irrelevant，无论是不是名公司基本都是一个含金量。

这也是我为什么要把这块放在第一位讲，毕竟金工是找工作的项目，申请仅仅只是找工作的第一步，最后还是要面临求职的。

这里我再要讲一下美国的quantitative finance到底是怎么个情况。

相信本科学过金融工程/金融数学这门课的同学一定了解BS公式，最初这是个70年代学术界提出的公式，第一次严格地给出了期权定价的公式，当然他离业界能用还是有一定的距离，但是最初的金融工程师与金融数学家都是在研究期权定价。

之后期权及其他复杂衍生品如火如荼地在美国发展起来，直到2008年金融危机。

在此以前，业界对金工方向的人员需求一般都是理工科的phd，因为他们强悍的数理背景为开发新的复杂衍生品做了充足的背书。这类人被称作Q-quant。

08年以后，美国对各大投行开始实行大力监管，于是各行对风控、模型审查的需求呈指数级上升，MFE随之变得火爆起来。

所以这其实才是MFE的主力岗位，由于负责审核的模型大部分还是衍生品，所以无论哪家MFE，核心课一定是期权定价的内容，然后另一大核心课就是风控。

近年随着机器学习、数据科学的火热，买方卖方都开始赶时髦，大力在量化金融领域引入这项技术，所以很多的MFE项目都加入了相关的课，相关的工作者被称作P-quant。

一般来讲，找工作的时候，除了大家都会问的一些概率题和脑筋急转弯（brain teaser）投行等卖方基本就主要考察期权定价和风控相关的问题，而买方基本主要问深入的概率统计和机器学习。

基于MFE的课程设置，第一年找到summer intern的人，大部分都会去到卖方做固收、期权的quant或者风控，也有部分做股票研究。少部分去到买方的也以风控为多，当然最厉害的也确实可以直接去到买方当quant researcher。

那为什么要单独花一段来讲美国的就业情况呢？

因为去美国读专硕首要目标应该是去争取在那里找到一份工作，至少也要一份实习。

以素人的身份直接回大陆，在不讨论开销性价比的情况下，也是很难和国内已经有一两年实习经历的应届硕士竞争。

金融业是一个非常讲究实用的地方，书本上学的永远不够，一段有质量的实习要有说服力得多。

对现在还白纸一张的大二大三的同学而言，国内的实习内容，不仅对申请有用，还对日后求职有塑造性。

一般来讲，性价比最高的实习是国内券商的金工研究所。

第一，他是卖方机构，可以大致了解到卖方的工作是怎么样的，除了技术性的研究以外，卖方人员还要花相当大一部分力气去和客户维护关系，了解客户的需求等等。

个人认为，在金融圈里最重要的还是人际关系的维护，如果一心想钻研硬技术那可能CS更适合一点。

第二，国内的券商研究所工作量一般比较大，所以常年要招实习生，需求量不小，因此相对来讲好进一点。

主要的研究内容一般是股票量化，同时大多数中大券商也有一套培训新人的方法，对于入行是非常好的起点，之后再去找别的实习就会方便许多。

国内最好的placement基本是大公募的量化岗，在买方学到的内容会更实用，同时也会有卖方过来路演，基本是站在食物链顶端的位置，对提升视野有非常大的帮助。

当然，这些岗位作为大机构都竞争激烈，退而求其次可以选择一些量化私募起步。但是这种地方的问题在于国内量化私募鱼龙混杂，大部分也只是一般的水平，好的量化私募真的很难看出来，进的难度不比公募小，就算进去因为没有正规培训流程，大多是师徒授艺的模式，所以不推荐长做。作为起点可以，但是要及时跳出来选择去到大机构。

有的人可能会讲国内大机构的量化做的都不行，好的都在私募。这个现象其实主要是因为机构的激励制度与工资水平比较死板，导致厉害的人最后都去了钱多的地方。

但是正如我提到的，金融圈技术并不是第一的，平台、人脉才是，所以能有大机构的机会一定要把握住。

同时，也要认识到国内厉害的私募离美国的水平还差的很远（当然这也跟国内衍生品市场不成熟有关），所以五十步笑百步的意义其实不大，想要从事量化金融最好的去处肯定是美国。

整体来看，起步去到大卖方是比较好的，在那里学习基本的技术，然后一步步跳槽去买方，不论中美一般都是这样一条职业路径。

当然不排除有人起步就在很好的买方或者在卖方一路平步青云，这都是后话了。

本科学习经历

讲了这么多工作相关，再把话题转回申请。

本科的专业也是比较看重的，一般来讲无论是P-quant还是Q-quant，主要都是对数学有比较高的要求，所以最青睐数学系的同学。在数学的细分里，最对口的是统计或者应数。

