一、如何入读美国MFE专业名校？ 这篇太内行

　　1、先修课程+背景偏好

　　对于申请美国MFE专业的人而言，各个美国学校都对申请者的先修课程有明确的要求：

　　数学：美国金融硕士大多要求申请者具有扎实的数学水平，就要求某几门数学课的成绩比较优秀，先修课程大致需要有：

　　微积分：尤其是多元微积分，包括偏导数，多重积分和泰勒级数

　　线代：包括线性方程组，行列式，矩阵分解，范围和零空间，对称矩阵特征值

　　概率论：独立性，条件概率，高斯分布，大数定律，中心极限定理

　　微分方程：常微分方程，偏微方方程

　　统计：离散分布，连续分布，密度函数，抽样理论，统计推断，假设检验，普通最小二乘法，t统计，卡方拟合优度检验

　　如果在学校要求的课程中，有的课程申请者没有学过，那么需要在学习专业课程前先将这些课补上再进行专业学习。

　　计算机：在计算机方面，学校一般没有明确的修读课程要求而是希望申请者已经掌握了基本的计算机编程基础，程序设计经验，如C++，Python，Java，R等，以及数学软件Matlab，Mathematica等。此外，如果申请者曾参加过数学建模比赛或有相关实习经历也是对计算机能力的补充证明。不过，美国较多金融工程项目也会提供学生入学之后修补相关课程的机会。

　　金融：美国院校一般并没有把金融知识基础作为一个硬性要求放在网页上，只是需要拥有宏微观经济学及金融入门知识即可，如果申请人能够根据所学的知识为金融学研究对象建立相应的数学分析模型，将是更有说服力的专业能力的证明，能表明对金融市场，工具，机构强烈的兴趣。

　　美国各高校的MFE专业对扎实的数学能力要求很高，芝加哥大学曾说“没有金融背景，可以教，没有计算机背景，我们有额外的选修课可以补，但是没有强大的数学背景，那请你学好了之后再来申请。”，可见，数学功底的深浅与否极大的影响了申请成功的概率。

　　除了拥有金融、数学、经济、统计、经济计量背景的人，其它理工科专业背景的同学申请成功的概率也很高。在这些"转专业"的申请者中，工程类专业背景的学生占了将近半数。

　　2、GPA，语言，GRE等硬件分数要求

　　美国MFE专业对申请者的硬件条件要求普遍偏高，很多学校特别是在第一梯队的学校虽然没有明确给出最低的GPA要求，但是从历年平均绩点中可以发现GPA普遍在3.5以上，而像巴鲁克学院2019年的均绩为3.75。

　　托福一般最低要求为90，但大多数成功录取的申请者为100+，大部分不接受雅思。巴鲁克学院不强制要求托福，主要通过面试评定学生的语言水平。

　　考GRE还是Gmat? 推荐考GRE，部分学校如纽约大学金融数学专业，康奈尔大学金融工程专业，芝加哥大学金融数学专业在申请要求中明确提出不接受GMAT。对于GRE，一般也是没有明确的最低要求，不过从历年数据来看，GRE的均分在315+。

　　3、实习&工作背景偏好

　　大多数美国MFE专业院校对于实习及工作经验并没有严格的要求，态度普遍是helpful but not require for admission，因为应届毕业生大多数没有超过3个月以上实习的经历或是全职工作经验，所以并不在此做过多的限制，有一两段具有竞争力的实习经验能够帮助申请者提前培养职业素养也就足够了。当然，有一定的全职工作经验和想要改变职业目标的申请者也是十分欢迎的。

　　二、为什么诸多申请者选择美国MFE专业?

　　美国MFE专业毕业生大多会选择投资银行，对冲基金公司，资产管理公司等金融机构的量化岗位就职，主要从事风险分析及风险管理，负责衍生品定价模型的建立和应用，模型验证与研究，程序开发等工作。

　　熟悉的中金、中信、高盛、花旗、摩根，德意志银行等等都是金工硕士的聚集地。另外，我们不常听到的美世投资咨询，贝尔斯登投资，纽约人寿，美国银行等等都是金融硕士的好去处。

　　金融工程师被称为Quants, 从事风险管理，优化投资组合，设计开发金融产品，财务分析，销售与交易等工作。

　　Quant包括以下几个类型：

　　Desk quant

　　开发直接被交易员使用的价格模型

　　Model validating quant

　　确定desk quant开发的模型正确性

　　Research quant

　　尝试发明新的价格公式和模型

　　Quantdeveloper

　　写代码，或者调试其他人的大型系统

　　Statistical arbitrage quant

　　在数据中寻找自动交易系统的模式

　　Capital quant

　　建立银行的信用和资本模型

　　目前全美TOP 20 金工毕业生平均年薪可以达到8-9万刀，这意味着只要能就业，在美国工作一年的收入基本能够覆盖一年研究生项目付出的资金成本，总体来说薪资和前景十分可观。

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