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[经验] MFE/Data/统计申请:教你写一份亮眼的与众不同的ps和cv [复制链接]

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发表于 2019-10-29 22:16:50 |只看该作者 |倒序浏览
学长当年211工科零金融基础EE强行转美帝top15金工(上课前期权是啥都不道!),刷哭了T和G。 master 毕业,外资行做quant, 然后去top资管(规模过万亿)做risk quant,感觉国内的buy side risk太无聊了,目前在银行系卖方做宏观策略front deck。

最近换工作损失很多年终奖,决定重操副业,帮后辈们写一写留学文案,曾经战绩:一个非211一本B段的金融背景学妹(GPA3.3,T<80分,无GRE)申请到USC的 Master of Economy,普通211 经济系申到 Rice的Data, 普通一本申到卡耐基梅了经济系(我觉得这个有运气成分!),。。。所以。。。文案的作用你懂得!在此也分享一些作为已经毕业并且在quant领域工作人的心得,希望能对广大mfe申请学弟学妹有帮助,基本能过来看文案论坛的都是比较用心的同学,也希望这份建议不让你失望。有问题留言或找我私信哦!由于在学院帮教授做过金工录取筛选工作,对我们同胞的情况很是有感触:申请的人太多了!申请者的文案太模板化都是bullshit!!!! 虽然说GPA G T是硬成绩,但文案通常大家都很难给自己加到分,最后也就只能沦落到考GPA G T来筛选的境界了。其实老美还是很看重文案对中国人的ps和cv感触很深,希望挖掘到你的兴趣和潜在能力。

然而大家的套路(ZJ的套路)通常写ps和cv的套路是模板化歌颂项目,歌颂自己的理想和passion如何与申请学校高度契合,然后说明自己有好的skill和potential quant skill. 可问题的重点是如何真正体现你的skill和quant skill呢? 金工项目具体看中哪些潜在的技能和projectexperience呢? 未来quant就业主要是什么类型,和学校项目是什么关系? 零基础工科生如何证明自己对的能力? 经管金融学生如何表现你的潜在实力?  跟dota理论大神一样:大家张口闭口编程+数学 (可是究竟如何体现编程项目,如何证明自己的数理能力呢?) 结合几年前自己零基础申金工的血泪史,以及周围朋友的情况,发现大家通常并不具备展示某申请项目所需的quant skill的能力! 原因也不难解释,因为大家都没有学过这个专业 ,也没有相关金工工作的经验。对于MFE看中的项目,研究的重点并不清楚。

比如你在XXbank 帮manager做信用卡信息收集相关工作,其实是可以联系到quant领域的,因为对客户(PD/LGD/risk tolerence)等都是quant risk研究的重点(但是我赌你并不知道这些),通常要是写成打电话,沟通,查资料,完善系统数据库balabala。。。。那基本这个实习就沦为大众水平了。。。。通常金工金数分p和qquant两大类,目前p quant和当下流行的机器学习,数据挖掘比较相似,偏重数理统计,时间序列建模和回归分析。而Q quant以随机过程和测度论为基石的quant,重点在衍生品,固收的定价上。这两类quant在trading, pricing,portfolio/capital management和risk management上也有很多应用。所以申请者要根据申请项目的偏好对应准备project.比如如何选model, 做一个model要哪里开始(咳咳 当然是assumption和验证assumption开始哦),哪些论述是可以进入学院法眼的?如何证明自己的项目对MFE申请有意义?

现在进入了申请的deadline关键时期,对自己文案没自信的孩子们,可以加我微信:gc15201315716,我会帮助申请金工相关的同学提升ps和cv的质量,不沦为ps和cv的模板大军的分母。
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