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[金融] 浅谈金融工程择校标准及中下档学校选择 [复制链接]

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发表于 2015-2-27 12:52:06 |显示全部楼层
本帖最后由 zelong430 于 2015-3-1 23:00 编辑

楼主美本UIUC毕业,主申15FA金融工程。1月底被CMU拒了以后一直没有其他结果,上周拿到第一个OFFER已经决定去哈佛了。从去年6月准备考GRE到现在,半年的时间感触还是很多的,所以把他们记录下来和后来人分享。希望能够帮到学弟学妹们一二。

一。免责声明及初衷
写这篇文章的初衷就是在选校的过程中,乃至选offer的阶段,发现我们申MFE的学生们都特别纠结。犹豫MFE的项目同质化比较严重,唯一的quantnet专业排名又只是私人论坛的排名,并很有公信力。基本上第一档的学校NYU,CMU, 哥大MFE要纠结。第二档CORNELL和哥大MAFN要纠结。这种纠结也就算了,毕竟说是实话去哪个也不会错,在往后一些GT,UIUC,FORDHAM, NYU-POLY也要纠结。:dizzy:
top学校的选择仁者见仁智者见智,毕竟大牛们各有各的理由。对于中下档offer的选择,我觉得很多同学还是依赖于口口相传,非常主观的判断。本文仅从我自身选校的经验,为学弟学妹选校或者选offer提供参考。


二。统一三观,MFE项目评价标准浅谈
说一群项目好与不好,首先要统一一个评价标准。从不同的角度对不同的学校都有不同的理解。我觉得MFE项目大家关注的因素基本有地理位置,声誉,就业,课程这几项,我对每一项有一个大致量化的评价标准,分为A,B,C,D三档。如果连这几项基本评价标准你和我都不太一样的话,恐怕你也不会同意我的结论。

1。地理位置。地理位置对于找工作的影响主要在于有多少金融业公司在附近,离得近自然是好。像cornell这种最后一学期在NYC的,我也把他当做NYC的学校来看,毕竟找工作的时候人是在NYC的。
A档:NY,CHICAGO是美国两大金融中心,这两个城市里的学校,地理位置上得天独厚,boston虽然不比纽约和芝加哥,但是金融业也很不错,也算进A档例如哥大,NYU,BARUCH。
B档:在其他大城市里,虽然金融业可能并不是特别发达,但毕竟有提供金融服务的公司可以找工作,再不济也可以去energy firm,或者抢码农,data scientist的工作。
C档:在NY,CHICAGO周边2-3小时距离内,有一部分公司愿意跑到学校来招人,但是这“一部分”是多少就不好说了。对于你来说,去公司onsite面试也不是一件特别轻松的事情。
D档:前不着村后不着店型,各种大农村

2。学校声誉。学校的声誉很多时候可以帮助学生直接跳过简历筛选进入面试,不管在中国还是美国都是如此。举一个例子,我跟我们学校的教授,以及美国朋友的父母聊天(中产阶级),如果说UIUC,他们会反映好学校,说普度,他们会反映好学校,但是聊到Gatech他们很多人甚至没听说过。反之,在亚特兰大旅游的时候,当地的学生会觉得Gatech是个好学校而没听说过UIUC。换句话说,学校的声誉跟地理位置关系很大,美国的“好”学校很多,导致很多人只对本州的,或者附近州的好学校有印象。但是有一点,stanford, caltech或者ivy-league这样的“牛校”在任何地方,有一定文化水平的人群中都还是如雷贯耳的。这种情况其实与国内情况很相似,“牛校”大家都听说过,UIUC可能计算机圈里的,或者对美国有一定了解的人知道,但很有可能就没人听说过。所以我是这样划分档次的。
A档:如雷贯而行,那些你进了以后绝不会担心学校没人听说过的学校,例如stanford, ucb以及ivy-league,NYU。NYU-POLY的情况很特殊,今年正式合并进了NYU,但是毕业证上还是会写NYU-POLY,所以至少目前来看我觉得还是和NYU不一样的。我个人没把NYU-POLY算进这一档。
B档:地区性,专业性名校。绝对也是好学校,但是在国内,以及州外可能声誉就一半了典型的有BU,UIUC,PURDUE,UCLA,JHU,Gatech,等等。
C档:在国内有人听说过,在美国也通常被认为是不错的学校,例如IIT,RPI,WPI, FORHAM,BARUCH. 巴鲁被归在这一档恐怕争议比较大,我觉得他家的项目绝对是最好的项目之一,但是学校的声誉真的是除了NYC甚至出了WALL ST基本就没人知道。
D档:你好你是谁型。SIT,以及若干你没听说过的学校

