普林斯顿金融硕士项目录取案例-新东方前途出国

专业：金融  辅修统计

GPA：3.97

托福：免 GRE326

相关课程:连续时间金融、统计推理、宏观经济学、微观经济学、并行与序列数据

结构与算法，数据库系统，机器学习，人工智能，算法设计与分析，蒙特卡罗

实习经历：美国银行，全球量化暑期分析师项目亚特兰大06/2023-08/2023·完成了主动信用额度增加模型的基准分析项目，在R和 SAS中尝试了 Tobit 和 GLM 回归等回归模型，并构建了一个最终的一级模型，该模型的 Ssomers'D比原始模型高出 2%。

全球风险部模

普华永道会计事务所

全球税务司实习生

·完成了关于欧洲新的增值税政策的研究，并制作了一个PowerPoint，用于为员工进行内部演示。

研究经历：

1、卡内基梅隆大学“VS代码自动数据剖析”研究项目

研究分析员

开发一个VS Code扩展，在使用JavaScript在Python笔记本中编程时自动可视化数据。

·显示变量的分布和统计信息，并随着数据框架的更改而即时更新。

2、卡内基梅隆大学计算机科学系教师助理，在Piazza上完成每周的作业，回答学生关于家庭作业和课程概念的问题。·每周召开一次办公时间，讨论课程理念，介绍相关实例，解答学生的疑问。

3、卡内基梅降大学数学金融研究项目研究分析员

·在一个三人团队中工作，使用不同的短期利率模型对固定收益期权进行定价。·采用Python实现纳尔逊西格尔模型拟合收益率曲线，并结合蒙特卡罗方法对零息债券进行定价。

卡内基梅隆大学数学系 数学金融概论 助教

·为200多名学生的班级评分每周作业和考试。·每周两次办公时间，讨论课程概念，展示相关实例，回答学生的问题。

4、算法交易研究项目

编写了Python程序，用各种参数测试货币兑换交易规则的有效性。

·主要研究振荡器规则、滤波器规则、移动平均线规则和支挥阻力规则。

最终录取结果：普林斯顿大学金融硕士

申请过程与亮点：

1. 学术基础扎实：同学在卡耐基梅隆大学学习了连续时间金融、统计推理、宏观经济学、微观经济学等一系列与金融和统计紧密相关的课程，为他的留学申请打下了坚实的基础。
2. 实习经历丰富：在美国银行的全球量化暑期分析师项目中，同学完成了主动信用额度增加模型的基准分析，并成功构建了一个优于原始模型的一级模型。此外，他还在普华永道会计事务所的全球税务司实习，完成了关于欧洲新的增值税政策的研究。
3. 研究经历多样：同学参与了多个研究项目，包括开发VS Code扩展以自动可视化数据、在数学金融研究项目中使用Python实现纳尔逊西格尔模型拟合收益率曲线等。这些经历不仅锻炼了他的研究能力，也展示了他在金融和计算机科学领域的交叉应用能力。
4. 助教经验：同学还担任了卡内基梅隆大学数学系数学金融概论的助教，负责评分、讨论课程概念和回答学生问题。这段经历锻炼了他的教学能力和沟通能力。
5. 算法交易研究：同学还编写了Python程序来测试货币兑换交易规则的有效性，这进一步证明了他在金融领域的实践能力和创新思维。

申请结果与展望：

经过精心的准备和不懈的努力，同学最终成功获得了普林斯顿大学金融硕士的录取通知。他对于能够在这样一所高端学府继续深造感到无比兴奋和期待。他相信，普林斯顿大学将为他提供更广阔的学术舞台和更多的发展机会，帮助他实现自己在金融领域的职业规划和梦想。