在风云变幻的量化金融领域,TOP人才不仅要精通数学与编程,更需具备深刻的金融洞察力和卓越的领导力。加州大学伯克利分校哈斯商学院的金融工程硕士(Master of Financial Engineering, MFE)项目,便是为培养此类“全能型”行业人才而精心打造的平台。无论你向往华尔街的投行交易大厅,还是憧憬硅谷的金融科技实验室,该项目都有可能成为你职业生涯的助推器。
一、专业排名:业界首屈一指的标杆
在量化金融领域的QuantNet排名中,UCB的MFE项目长期稳居全球前三,与巴鲁克学院、卡内基梅隆大学等名校激烈角逐榜首之位。
- 2024年QuantNet排名:第2位
- 核心排名指标:其卓越排名源于近乎完美的就业成功率(毕业就业率、起薪)、很高的学生选拔标准(GPA、GRE分数)以及来自业界和学界的高度赞誉。
业界口碑:在华尔街及全球高端对冲基金、投资银行眼中,伯克利MFE无疑是“目标学校(Target School)”,其毕业生在招聘季是率先被争抢的对象。
二、专业介绍:哈斯商学院旗下的量化标杆
归属:该项目隶属于声名远扬的哈斯商学院(Haas School of Business),这意味着学生不仅能学到扎实的技术知识,还能沉浸于哈斯独特的文化氛围中,该文化强调“质疑现状、自信而非傲慢、终身学习、学生为先”等领导力原则。
学制:这是一个为期1年的密集型项目(每年3月入学,次年3月毕业),节奏紧凑、强度较大,旨在用最短时间将学生培养成为合格的量化金融人才。只能申请春季入学,
特色:项目的一大显著亮点是嵌入了长达10 - 12周的夏季实习。这不仅是学分要求,更是学生获得全职工作offer的关键途径。伯克利MFE拥有一支强大的专属职业团队,为学生提供从简历修改到面试安排、精细化支持。
三、课程设置:理论与实践的完美融合
伯克利MFE的课程以其前沿性、实用性和技术深度闻名,实现了金融理论、量化方法和编程实践的完美平衡。
课程概述(一年制课程)
新生指导 (三月 | 1 周)
项目以内容丰富的社交迎新活动拉开帷幕。在为期一周的项目介绍中,你将结识其他新生,并了解课堂体验。迎新活动包括团队建设练习、讲座和专题研讨会,其中包括对就业市场和职业资源的全面概述。
第I学期(3月至5月 | 8周)
投资及衍生品
金融实证方法
随机微积分及其资产定价应用
独立学习
把握金融世界机遇
金融机构研讨会
第二学期(六月至七月 | 8 周)
衍生品:定量方法
固定收益市场
金融数据科学
独立学习
金融机构研讨会系列
把握金融世界机遇
第三学期(8月至10月 | 8周)
金融风险测量与管理
选修课(选择 5 个单元)
第四学期(一月至三月 | 8 周)
应用金融项目
独立学习
选修课(选择 4-6 个单元)
实习(10至12周)
金融实习/专题
金融实习/专题项目是毕业的必要条件。实习或经批准的现场项目时间为5月下旬至8月上旬或10月中旬至1月中旬。学生只能获得一次实习机会。获准参加暑期实习(5月至8月)的学生必须在暑期学期选修一门可获得字母等级的课程。此外,学生还必须在秋季实习(10月至1月)期间选修课程。 由于学校的声誉以及与TOP公司的密切联系,哈斯商学院在帮助学生获得实习和项目方面有着卓越的记录。
四、申请条件:寻觅“整装待发”的精英
伯克利MFE寻求的是背景excellent、目标明确且已有充分准备的申请者。每年全球招收大概80名学生。
学术背景:要求具备强大的数理背景,如拥有数学、统计学、计算机科学、工程、物理学等本科学位。先修课程要求包括:C++编程(必备)、Python、统计学、计量经济学、数值分析、金融等。获录取的平均绩点3.8+。
工作经验:非常青睐有全职工作经验的申请者。录取学生平均拥有2-3年的金融或技术相关领域工作经验。高质量的实习经历也极为重要。
标准化考试:需提交GMAT或GRE成绩,量化部分(Q)分数要求颇高。
- 语言成绩:国际学生需提供托福(100+)或雅思(7.0+)成绩。
其他材料:有力的推荐信、目标明确的个人陈述(Statement of Purpose)以及能体现领导力和团队合作能力的简历。
五、就业前景:通往行业Dianfeng的快速通道
伯克利MFE的就业报告是其最为耀眼的名片,就业率常年接近100%,毕业生的起薪(基本工资 + 签约奖金 + 预期奖金)在全球所有硕士项目中名列前茅。
高级雇主包括:
投资银行:高盛(Goldman Sachs)、摩根士丹利(Morgan Stanley)、摩根大通(J.P. Morgan)
对冲基金/自营交易公司:Citadel, Two Sigma, Jane Street, Millennium
资产管理公司:黑石(BlackRock)、贝莱德(PIMCO)
金融科技公司:Visa, PayPal,以及各类加密货币和区块链公司
典型职位:
量化研究员(Quantitative Researcher)
风险量化分析师(Risk Quantitative Analyst)
交易员(Trader)
数据科学家(Data Scientist - Financial Services)
衍生品分析师(Derivatives Analyst)