一、申请者画像：

　　学术背景：60% 来自数学、统计学、计算机科学专业，40% 为跨学科申请者(如经济学 + 工程)。

　　标化成绩：建议托福105+(单项 25+)或雅思7.5+(单项 7.0+)，GRE Quantile 平均166+，GMAT 平均720+。

　　二、竞争焦点：

　　量化项目经验：需展示金融 / 科技 / 医疗领域的深度实践，例如用 XGBoost 构建信用评分模型，或用 Simio 模拟港口货物吞吐量。

　　问题解决能力：对现实量化问题(如金融市场波动预测、供应链中断风险评估)有独立解决方案，可通过Kaggle 竞赛排名(前 20%)或开源项目佐证。

　　三、申请要求与材料要求

　　1.学术背景证明：

　　需提交本科成绩单，跨专业申请者需额外提供先修课完成证明(如 edX《优化理论》结课证书)。

　　建议提交课程成绩分析，突出核心课程(如算法、统计)成绩(建议 A - 以上)。

　　2.文书双核心：

　　职业目标陈述：需明确短期(如 “进入摩根士丹利从事量化研究”)与长期规划(如 “创立医疗数据分析公司”)，并说明哥大资源如何助力目标(如 “利用哥大金融统计实验室，开发高频交易策略”)。

　　技术叙事文：结合具体项目(如 “用 XGBoost 优化某电商库存周转率，将缺货率降低 30%”)，阐述数据清洗、模型选择、结果验证的全流程，避免空泛技术罗列。

　　3.推荐信策略：

　　优先选择行业导师或科研主管，要求推荐人用量化成果证明申请者能力(如 “该生独立开发的港口调度模型，将船舶等待时间缩短 25%”)。

　　跨专业申请者可增加本科教授推荐信，强调学习能力与跨学科潜力(如 “经济学背景下自学 Python，2 个月内完成金融风控模型开发”)。

　　4.附加材料：

　　可选提交技术作品集(如 GitHub 代码库、Kaggle 竞赛排名)、已发表论文(如 SCI/SSCI 期刊)或行业认证(如 CFA 一级 + Python 数据科学认证)。

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