基本背景：
复旦数学系 总GPA 3.7+ 专业GPA 3.8
托福 100+（23）GRE 325+（170）
AD: MIT MFin (18 months) ; Columbia MFE ; UCB IEOR FinTech ;
Chicago Stat MS (25% 奖) ; NYU 金数
Rej: Princeton MFin ; CMU MSCF ; Cornell MFE
WL: UCB MFE
Withdraw: Columbia 金数 ;
去向：MIT MFin
会说点内心的建议，可能对于金工金数申请上不太全面但是我自己的见解。
关于留学
很多人问过我，为什么想要出国留学？紧接着的一个问题是，为什么是读一个金融工程的Master？诚然，本院的教授曾说希望我留在复旦读一个概率/统计/随机方向的博士，我的父母也鼓励我可以试着考虑一下再深造几年不用急着工作。说实话，读Master还是Phd，留在复旦、去往北京抑或是出国是我进大学后花很长时间思索的一个问题。我所得到的答案是，我一直对全新的事物抱有热忱与期待，想去往更高的平台体味不同文化下的教育氛围而不是安于现状，所以我选择了出国；我喜欢不那么“纯粹”的研究，Quant这个行业在我的亲身体验后，是一个能够将我所学应用于Problem
solving中，带有研究色彩同时又在时刻进行推动竞争与自我迭代的事物。这个方向的工作充满了研究感、竞争感、创造力，充满了各个领域的佼佼者，在国内金融市场有巨大的发展潜力，这使我选择了这个方向。我觉得每个人都有每个人适合的未来，重要是不能允许自己给自己蒙上阴翳，而是要积极地自我思考与自我审视，作出不会让自己，至少是不会让现在的自己后悔的决定。
关于背景打造
诚然，如果是为了在金工申请上取得满意的结果，有针对性地打造是用处极大的，一个好看的绩点，高分的语言成绩，Bigname
&
relevant的实习经历能够使你至少获得一个满意的offer。金工金数方向需要的是数学、金融、计算机能力缺一不可的“学习达人”，而且需要有某一方向比较突出，例如机器学习、概率统计、投资敏感性抑或是写代码的能力。我个人的背景缺陷蛮多的，主要是因为我了解金工申请，也可以说是决定出国读这个方向的时间太晚了，导致选课不够全面、语言成绩不够高、实习不够Bigname等等。但原谅我在这里有一些略微的私心，我想对数院的学弟学妹们说的是，可以为了申请金工方向而去多修多学一些其他的课，例如宏经微经衍生品交易、Python/C++、大数据的机器学习课算法课等等，但切不可因为此不好好学实变、复变、泛函等等，因为认真学这些课你才真正能得到复旦数学系带给你的东西，包括扎实的分析技巧、坚韧力专注力、面对困难克服挑战和积极态度等，而且数院的同学一般都会混申一些DS/Stat项目，这时候比较高阶的数学课还蛮有优势的。其实这些对其他对金融工程和Quant感兴趣的同学也同样适用。背景打造永远是一个“加法”过程，而非选择性的替换甚至是“减法”。
说了这么多废话还是得放一些可实践的“干货”：
GPA的话当然是越高越好，但不代表没达到某一个值就一定录不了某个项目，这个例子其实很多所以平常好好学好好考就行！
语言成绩个人建议能早就早准备，105+325就OK，我托福并没到这个线，结果上似乎有影响？（我也不知道啦）语言我都是自学的，看个人自制力吧。
课程应该网上都有说，学校不开相关课程就学网课，多上点课总没坏处但前提是要认真且投入精力。我比较推荐的课程是时序分析、机器学习、深度学习、C++、随机分析这几门，很有用且很有趣。但其实要想学好上面的课，还是要有出色的数学功底&基本的代码功底，仅供选课参考吧。
实习个人会偏向于买方的Research岗，交易员可能本科生有点难（毕竟公司赚还是亏掌握在你手中），当然如果是高盛HK的summer那当然是选择卖方了哈哈。国内买方的话还是要擦亮眼睛，去不了Top私募的话可以从一些中小规模的做起，其实也能学到很多而且压力会没有那么大。一般两三段差不多了，我自己是有选择过，一段在深圳做传统分析方法获取交易信号的策略岗，一段在上海用一些ML/DL模型做高频，体验都很好。实习过程中的话比较重要的是沟通和主动吧，积极反馈自己工作中的困难与成果，主动学习新的知识，毕竟没有人愿意在自己很忙的时候带一个啥也不说的木头。我就是靠高频率的交流、反馈或者请教过程和带我的BOSS/Mentor建立了不错的关系，之后的推荐信/择校交流他们也都帮了我很多。
科研非必要但有用，一段切题的科研能否反映你的高学术素养，绝对加分。个人推荐ML/DL/NLP/Stochastic相关的应用型科研。