3.师资力量。MFE尼玛那么贵,老师要牛逼否则对不起学费对不对。什么叫牛逼呢?牛逼的人各有牛逼的道理,但是傻逼的人总是相同的对吗。所以我说postdoc 《 phd lecturer 《 助理副教授 《副教授《正教授 《学科大牛,应该没什么异议吧。当然,学术牛逼不代表教书牛逼,所以自然也有少数跨等级超越或傻逼的情况出现,不过这是少数情况不表。统一等级的师资,教书时间越长的比刚毕业的phd或者第一年代课的业界老师牛逼没有异议对嘛。这个方面很难明确划分,简单提一点知道的fact。NYU-POLY在youtube上又sample lecture,可以翻墙去看感觉一下,Prof。Xu教两三门课感觉英语还说不利索的;另外一个白人男的也属于前言不搭后语自己不知道自己说什么的。UW的GUY,虽然CD上有人说他歧视中国人(我想说不抄code你能死吗,参考改一下就不叫抄嘛?合作的定义是high level的discussion好吗),但是我上过他交的网课,感觉讲的还是很有逻辑很清晰的。UIUC下学期的教授会有两个新来的,一个是去年才毕业的postdoc,一个是今年刚刚从普度毕业的助理教授,都是fresh graduate啊,各位自己珍重。其他学校没有更直观的信息,但是告诉你们一个大法,所有公立大学的工资都是公开的,拿钱多的不一定牛逼,拿钱少的恐怕多少都有点坑。上网对着项目老师列表大概google一下,10万左右是副教授正常水平,但是4,5,6万的人恐怕要引起注意了。
举个UIUC的例子:

唉,论坛好像有问题啊,图发不上来
这学期教IE524,MSFE必修课。这个薪水就属于比较低的了,而且你也能看出来,这是我说的新来的postdoc。UIUC让我非常气愤的一点在于,她明明教MSFE的课,但是你在MSFE faculty的页面上是找不到他的。
举个RUGTERS的例子
此处缺图
这哥们教什么没注意,17k+9k,是一个part-time的lecturer。这个看上去就比较牛逼。
再来一发:
此处缺图
也是MSMF的教授,65k+33k,感觉也还正常。

4。课程设置。金融工程说到底学两个东西1,数学理论2,编程。找工作的时候,大牛是什么都牛逼。一般人是数学或者编程牛逼一个。数学也不会,编程也写不出来的人什么项目出来的也找不到工作啊。编程没什么好说的,数学理论方面,又勉强可以分P,Q两种,Q是传统的derivative pricing theory, stochastic calculus,PDE,一般卖方用的比较多。传统的pricing是基于解各种PDE的,所以以前那些物理学PHD在街上所向披靡。P是基于data的数据分析,例如econometrics,time series,一般买方,hedge fund,algo firm用得比较多。08年金融危机以后,随着业界对于risk方向的重视,很多MFE项目加了很多risk的课。这个方向也相对比较容易找工作。
A档:非常全面的课程设置,intensive的编程课,至少一个学期,P和Q方向的课程都很全面,risk也由cover或者至少有选修。最牛逼的自然是CMU,对照网上的curriculum看看,每个方向都很balance。financial computing更是一年的课程。NYU,哥大MFE也是同样的balance。Gatech是我从这个角度上很喜欢的学校,stochastic calculus可以学两个学期,正经的编程课也有两个,还有若干统计方向的课以及algo trading课也都有。
B档:并不是每个方面都很强,但是牛逼在认准一个方向使劲操,最典型的就是cornell,根本没有正经编程课。自学编程通过理论课上的实践自行磨练,但是耐不住人家认准risk死操啊,毕业以后很多人去citi risk了,就业也很好。哥大MATHFIN的core又两门stochastic,一门统计,也是死磕数学的样子,这个项目我觉得非常好的就是你可以通过选修课,根据自己的目标来着重选课。另外一个值得一提的是UW得项目,一副死磕R语言的架势,所有课程,从pricing到algo trading全部都是用R,出来以后就是一计在手干什么都行的状态,找工作的话对于用R得岗位没有任何问题。
C档:方向上覆盖的还算全面,但是课程的时间,强度不太够。例子,UCLA, stochastic calculus, 编程,统计都只有一个学期,反倒是要求修一部分accounting的内容。从课程设置上可以看出,ucla并不是一个非常technical的项目。UIUC也是类似,stochastic一个学期,computational finance一个学期,但是却要上两个一学期的金融入门课。
D档:搞笑型,自己都不知道自己干什么,各个学院的课瞎拼乱凑。这样子的学校目前还没发现。

