来自高颜值文科学姐的超硬核offer
我和MFE的缘分始于校内的一个小型讲座，当时我还在读政治学，是一个名副其实的文科生。在讲座上我第一次听到了“金工”这个名词，那一瞬间就觉得很吸引我。这个专业让我觉得既和金融相关，又更加硬核，不过很快我就了解到申请金工需要扎实的编程基础和数学基础，当时我只修过高数，对于编程基本一无所知，转专业申请难度似乎很大，所以讲座之后并没有马上做决定，而是先进行了一些谨慎的探索。
首先是转系到了经济方向，也选修了一些数学课程，这样给自己接触各种不同课程的机会，在这个过程中思考将来到底要走哪一条路。真正让我决定申请MFE的，就是2017年暑假参加的Baruch暑期夏令营。这是14天的小项目，基本的内容主要是学习和金融工程相关知识（比如BS公式）、参加模拟交易的训练、参观投行和对冲基金的量化部门，还有和Baruch校友的交流。和我之前学到的金融知识相比，金工是一种完全不同的打开方式，虽然课程难度很大，但是我觉得Baruch这边的系主任和老师非常认真负责，教学计划也很细致，只要按着教学方案走下来，也并不是完全学不会。Baruch的校友的背景也非常多元，经过我在14天中的反复确认，我觉得招生官对文科背景的同学也没有什么偏见，唯一需要克服的困难就是让自己适应数学和编程的学习。于是，2017年的暑假之后，我就决定转专业申请MFE。
尽管选校一般是在大四申请季开始之后，但是我还是建议大家一开始就对可申请的学校有一个基本的了解，这样在准备的时候心里有一个基准的定位在，可以时刻和梦校的要求进行对标。
最公认的学校排名是https://quantnet.com/mfe-programs-rankings/。当时我把其中排名前15的项目都搜索了一下，找到他们官网的申请要求页，并加入了浏览器的收藏夹，以便之后不断的查看确认。每一个项目都各有特点，了解这些项目，除了搜索官网的信息，还需要和学长学姐多交流，因为官网上的要求可能和实际的招生执行情况又有一点差异，所以能够获得一手的经验也是非常重要的。
这里我就仅对自己最了解的Baruch MFE做一个简单介绍，在我看来，这个项目有六个优势：
第一，Baruch MFE在前面提到的quant net 排名靠前（2017,2018排名第一，2020排名第二），这就意味着在官方的统计数据中这个项目就业率高，平均薪资高。
第二，培养计划周密，开学较早（7月份），10月份开始找实习，相对其他项目早了很多，因此找到工作的概率较大。从我录取后的情况来看，基本上是录取一结束Baruch这边就给我们安排了C++的网课和其他的学习任务。
第三，庞大的校友圈和人脉资源，系主任Dan也对学生很负责，会非常关注学生的求职和就业情况。（Summer camp 期间Dan带我们去各个投行和量化机构的时候，都受到了热情的接待，系主任和这些公司有着非常密切的合作关系）
第四，地理位置优越，学校就在纽约市中心，靠近金融区。
第五，这个项目和北大国发院合作提前批招生，11月份现场面试，拿到offer之后就可以准备留美事宜，而其他学校的录取可能要等到来年二三月份。提前批的录取会让申请者省不少心。
第六，性价比较高，费用相对其他学校较低（4万刀左右）
总体而言，这个项目比较适合想要留美工作的同学，在美国业界口碑很好，在中国暂时知名度有限，不过在国内的量化行业内部也是受认可的，换句话说就是“行家都知道”。
MFE对申请学生的要求是大同小异的，总结起来有这样几个步骤：课程、实习助研、英语成绩。重要性的排序是重要性的顺序：课程 >实习 > 科研 > 语言成绩。对Baruch来说，还有非常重要的一项是技术面试的表现。
(一)课程方面，因为一开始我的基础比较薄弱，所以我的选课非常谨慎。我的逻辑就是少选课，选硬课，不求选得多，但求每门课都拿得出手。这里我列出了我的选课清单，大家可以参考。如果有一些课觉得不太有把握能拿高分，可以选择事先预习或者再Coursera上学习的方式。