很多人会觉得本科学金融经济之类的背景不够quant，其实就申请结果来看根本不是这样的，至少很多大陆背景的同学经管本科无辅修都申到了很好的项目。

一是本科实际上基础的数学课比如微积分、线代、概统都是必修，可以再选修一些硬核点的数学课比如单上一门概率论、单上一门数理统计，或者选一下随机过程，时间序列，微分方程，数值分析/微分方程数值解这样的研究生阶段的主力课的预备内容。

二是国内的话其实高考最厉害的同学大多都在经管专业，所以学习能力是摆在那里的，认真学哪怕是难度比较高的东西也可以上手，一份有质量的实习或者科研经历就足够填补技能上的空缺。

其余的有听说过计算机也很对口，我对此持保守态度，因为如果是做量化研究，那么计算机本科学的这点大部分是杀鸡用牛刀，可能机器学习是最管用的，剩下来对编程能力的要求其实并不高。但是如果你的目标是高频交易那确实计算机背景很有优势。

所以，除开数学和数理背景比较好的经管同学，其他的理工科都差不多基本都是转专业申请，关键就看有没有选过上文提到的那些比较重要的数学课。

我意识到这个问题的时候还是比较早的，所以大二就开始选了两门计算机课，大三上专业课少了就选了门高级的数学课。但是很可惜大三下在外交流，然后选课被限制了所以最后成绩单上还是相关性没有做满。因为大四上的成绩单是不会提交的，有效的成绩就三年，因此要尽早把相关课补起来。

关于量化“三维”GPA，TOEFL，GRE，有了解过美国申请的同学就会知道其实这块占比不高，基本就只有GPA有点分量。

申请的时候学校不仅仅只是看一个笼统的GPA，还会深入到每一门去看核心课的成绩如何，所以靠一些无关紧要的课刷高绩点其实用处不大，被那些课拖累也不用担心，但是被拖到3.5以下甚至3.3的话可能就比较吃亏，因为有的项目每年的申请人实在太多了，大家都很优秀，筛无可筛的最后可能就不得不回到总绩点筛选。

美国的同学可能绩点更高一些，一般来讲，国内的学校基本3.6以上绩点关就过了，也就是说最后除非筛无可筛，接下来招生官都不会再去关注成绩这个硬指标。

与之类似，TOEFL&GRE都是过线（100，320）即可，所以没有必要去硬要刷出一个很高的分数，这点空出来的时间可以用来改文书、简历，或者用心做好一份实习。

很多同学可能很觉得这个线很低，但事实就是今年我认识一位综合很优秀的女生以这样的英文成绩横扫了几乎所有的顶级金工项目。

所以这些可以量化的指标考得高并不是去好项目的必要条件，过了门槛即可，之后边际收益快速衰减。也不充分，每年高三维的人没录好项目的太多了。

不过这不是在给大家为不好好准备英文考试找借口，如果你别的条件也不突出，那么这两块可以短期刷高的考试可以证明自己为了这个申请花了很多努力。

综合来看，一个不会拖后腿的TG：

105(s23+) , 325(q168+)

文书&面试

申请材料里最具有决定性的是文书和面试/video statement，因为专业、成绩、实习、推荐信这些其实各个申请者都是大同小异的，而只有文书才可以把自己独特的地方凸显出来。

这里我想和前文的实习的重要性区分开，因为实习是为了职业目标做的准备，是内敛式的修炼，而文书是外露式的展示。

如果文书写的很一般，那么之前做的再好的准备工作就没办法呈现在招生官面前，就申请这个角度来讲就失败了。

同时，就像做完一段研究要写论文总结一样，不是处理完数据得到结论就完事了，文书也是一个整理截止到大四的经历的机会，让自己沉淀下来想想做到了什么、还缺什么。

一份好的文书，既要详略得当地介绍自己为申请做的工作，比如额外选课、实习、自己的思考、career goal等等，又要解释为什么要选择这个项目，这个项目能给你带来什么。