最后说一句，强烈建议本科期间出去交换，感知自己适不适合国外的生活，选一些自己喜欢的课，拿好的推荐信，旅游，好处可太多了！
关于申请
个人认为择校可以合理激进，我的原则——保底也要是拿到我会去读而不是选择Gap的，虽然说没有中什么大彩票（哭），但其实像Princeton
/UCB 都是给了我面试的机会，也算是比较“体面”，然后身边的朋友也不乏中“彩票”的（当然很大一部分原因是他们在谦虚）。
相比于统计的DS，金工的面试可以说是非常多，基本分为Video
Essay/真人行为面/真人技术面三类。面试没什么好说的吧，世毕盟的面经/模拟面试加上自己的准备与练习，能够保证你完美展现出自己。当然像Princeton和MIT都有笔试环节，数学和Coding为主，难度都不大，感觉也不会太成为筛选学生的重要指标。
心态的话，紧张是正常的。我自诩是一个乐天派，但从去年12月提交第一份网申以来，每天六点醒来翻邮箱也成为了常态。但不能让这种紧张过度影响日常生活，因为申请是一个双向匹配的过程，没有被录取不代表不够好不够优秀，更多是对方觉得相对不适合。不如好好珍惜最后一年的本科时光（唉）
关于世毕盟
我这样总结世毕盟在我的申请中起到的作用：保驾护航的随行者；专业负责的百科全书；同甘共苦的旅途伙伴
非常感谢我的培训师刘老师和我的Mentor（复旦数院学姐，Baruch
MFE）。刘老师认真负责、贴心温柔，不论我问出什么样奇葩的问题（现在看来确实有点奇葩）她都能快速准确温和地给予专业的答复让我安心；我的Mentor给我的选课和实习上提供了很多干货，而且帮我Mock了技术面简直不要太有用！在此也要真挚感谢G学长、M学长给予我的帮助和指导，我会把这份热心传递下去尽力帮助仍有困惑和迷茫的学弟学妹们；感谢这个申请季认识的许多共同分焦虑提供信息的“战友”们；同样要感谢上海办公室的吴老师，一直给我鼓励与问候。
世毕盟在金工金数方面的申请独一档，所以想要申请这个方向的同学可以多加考虑；Mentor、培训师与自己是一个小团队，背后依靠着整个机构大家庭；面经与模拟面试正如前文所言，真的很有用让我少走了不少弯路。
最后我想说，申请不是一蹴而就，是水到渠成。坚定了决心与目标只要持之以恒地为其努力就足够。我们从来不是孤身一人，世界各个角落都有与我们一样的人为了自己的人生勇敢奋斗着。希望大家都能收获满意的结果。
去麻省理工，从上海市杨浦区出发！！！！！
基本背景：
复旦数学系 总GPA 3.7+ 专业GPA 3.8
托福 100+（23）GRE 325+（170）
AD: MIT MFin (18 months) ; Columbia MFE ; UCB IEOR FinTech ; Chicago Stat MS (25% 奖) ; NYU 金数
Rej: Princeton MFin ; CMU MSCF ; Cornell MFE
WL: UCB MFE
Withdraw: Columbia 金数 ;
去向：MIT MFin
会说点内心的建议，可能对于金工金数申请上不太全面但是我自己的见解。
关于留学
很多人问过我，为什么想要出国留学？紧接着的一个问题是，为什么是读一个金融工程的Master？诚然，本院的教授曾说希望我留在复旦读一个概率/统计/随机方向的博士，我的父母也鼓励我可以试着考虑一下再深造几年不用急着工作。说实话，读Master还是Phd，留在复旦、去往北京抑或是出国是我进大学后花很长时间思索的一个问题。我所得到的答案是，我一直对全新的事物抱有热忱与期待，想去往更高的平台体味不同文化下的教育氛围而不是安于现状，所以我选择了出国；我喜欢不那么“纯粹”的研究，Quant这个行业在我的亲身体验后，是一个能够将我所学应用于Problem solving中，带有研究色彩同时又在时刻进行推动竞争与自我迭代的事物。这个方向的工作充满了研究感、竞争感、创造力，充满了各个领域的佼佼者，在国内金融市场有巨大的发展潜力，这使我选择了这个方向。我觉得每个人都有每个人适合的未来，重要是不能允许自己给自己蒙上阴翳，而是要积极地自我思考与自我审视，作出不会让自己，至少是不会让现在的自己后悔的决定。
关于背景打造