(二)实习助研方面，我有三段实习，两段助研，都是和量化比较相关的。我觉得对于金工的申请来说，实习经历重要性 > 科研经历，实习经历相关性> 实习公司Title，最好有完整的项目经验，经历不要过于零碎，和老板多交流，这样也能让未来的推荐人更加了解你。在实习的选择上，在申请一年半之前没有必要找太多实习，首先要稳住课程和GPA。一旦决定实习，就要留足时间，跟好一个项目。不要半途而废。第一份实习可以选一些规模适中的买方量化机构，这样更受关注，也有机会承担更多重要的任务，对经历积累反而很有帮助。在科研经历的选择上，如果能够联系到国外老师，尽量选择国外科研，这样可以有更有力的推荐信。但是需要注意的是推荐信在MFE申请中作用有限，同时科研工作相对实习来说不容易出成果，所以决定要做科研的时候一定要谨慎。
(三)英语成绩，一定要留足时间准备，争取一次过。另外，最好不要在大四才开始考英语成绩，因为这时候有很多技术面试需要准备，两者冲突在一起，很影响面试的发挥。尤其是对于Baruch来说，技术面试需要认真的准备和大量的前期工作。
(四)技术面试。Baruch这边的招生官非常强调技术面试，简单来讲，技术面试的要求就是“make sure there are not any gaps in what you have learned”。每一个你写到简历上的内容都要很有把握。对于实习的内容，不能一问三不知。对于学过课程的基础知识，也要有扎实的掌握。如果学过机器学习，至少要把线性回归的内容完全掌握。如果学过数值方法，首先要知道什么cholesky分解。如果学过随机过程，至少要知道什么是鞅。
基本上要准备的内容就是上述这些，但是具体的时间安排还是需要根据自己的情况，每个人都有不同的节奏，选择适合自己的方式才是最好的。尤其是对于和我一样文科转量化的同学来说，我认为不一定要完全复制理工科学生的经历，要找到自己能接受的、有亮点的准备方案。这里我有几点经验之谈：
第一是如何适应数学编程课程的难度，我确实经历了一个不短的过程，但是一旦度过了最艰难的时期，我也觉得这些困难是可以克服的。到后来我甚至还觉得一些编程和数学的问题颇有趣味，做起来充满了成就感。除了之前提到的选课注意事项，还需要注意，如果一开始对编程完全没有概念，可以先学习python,这样容易入门，但是之后必须要有一门完整学习C++的课程，因为C++还是被许多学校认可的编程语言，也能够显示出一个人的编程功底。
第二是需要认识更多相关方向的同学，Networking非常重要。文科学生和理工科学生存在一定的思维差异，比如文科学生喜欢讨论，但是编程课上大家一般都是自己Debug，很少找别人讨论具体细节，软件环境安装等技术问题都是自己动手百度，只有多和理工科的学生交流，才能适应他们的工作和学习方式。此外实习课程等都需要及时地分享信息，也需要了解同时申请的同学的状况，这样可以让自己做出最优的选择。
第三是有亮点比全面更重要，文科学生在一开始存在一些弱势，所以不太可能复制一份和理工科学生完全一样的背景，我们需要做的是各个方面都合格，同时力争有亮点。只要有某一个亮点突出，比如数学课程分数很高，或者实习项目设计的很有特点，比较self-design,也会受到招生官的青睐。其实只要突出你是一个可以学会相关课程，并且可以找到实习的人，招生官都会给你面试机会。这时候，面试的表现就往往比原来的背景更加重要了。
第四是广泛地收集信息（GGU会在这方面给我们很大帮助），多和学长学姐聊，收集多方面的信息，不要只局限于某一个方案。多逛一些相关的论坛（chasedream,一亩三分田，考满分, 实习僧等等），收藏有用帖子，反复看。多加实习交流群，申请交流群等。要和培训师和Mentor形成有效地交流机制，要主动地提问，我申请季开始后甚至采取了每周一总结的方式，及时update自己的情况。
最后，送大家几句诗以共勉：海有舟可渡，山有路可行。此爱翻山海，山海俱可平。