文书的要求都会在申请网站上显式地告诉你，不同的学校略有区别，所以切不可一个模板套所有，至少也要把一个故事从各个角度去包装，往它的要求上凑。

其实市面上的中介写的文书大多都是一刀切的，这种套路满满的文书，美国招生官已经看了多年了，基本是可以一眼识别是模板化的写作，然后直接扔进垃圾桶。

所以如果要进行文书修改，一定要定制化修改，比如admitwrite平台的文书修改，都是让名校同专业导师直接对接同学，这样能确保改出的文书很有原创性和针对性。

为什么是改文书？而不是直接让别人写文书？因为文书只有自己在写的时候才能深入思考自己，写文书的时候不是不可以同时对自己进行过去的挖掘，或者当下的提升的。

我在admitwrite上带过一个同学，他自己对文书里实习项目的描述不太满意，究其因还是因为他的实习没有接触的核心的事务，主要做的是一些杂事，于是在我的建议下，他马上找了一个含金量高的实习，同时实习的经历也放进cv里，最终还找来了实习领导加写了一篇RL。

至于改文书还是要注意方法，不断地问自己，这篇文书选取的案例最能展现最佳的我吗？这篇文书能够足够证明我的学习能力和志向所在吗？这篇文书还能不能更巧妙地吸引招生官的注目？我的文书和别人的文书有哪些不同？但是这些问题不是说想一想就能得到答案的，往往是在文书的多次修改中，需要不断地去回答这些问题，然后消除否定性的回答，所以文书还是要有一个时段静心去做多次修改。

像admitwrite的文书修改的时段设定是一个30天，也就是在30天以内，你个人的文书是可以不断和导师探讨，进行调整的。这点就能很好得确保文书修改的进度和质量。

美国的学校在考察申请人的时候会把你所有的资料整合起来，生成一个对你的“侧写”，然后评估跟项目之间的契合度。

就比如说，金工前10的项目里，在保持了我前文提到的核心课一致以外，其实各家的侧重点都略有不同。

比如Courant就非常倾向于招数学背景突出的同学，因为他家的课程是几乎没有自由选修余地的，大量的高强度数学，很多都是卖方定价的理论与应用，那你如果在文书里有意强调这一点，就更有可能被招生官选中。

再比如，UChicago的项目因为地理位置，周边有着得天独厚的买方资源，他们的课程也近年越来越对C++ , quant trading, algo trading有所侧重，如果你在整个package里体现了自己对quant trading的兴趣和经历的话，也一样会增加被录取的概率。

就拿我自己举例子，我因为截止到申请的时候做的实习大部分都是买方的量化研究，领导自身的经历也是比较重视交易，所以就着重把自己塑造成了对quant/algo trading有强烈兴趣的人，video statement就讲了我是如何改进一个趋势策略的，career goal希望能在这方面有所发展，因此这个项目的地理位置、课程设置就很让我动心。

因为自己的本科背景学到过不少芝加哥学派的泰斗的理论，对这个学校本身就很有好感，最后如愿第一批就拿到录取，即使有了地理位置更好的纽约的ad也都放弃了。

所以我也建议各位同学，一定要对你的文书多上点心，别觉得随便写写就算了。如果打算自己写文书的话，那么记得找专业的文书机构去修改。如果自己英文水平不太好，那更要找文书机构来帮你写文书。
从我自己的经验来看，我觉得大家找专业对口的学长学姐来写（修改）帮你去写是最好的，他们大多数人都非常熟悉这块的文书写作非常有经验，像admitwrite平台他们就会帮助学生匹配专业相同的学长学姐来进行文书服务，这点真的很nice。

接着我们来讲面试，所有的项目都基本要真人出镜一次，有的要提交video statement，有的是机器面试，最硬核是真人面试。

这块就不像文书，可以一两个故事套过去，不太有统一的对应方法。基本都是去各处找面经，比如一亩三分地或者quantnet。绝大部分是行为面，Baruch和Berkeley会有技术面。

题型和求职会被问到的问题类似，概率统计、线代为主辅以一些期权、计算机的问题。准备就主要是两本非常有名的书，《A Practical Guide to Quantitative Finance Interviews》《150 Most Frequently Asked Questions on Quant Interviews》，后一本基本上是Baruch的指定题库。

其实尽管文书方面有些同学找了指导，自己还是很紧张拿不定，这个跟自己的申请规划和精力有关系。视自己的情况，其实可以去选择一些半DIY全套的服务，从前期规划，到中期申请，到后期比offer，行前准备，都会全方面得得到专业人士的支持。

结语

最后我想说，作为求职向的硕士，读书只是第一步，找工作才是目的。

所以这篇分享我花了这么大的篇幅讲了工作相关的内容，希望能帮助到大家。