5.就业数据。所有孩子们最关心的就是就业数据,感觉有点像学生的GPA。首先不把statistics放在主页上的学校绝对第三档。另外就是注意国内就业和国外就业的比例,一般很少有学校单独算percentage,但是你可以从employer的名字上看出来。
A档:数据放在网上的,少于20%的人亚洲就业,NYU,UCB,CMU,CORNELL,哥大MFE,Baruch
B档:数据放网上,但是不显示亚洲就业比例,把中国的工作和北美的工作和在一起算。例如UIUC。
此处缺图
总共20多个employer,一小半中国的。花钱出来的mfe的,就算是傻子也能在国内托关系找券商和银行的分析师啊。所以这个就业的成果水分就比较大
C档:数据放网上,只显示employer不显示就业率的,例如fordham,bu,Gatech QCF
D档:网页上找不到就业数据,例如chicago,WPI,

三。中下档学校选校
这一部分纯属个人观点,最牛逼的项目不说了,是在选不好就抽签吧。录得比较多的,比较难选择的大众校我是这样排的。哥大MAFN ~ Gatech QCF 》Chicago ~ UCLA ~ Rugters ~ UW ~ UIUC 》 JHU~ NYU-POLY ~ FORDHAM > IIT, RPI若干“你是啥”学校
原因实在没时间写了,基本上就是基于上面分析的标准综合一下。仅供参考,不服千万不要来辩。

最后祝大家各种OFFER,新年快乐~
16届申请金融工程的学弟学妹(最好是学妹),欢迎PM或加QQ交流。闲着没事儿最喜欢聊天了(特别是妹子)。
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发表于 2015-2-27 16:38:01 |显示全部楼层
本帖最后由 cheesechan 于 2015-3-2 03:58 编辑

留個位置,過兩天我來補充一個non US的。

些許補充:
about P vs Q: http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1717163
some career advise (from Joshi): http://www.markjoshi.com/downloads/advice.pdf

對location的一點看去:
其實世界上, 有金工相關工作可搞的金融中心, 較大的十隻手指夠用有餘.
不是全部金工名校都是excellent location, 但是他們各有方法補救之: e.g.
UCB: 據說成立較早, 靠industrial reputation + alumni recommondation
Stanford: 從前financial mathematics的年代人數極少, 靠professor推薦問題就已解決. 現在就不知怎樣了.
Cornell: get their student to NYC in the third semester
其餘各國的, 大抵都有相鄰的金融中心
(Toronto, Watertoo --> Toronto; UK + those in Paris --> London; DE+CH的有Frankfurt + Zurich, HK 和 SG也不用多說)
樓上所說B檔location的, 我覺得其實不易找到對口工作的, 反而是C檔的只是舟車勞頓一下 (如果是target啥都另計.)

1. Disclaimer:

All are persoanl opinion.

2. Location:
其實世界上, 有金工相關工作可搞的金融中心, 較大的十隻手指夠用有餘.
不是全部金工名校都是excellent location, 但是他們各有方法補救之: e.g.
UCB: 據說成立較早, 靠industrial reputation + alumni recommondation
Stanford: 從前financial mathematics的年代人數極少, 靠professor推薦問題就已解決. 現在就不知怎樣了.
Cornell: get their student to NYC in the third semester
其餘各國的, 大抵都有相鄰的金融中心
(Toronto, Watertoo --> Toronto; UK + those in Paris --> London; DE+CH的有Frankfurt + Zurich, HK 和 SG也不用多說)
樓上所說B檔location的, 我覺得其實不易找到對口工作的, 反而是C檔的只是舟車勞頓一下 (如果是target啥都另計.)

