背景:从物理跨专业申请金融
一开始,学生面对的是专业跨度大、先修课不足、金融实习缺乏等挑战——转专业之路并不轻松。
但靠着扎实的准备与坚持,学生最终成功申请到金融研究生项目,并获得了MIT金融项目的录取!
今天就带大家一起了解这段跨学科申请的经历,看看TA如何一步步向目标靠近,最终拿到理想的Offer。
01 案例故事
大二暑假开始准备,系统补充金融相关背景
学生在大二结束时决定从物理方向转向金融申请,目标是进入相关行业发展。在确定申请意向后,前途顾问与学生深入沟通,根据其当前学术背景和目标院校要求,梳理出所需的先修课程和实践经历,最终确定申请金融工程和金融数学方向。
虽然学生成绩和学校背景不错,但由于课程设置的限制,缺乏金融、数学建模、计算编程等相关课程,是当时的主要难点。
在顾问指导下,学生在大三期间修读了机器学习、随机分析、C语言等课程,并通过QuantNet平台完成了C++在金融工程中的应用课程,获得了认证证书,有效提升了编程和分析能力。
实习策略调整,从小团队项目起步积累经验
起初,学生将简历投向知名金融机构,但由于缺乏相关经历,回音寥寥。后续,顾问帮助学生调整投递策略,转而关注中小型私募机构的量化岗位,聚焦匹配度和发展空间。
学生实习在某私募公司担任量化研究员,为期三个月。凭借良好的技术基础和充足的面试准备,成功开启了金融实践之路。
之后的两段实习机会也陆续到来。第二段实习持续超过六个月,参与多个量化策略的研发;第三段从大四初期延续到申请季结束,在项目深度和连续性上都有显著积累。
语言准备自主推进,还自创GRE背词工具
语言考试方面,学生采用自学方式备考,在三个月内取得了托福100+的成绩。
GRE方面,学生结合自身编程能力,开发了一个用于记忆单词的小程序,不仅提高了自己的备考效率,还将程序免费分享给同学和校内的备考社群,积极交流经验,受到好评。最终GRE成绩为330+,为申请增加了竞争力。
突出量化背景,反复模拟面试,申请季收获多所录取
考虑到所申请的项目注重量化技能,学生与顾问在文书中重点展现了量化分析、数据建模等能力,将编程经验贯穿科研和实习描述中,增强申请的一致性与逻辑性。
在面试环节,顾问帮助学生进行了多轮模拟,针对语速快等问题进行反复练习,提升了表达的清晰度和自信度。
最终,学生成功收获包括MIT金融项目在内的多所知名院校金融方向录取,另包括康奈尔金融工程、芝加哥大学金融数学等。
02 项目介绍:MIT Sloan 金融硕士(MFin)
MIT斯隆商学院的金融硕士项目(MFin)致力于培养具有技术背景和分析能力的金融专业人才,强调交叉学科的课程设置和项目实践。
该项目为STEM认证项目,学制可选12或18个月,涵盖金融理论、数学建模、编程技能(包括Python、R、Matlab)等内容,分为资本市场、公司金融、金融工程三大方向。
项目录取对申请者的数理背景、语言与标准化成绩有较高要求,建议具备线性代数、多元微积分、概率与统计等课程基础,并展现良好的编程能力。录取流程包括简答题、视频问答、推荐信与线上面试等环节。