诚然，如果是为了在金工申请上取得满意的结果，有针对性地打造是用处极大的，一个好看的绩点，高分的语言成绩，Bigname & relevant的实习经历能够使你至少获得一个满意的offer。金工金数方向需要的是数学、金融、计算机能力缺一不可的“学习达人”，而且需要有某一方向比较突出，例如机器学习、概率统计、投资敏感性抑或是写代码的能力。我个人的背景缺陷蛮多的，主要是因为我了解金工申请，也可以说是决定出国读这个方向的时间太晚了，导致选课不够全面、语言成绩不够高、实习不够Bigname等等。但原谅我在这里有一些略微的私心，我想对数院的学弟学妹们说的是，可以为了申请金工方向而去多修多学一些其他的课，例如宏经微经衍生品交易、Python/C++、大数据的机器学习课算法课等等，但切不可因为此不好好学实变、复变、泛函等等，因为认真学这些课你才真正能得到复旦数学系带给你的东西，包括扎实的分析技巧、坚韧力专注力、面对困难克服挑战和积极态度等，而且数院的同学一般都会混申一些DS/Stat项目，这时候比较高阶的数学课还蛮有优势的。其实这些对其他对金融工程和Quant感兴趣的同学也同样适用。背景打造永远是一个“加法”过程，而非选择性的替换甚至是“减法”。
说了这么多废话还是得放一些可实践的“干货”：
GPA的话当然是越高越好，但不代表没达到某一个值就一定录不了某个项目，这个例子其实很多所以平常好好学好好考就行！
语言成绩个人建议能早就早准备，105+325就OK，我托福并没到这个线，结果上似乎有影响？（我也不知道啦）语言我都是自学的，看个人自制力吧。
课程应该网上都有说，学校不开相关课程就学网课，多上点课总没坏处但前提是要认真且投入精力。我比较推荐的课程是时序分析、机器学习、深度学习、C++、随机分析这几门，很有用且很有趣。但其实要想学好上面的课，还是要有出色的数学功底&基本的代码功底，仅供选课参考吧。
实习个人会偏向于买方的Research岗，交易员可能本科生有点难（毕竟公司赚还是亏掌握在你手中），当然如果是高盛HK的summer那当然是选择卖方了哈哈。国内买方的话还是要擦亮眼睛，去不了Top私募的话可以从一些中小规模的做起，其实也能学到很多而且压力会没有那么大。一般两三段差不多了，我自己是有选择过，一段在深圳做传统分析方法获取交易信号的策略岗，一段在上海用一些ML/DL模型做高频，体验都很好。实习过程中的话比较重要的是沟通和主动吧，积极反馈自己工作中的困难与成果，主动学习新的知识，毕竟没有人愿意在自己很忙的时候带一个啥也不说的木头。我就是靠高频率的交流、反馈或者请教过程和带我的BOSS/Mentor建立了不错的关系，之后的推荐信/择校交流他们也都帮了我很多。
科研非必要但有用，一段切题的科研能否反映你的高学术素养，绝对加分。个人推荐ML/DL/NLP/Stochastic相关的应用型科研。
最后说一句，强烈建议本科期间出去交换，感知自己适不适合国外的生活，选一些自己喜欢的课，拿好的推荐信，旅游，好处可太多了！
关于申请
个人认为择校可以合理激进，我的原则——保底也要是拿到我会去读而不是选择Gap的，虽然说没有中什么大彩票（哭），但其实像Princeton /UCB 都是给了我面试的机会，也算是比较“体面”，然后身边的朋友也不乏中“彩票”的（当然很大一部分原因是他们在谦虚）。
相比于统计的DS，金工的面试可以说是非常多，基本分为Video Essay/真人行为面/真人技术面三类。面试没什么好说的吧，世毕盟的面经/模拟面试加上自己的准备与练习，能够保证你完美展现出自己。当然像Princeton和MIT都有笔试环节，数学和Coding为主，难度都不大，感觉也不会太成为筛选学生的重要指标。
心态的话，紧张是正常的。我自诩是一个乐天派，但从去年12月提交第一份网申以来，每天六点醒来翻邮箱也成为了常态。但不能让这种紧张过度影响日常生活，因为申请是一个双向匹配的过程，没有被录取不代表不够好不够优秀，更多是对方觉得相对不适合。不如好好珍惜最后一年的本科时光（唉）
关于世毕盟
我这样总结世毕盟在我的申请中起到的作用：保驾护航的随行者；专业负责的百科全书；同甘共苦的旅途伙伴
非常感谢我的培训师刘老师和我的Mentor（复旦数院学姐，Baruch MFE）。刘老师认真负责、贴心温柔，不论我问出什么样奇葩的问题（现在看来确实有点奇葩）她都能快速准确温和地给予专业的答复让我安心；我的Mentor给我的选课和实习上提供了很多干货，而且帮我Mock了技术面简直不要太有用！在此也要真挚感谢G学长、M学长给予我的帮助和指导，我会把这份热心传递下去尽力帮助仍有困惑和迷茫的学弟学妹们；感谢这个申请季认识的许多共同分焦虑提供信息的“战友”们；同样要感谢上海办公室的吴老师，一直给我鼓励与问候。
世毕盟在金工金数方面的申请独一档，所以想要申请这个方向的同学可以多加考虑；Mentor、培训师与自己是一个小团队，背后依靠着整个机构大家庭；面经与模拟面试正如前文所言，真的很有用让我少走了不少弯路。
最后我想说，申请不是一蹴而就，是水到渠成。坚定了决心与目标只要持之以恒地为其努力就足够。我们从来不是孤身一人，世界各个角落都有与我们一样的人为了自己的人生勇敢奋斗着。希望大家都能收获满意的结果。