3. University Reputation & Program:
其中一個重要指標是看該學校是否某location的recuirtment taraget - 大概就是top bank / FI會去宣講的學校.
另外和美國有些許不同的是, if one had confirmed the country, then the number of possible choice are not that much.
Canada: 無非toronto mmf 和 wataerloo mqf.
UK: 英國的略多, ox is strong, IC is one of the best, 相對lse是industy big name但是金數專業相對弱一點(and the programs are highly competitive, both the FM and Stochastic and Risk), Warwick的faculty 也頗強 (but the name of uni is restricted within UK related or at most EU), UCL的stat和computation很好但financial related的方向似乎並非其強項.
HK: HKUST MAFM Q的P的重, HKU MFin FE 算是半個MSF+半個MFE 數量不夠質量尚可.
SG: 這個似乎看法頗致: NTU MFE > NUS MFE > NUS MQF. 第一個不等式的difference值不值那個difference in tuition才是關鍵問題.
EU: Paris VI不用多講 - very very mathematical + solid reputation in London. ETH 的課程也很硬, 特別值得一提的是其alumni 出路的disclosure (接近沒私隱級別了...). EPFL也是類似級別, 不過general reputation和locaion 都稍遜ETH一籌. 法國其他的不太清楚, 不過以french school在london finance city的quant repurtion, 估計那堆Grant Ecole的technical school應該尚有一兩三間是很好的 (but visa and language......). DE的, TU Munich 的math for finance & actuarial在德國肯定夠用有餘. Berlin mathematical school的OR/Applied math/stochastic之類很強, 不過我不傾向將其列入MFE之內. Netherland的如UvA, EUR也值得一看.

to be continued...
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发表于 2015-2-27 16:39:03 |显示全部楼层
本帖最后由 cheesechan 于 2015-2-28 08:28 编辑

very nice one

but PQ似乎倒轉了


建議煩請版主把這個誇回數學統計版. 一直覺得金工要的是理工背景而不是finance background.

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发表于 2015-2-27 17:06:51 |显示全部楼层
thanks for sharing!
刚刚在cd上看完就在jt上看到lz了:lol

图怎么会发布上来呢?。。

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发表于 2015-2-27 17:07:08 |显示全部楼层
cheesechan 发表于 2015-2-27 16:38
留個位置,過兩天我來補充一個non US的。

赞!!关注中~

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发表于 2015-2-27 17:43:51 |显示全部楼层
thx!
LZ稍微再format一下 例子学校再多举一点 给加精~

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校友你好,坎布里奇见。

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笑看红尘 发表于 2015-2-27 17:43
thx!
LZ稍微再format一下 例子学校再多举一点 给加精~

怎么加图啊这里?图点了浏览上传键一直是黑的。

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发表于 2015-2-28 01:16:10 |显示全部楼层
zelong430 发表于 2015-2-27 06:10
怎么加图啊这里?图点了浏览上传键一直是黑的。

额可能是权限问题

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发表于 2015-3-1 12:03:34 |显示全部楼层
Chicago 比 哥大MAFN要好

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发表于 2015-3-1 12:06:50 |显示全部楼层
另外不要神话数学 小硕充其量精通面试书面绿皮和红皮的程度就够了 再复杂的也不会找小硕来做,会有phd的。

编程能力反而是更重要的。

另外 risk么 没工作作为第一份工作确实不错,但是一旦进去,跳出来要费些力气,工作时间越长越难。个人不太喜欢其长期发展。

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发表于 2015-3-1 12:11:18 |显示全部楼层
另外P Q说反了, Q才是risk free measure。
基金里面 会machine learning, python, r, linux, matlab会比较好
投行vba, c++, java matlab都会用。看你的工种了。     

没有正经的编程课如果可选cs系的也不错。

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cheesechan 发表于 2015-2-27 16:38
留個位置,過兩天我來補充一個non US的。

些許補充:

P和Q已经改回来了

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落落尘烟 发表于 2015-3-1 12:03
Chicago 比 哥大MAFN要好
仅供参考,不服千万不要来辩。

数学院下面的项目,加上全是固定的curriculum真的比哥大和gatech的好嘛。

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落落尘烟 发表于 2015-3-1 12:11
另外P Q说反了, Q才是risk free measure。
基金里面 会machine learning, python, r, linux, matlab会比 ...

已经更正了~

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