NUS CS本科生如何转申美国量化金融硕士背景分析与选校建议-新东方前途出国

一

申请背景分析

这位申请者的背景信息如下

• 学术背景：NUS计算机科学专业，GPA 4.62/5.0（约为3.75/4.0），辅修数学，具备较强的数学和编程基础。

• 实习和研究经历：拥有三个月的供应链模拟实习和web开发经验，目前参与区块链和大型语言模型（LLM）研究项目，虽然与金融行业不直接相关，但这些经历展示了其编程和数据处理能力。

• 职业目标：未来希望转行从事量化金融分析，明确表示希望离开新加坡并在美国工作。

对于该申请者而言，申请量化金融和金融工程相关的硕士项目非常适合其背景和职业目标。CS和数学背景为量化分析提供了技术支持，而申请金融硕士项目能帮助其进入金融行业。

二

适合的项目类型分析

对于想从CS转向金融行业的申请者，以下两类项目尤为合适

1. 金融工程（Financial Engineering, FE）/计量金融（Quantitative Finance, QF）硕士项目：这些项目专注于金融市场的数据建模、风险管理、衍生品和定量分析，适合数学、计算机科学或工程背景的申请者。

2. 数据科学与金融交叉项目：一些学校提供数据科学和金融的交叉项目，为CS背景的学生提供进入金融行业的机会，课程包括机器学习、统计学和数据分析。

三

推荐的选校清单

以下是根据申请者背景和职业目标推荐的几类项目及具体学校，分为“主申”、“冲刺”和“保底”三类，以提高申请成功率。

1. 冲刺项目

这些学校的金融工程和量化金融项目竞争激烈，但如果能在申请材料中充分展现数学和编程优势，仍有一定竞争力

• Columbia University - MS in Financial Engineering：Columbia的FE项目是美国顶级金融工程项目，地处纽约，提供丰富的实习机会和强大的校友网络，非常适合以就业为导向的申请者。

• University of California, Berkeley - Master of Financial Engineering (MFE)：伯克利的MFE项目在金融领域极具声誉，学制较短，课程密集，注重实际应用。

• Carnegie Mellon University - MSCF (Master of Science in Computational Finance)：CMU的MSCF项目以其强大的量化和计算课程闻名，地处匹兹堡，但在量化金融领域享有盛名，适合有编程背景的申请者。

• Princeton University - Master in Finance：普林斯顿的金融硕士项目注重数理课程，适合有数学和计算背景的申请者，申请竞争激烈。

2. 主申项目

这些项目虽然录取难度稍低于前者，但课程内容丰富，且在量化金融和数据分析领域具备较强的就业资源

• New York University - MS in Financial Engineering：NYU的FE项目位于纽约，便于学生接触金融行业。课程设置实用且强调数据分析，非常适合CS背景转向金融的学生。

• University of Chicago - MS in Financial Mathematics：芝加哥大学的金融数学项目以理论和实践结合见长，对数学和计算背景的学生友好，且就业资源丰富。

• Cornell University - MPS in Applied Economics and Management (AEM) with Concentration in Quantitative Finance：Cornell的应用经济学与管理硕士项目专注于量化金融，适合希望进入金融行业的理工科背景申请者。

• University of Illinois Urbana-Champaign - MS in Financial Engineering：UIUC的金融工程项目以应用为主，注重数据分析和编程，是CS背景学生的良好选择。

3. 保底项目

保底项目以金融工程和数据科学的交叉领域为主，对申请者的CS背景和编程能力较为友好，且录取难度相对较低。

• Rutgers University - MS in Financial Statistics and Risk Management：Rutgers的金融统计和风险管理项目注重数据分析，学费较为合理，适合有编程和数学背景的申请者。

• Stevens Institute of Technology - MS in Financial Engineering：Stevens的FE项目注重就业导向，地处新泽西，靠近纽约，适合希望在纽约金融行业就业的学生。

• University of Connecticut - MS in Financial Risk Management：UConn的金融风险管理项目重视实践，地处金融行业较发达的东北部，学费较低。

• Fordham University - MS in Quantitative Finance：Fordham地处纽约，量化金融项目就业资源丰富，适合希望在纽约就业的申请者。

四

 

申请策略与准备建议

1. 推荐信：尽量争取来自数学或编程方向的强力推荐信，特别是有量化分析或数据处理经验的推荐信，会对申请量化金融类项目产生积极影响。

2. 个人陈述（SOP）：突出对金融行业的兴趣和职业规划，强调在供应链模拟、区块链等项目中的编程和数据分析技能，展示将CS和数学背景应用于量化金融的能力。

3. GRE或GMAT成绩：部分量化金融项目对GRE或GMAT要求较高，若准备充分，可提交高分GRE量化成绩来进一步增强竞争力。

4. 补充金融知识：如果时间允许，可以选修或在线学习一些金融市场、风险管理或金融统计课程，为未来学习和实习奠定基础。

五

建议

总体而言，申请者的背景非常适合量化金融、金融工程等项目。根据其CS和数学背景，选择Columbia、Berkeley、CMU和Princeton等项目为冲刺，同时将NYU、UChicago和Cornell作为主申项目。此外，建议增补Stevens、Fordham等性价比高的保底项目以确保录取成功率。在准备过程中，专注于突出数学和编程技能，展示对金融行业的明确兴趣，以增强申请竞争力。

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