重大学长双轨录取：计算机与量化金融-新东方前途出国
殷悦
美国硕博中后期经理
- 擅长方案：高端申请,考研留学齐规划
- 擅长专业：人文社科,商科,工科,理科
- 录取成果：斯坦福大学,宾夕法尼亚大学,、哥伦比亚大学,康奈尔大学,加州大学伯克利
- 从业年限
- 10-15年
- 帮助人数
- 107人
- 平均响应
- 15分钟
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重大学长双轨录取：计算机与量化金融
- 美国研究生
- 跨专业
- 商科
- 计算机
- 录取院校：波士顿大学、华盛顿大学
- 录取专业：计算机科学、量化金融
- 语言成绩雅思7，GRE 325+
- GPA3.0
关键词：区块链、量化金融、跨学科、实习管理、新东方精准规划
录取院校：
波士顿大学 MET 学院计算机科学硕士（FinTech 方向）
华盛顿大学 Olin 商学院量化金融硕士（STEM 项目）
里海大学 计算机科学 伊利诺伊香槟分校 金融
学术&实习背景
本科：重庆大学智能传感技术专业，前 20%
技术栈：C++（高级）、Python（高级）、Solidity、React、ROS
硬核科研：ICO 经济模型、以太坊智能合约自动生成、OCR 文档重构
FinTech 赛道卷：BU MET 每年 CS 报录比约 12%，WUSTL QF 仅 6% 左右。
跨学科定位：既要证明硬核代码能力，又要让招生官看到“金融思维”。
实习成果量化：如何把科研经验翻译成招生官能秒懂的成果
选校策略
双轨方案：新东方老师用“梯度+交叉”模型，把 BU 的 FinTech 方向与 WUSTL 的 QF 设为 同梯度双保险——两校都重视 Python/区块链，且 STEM OPT 时长一致。
课程对照：提前匹配 BU MET 的 CS 677 FinTech Engineering 与 WUSTL 的 FIN 550 Python for Finance，确保文书里“技术+金融”叙事闭环。
文书雕琢
技术落地商业：文书老师把“智能合约自动生成”包装成 “降低中小企业链上部署成本 40%” 的商业故事，而非纯技术堆砌。
管理故事精炼：用 STAR 法把“带队”浓缩成 3 句话：
S 需求——客户 SEO 数据缺口 2 TB；T 任务——2 周内交付；A 行动——自研 PyQT 工具+敏捷迭代；R 结果——人均日产量↑75%，客户续约率 100%。
面试冲刺
WUSTL 行为面：新东方题库命中“Describe a time you managed a remote team”——老师帮助他把团队管理拆成 “晨会同步-代码评审-风险预警” 3 步框架，面试时 90 秒答完。
BU 技术面：针对“如何优化高频交易策略延迟”问题，提前准备TensorRT + FPGA 软硬协同方案，面试后收到 offer。
两大项目含金量速览
|
院校 |
项目亮点 |
STEM OPT |
就业去向 |
|
Boston U MET CS |
• FinTech 方向全美前 10 |
36 个月 |
Fidelity、Circle、Akuna Capital |
|
WUSTL Olin QF |
• 课程覆盖 ML trading、DeFi 风险模型 |
36 个月 |
Uniswap、DRW、Citadel Securities |
未来展望
G同学已计划在 BU 攻读 CS。无论最终选择哪条路径，新东方都相信他会在区块链与量化金融的交叉点上，写下属于中国工程师的新篇章。
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