美国金融工程硕士申请

金融工程这个专业，简单来说，就是综合运用数学、统计和计算机编程技术去解决金融问题的一个领域。

　　要注意的是在不同的学校，具体项目的名字也有所不同，例如有 Financial Mathematics, Mathematical Finance, Quantitative Finance 或者 Computational Finance。这些项目一般都统称为金融工程硕士 MFE (Master’s in Financial Engineering) 。

　　学习的内容也都是相似的，主要包括统计、随机过程、计算机编程、证券衍生物定价、风险分析、金融模型、金融信息分析和一些高级的金融理论等。

　　申请要求

　　MFE 的申请竞争近几年变得越来越激烈，排名靠前的几所学校的申请成功率基本都低于 8%。就金融工程来说，在美国大概有 20 多所排名在 100 名之内的学校，建议申请者尽量多申几所学校，除非你是背景超强的大牛。

　　考试成绩

　　一般来说 TOEFL 100+, GRE 320+

　　GPA

　　金融工程非常看重申请者的 GPA(尤其是专业课 GPA 非常重要)，特别是针对没有全职工作经验的同学。如果满分为 4 分，GPA3.7 及以上水平是可以冲刺那些排名靠前，申请难度比较大的学校，准备申请金融工程的同学在学校期间就要努力提高 GPA, 尤其是数学课、编程类、投资学、金融学相关的 GPA 一定要高。

　　数理要求

　　金融工程十分重视申请者的数理基础。数学的基础必修课程有 calculus、线性代数、常偏微分方程、概率论和统计。除了基础必修课程以外，多数学校金工项目要求学生的数量先修课程有随机过程，多元数据分析，数值方法。

　　金融知识类

　　申请金工硕士要对金融产品有最基本的了解，尤其是金融衍生品定价问题

　　(对金融衍生品的定义，风险，以及如何对冲风险要有了解)。其次是对利率模型要有一定的了解，最后也可以再提前修一门风险管理的课程。

　　工作经验

　　金融工程作为一个工作导向的硕士，偏好本科时有丰富的相关实习经历(投行券商等)的申请者。申请者可以去银行，基金公司，证券公司，金融公司的量化部、投资部、研究部、风险管理部做一些量化，策略相关的实习，做交易员也可以.

　　与金融工程的要求最为接近的实习经历,就是那些需要接处理数据,实现模型,编写策略的工作,大多数存在于基金,券商的量化岗位.还有一些跟计算机编程有关的工作,我们将其统称为 技术性岗位.这一类工作经历是和金融工程要求的数理能力最直接相关的.

　　和之前我们写学术项目时的要求相同.在写这类实习经历的时候我们要具体写出运用的金融知识,模型和使用的软件.相比于学校里做的项目,实习中更要体现出来知识和工具对实际工作产生的效果,例如提升收益,提升客流量,减少投资波动等等.

　　任何一篇文书都不可能跳过的部分就是讲述你为何要选择该校该专业，这部分就是我们俗说的“why school”。

　　一篇正常的金融工程专业文书，正常地写完中间段落后，基本就可以回答“为什么选择金融工程专业”这个问题：学生在金工领域的知识积累，以及学生与MFE的契合度，都已经解释了学生和金融工程的联系。那么这段的主要目标就是解释为什么要选择这个学校，和未来毕业后的计划。

　　如果学生和学校有渊源当然要写;没有渊源的话可以从项目官方网站上找那种技术性强的课程介绍写在这里，比如stochastic calculus，各种option pricing，各种quantitative portfolio management等等。短期目标写进大金融机构比较实际，可以加上考CFA，FRM各种证书啥的，未来长远打算可以写改变中国的金融环境之类。

想要炼成一篇好的文书真心不易。诊断定位→素材挖掘→框架题纲→文书初稿→修改完善→最终定稿，每一步都要精雕细琢，严阵以待。

　　一个一篇好的文书开头应该是引人入胜，同时能体现出申请者特点的。申请者的背景、经历是多种多样的，那么自然，一篇好的金工文书开头应该也是很多样的。幸运的是，多数金工申请者的背景都有相似之处，例如他们的本科专业多为理工科，实习或工作经历多偏重投行、基金的量化部门等等，这样利用这些相同点，我们写作文书的开头方式就有迹可循.

　　如何写一个言之有物的项目：

　　首先，我们要明白金工的文书想看到什么。

　　招生官从一个学生的文书所写的项目里，无非就是想看到申请者在所申请的项目领域所学过的东西和实践。金融工程的三大基础学科是：数学，计算机和金融/经济，那么学生在本科阶段所做过的一切跟这三者有关系的项目都可以用作文书的一部分。就算学生的做过的事情比较少或者不搭界，我们也知道我们应该往这个方向进行修改。

　　那么有了这些项目以后并不是万事大吉了，我们还要选取我们写作的中心。我们要选取的重点自然就是和金融工程相关的点，那么这些项目里常见的和金融工程相关的点有什么?

　　总的来讲是一切跟“量化金融”有关的部分。在数学领域，与量化金融有关系的通常跟数据处理有关，例如回归分析，例如各类模型;在计算机领域，与量化金融有关系的通常就是各类金融导向的项目，例如蒙特卡洛，股票分析程序等等;在金融领域，就是跟交易和算法相关的项目。