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背景: 中国C9联盟其中一所高校,金融工程专业
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GPA: 3.92/4.0 (专业排名前3%)
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语言成绩: 雅思8.0(单项不低于7.5);GMAT 760
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科研与项目经历:
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主要研究: 一段与导师合作关于资产定价模型实证研究的国宝级科研项目,担任核心成员,负责数据清洗、模型构建及部分实证分析工作。
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课程项目: 多个课程大作业,包括基于机器学习算法预测市场波动的模型构建、以及一个完整的量化投资策略回测研究。
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实习经历:
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一段国内知名券商的量化研究部实习。
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一家知名外资银行的金融风险管理部实习。
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其他: 曾参加一次北美高校的暑期交换项目,并在一门高级金融课程中取得优异成绩。
申请过程与策略
吴同学的目标极为明确,即冲击牛津或剑桥的金融经济类硕士。他的策略核心是构建一个 “具备深厚数理功底、拥有前沿研究视野及国际化思维的学术潜力股” 形象。
1. 无可挑剔的硬性条件
他的GPA、雅思和GMAT成绩构成了非常扎实的申请基础。这些分数不仅满足了申请门槛,更传递出其在学术和逻辑分析上的卓越能力。
2. 突出的量化与研究深度
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科研项目是核心优势: 在文书中,他并未停留于描述项目内容,而是深入阐述了所研究资产定价理论的前沿性、其在实证分析中遇到的技术挑战(如数据频率处理、模型过拟合),以及他如何通过阅读文献和编程尝试解决这些问题。这展现了其超越课程要求的科研素养和解决问题的能力。
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实习的技术性解读: 在描述券商量化实习时,他重点突出了如何将学术研究中掌握的随机过程、蒙特卡洛模拟等知识应用于实际的衍生品定价分析,并提及了自己对某个策略改进的小建议。这体现了其连接理论与实务的能力。
3. 精准的定位与学术共鸣
吴同学深入研究了两所学校相关项目(如牛津的MSc in Financial Economics或剑桥的MPhil in Finance)的课程设置、研究方向及教授背景。他的文书清晰地表达:
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学术脉络: 本科的金融工程训练如何奠定了他对数理金融的兴趣;科研项目如何激发了他对特定理论(如行为金融或高频交易)进行更深层次探索的欲望。
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匹配度: 他明确提到希望学习目标院校的某一门高级课程(如“金融市场的微观结构”或“连续时间金融”),甚至提及某位教授的相关研究论文与他的科研兴趣高度契合,表明他的申请是经过深思熟虑的。
4. 强有力的推荐信
他邀请了科研项目导师和一位在国际学术界有知名度的专业课程教授撰写推荐信。推荐信从不同角度证实了其出色的研究潜力、严谨的学术态度和快速学习能力,提供了对其学术能力的第三方背书。
申请结果
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录取 Offer:
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University of Oxford - MSc in Financial Economics(牛津大学赛德商学院)
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(或)
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University of Cambridge - MPhil in Finance(剑桥大学嘉治商学院)
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