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加州大学洛杉矶分校的金融工程项目吧~
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项目介绍 加州大学洛杉矶分校的MFE项目隶属于 Anderson School of Management ,提供 风险管理、资金管理、衍生品定价、私募股权、对冲基金、数据分析和企业融资技术操作领域的职业教育和实践技能 。学生可以通过参加 Summer intership和应用金融项目 (AFP)将知识应用于现实世界。亲身体验商业世界,直接与客户进行互动,接触潜在雇主,拓展专业网络。
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课程设置 UCLA MFE是一个 15个月的项目 ,包括 4个quarter的课程和一个Summer intership 。毕业共需要 70个学分 ,共计是15节课和1个每个人都要做的 capstone project : Applied Finance Project(后文简写为AFP),大多数时候每学期四门课 。15节课中 大部分的课程都是必修课 ,最后两个quarter分别有两节选修。 MFE项目的所有课程都是MFE学生独占,所以 不会有选不到课的情况 。
除此之外,前三个quarter都会有一门 career workshop ,内容主要为 对量化金融领域各个职业方向的介绍以及一些找工作的技巧 等等。Summer internship 是项目很重要的一部分,如果没找到Summer internship学校会安排额外的AFP项目给学生做。AFP是学生四人一组负责一个公司的项目,主要项目内容会围绕 quantitative trading strategies, portfolio management, risk management, hedging and derivatives valuation 等, 具体项目内容由公司决定,合作的公司有比如 Pimco, Citi, AQR, PwC 等等。
除了第一个quarter的课程以外,每一个quarter包括Applied Finance Project都有大量的 编程 ,项目主要使用的 语言为Python和R 。没有编程基础课,所以对于学生本身的编程能力还是有一定要求的。因此,在项目开始之前的暑假会有一个线上的bootcamp,主要是 编程、数统基础课 ,一般由Phd学生授课。此外,MFE项目还会给每个学生提供免费的Datacamp subscription,可以在课余时间Study编程。
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师资力量
Professor Francis Longstaff
课程:Fixed-income Markets 研究领域: Fixed income markets, term structure, derivatives, credit risk, computational finance, and the role of arbitrage in financial markets Longstaff是 量化金融的先驱性人物 ,研究出的short-rate model以及Longstaff-Schwartz method for valuing American options都非常的有名。上课的时候也比较有意思,除了会讲一些 延申的知识 ,还会提及一些他当年圈内经历过的种种趣事。他的课件内容不多,上课大量的知识都是老爷子 口述 的,所以需要学生 听的很认真 ,走一下神就不知道他在说啥了。
Professor Peter Rossi
课程:Econometrics
研究领域:Brand Choice, Target Marketing, Price Promotions, Consumer Heterogeneity, Couponing, Search Theory, Direct Marketing, Hypothesis testing in systems of equations, non-nested hypothesis-testing procedures, Bayesian methods, limited dependent variable models, non-parametric time series methods.
Rossi的课被安排在第一个quarter,是一门 基础课 ,对于统计基础稍弱的学生来说是一门很好的入门课。他上课讲的 很清晰而且也很细节 ,确保讲完之后你对于这个topic有一个全面且有深度的了解,课程难度和节奏都适中。
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求职服务 一. 简历投递 Anderson MyCareer (商学院的内部Platform,类似Handshake但会更有针对性) Anderson resume book drop(公司会从商学院提供的简历中直接选人) UCLA Handshake Career Fair Info session 二. 就业指导 前三个quarter里都会有career workshop, 具体的内容有 校友的经历分享,公司的info session, 量化面试的brain teaser, network的技巧 等等。几乎每周都有活动,内容非常多。MFE有专门的career service部门,career advisors会帮助你 修改简历/cover letter,准备面试 等等 。此外 UCLA的校友资源非常丰富 ,大多也非常友好,在领英上去和他们network的话他们不少会主动帮你内推。此外,career office会向公司提供 resume book ,很多大公司也会主动联系career office让他们提供全项目学生的简历,所以有不少公司会主动联系他们感兴趣的学生。 三. 就业率 官网数据, 毕业六个月后就业率为100% ,average工资是129k美金。根据Quantnet的数据,毕业就业率为74%,毕业三个月后就业率为95%。
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地理位置
UCLA位于加州洛杉矶的西边, 地理位置很好 ,close比佛利山庄,可以说是全洛杉矶最安全的区域之一。虽然比不上纽约和芝加哥那么金融中心,但是 就业的机会也非常多 ,洛杉矶有很多 hedge funds, asset management, Fintech和科技公司 。
此外在学校close不仅安全而且 衣食住行都非常的方便 。学校步行路程的Westwood有很多好吃的中餐,就算没有车在学校close居住也完全没有问题。
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申请要求
申请人需要准备以下材料:
- 简历
- 个人陈述
- 文书
- 两封推荐信
- GRE/GMAT 成绩
- 本科学校官方成绩单
- 托福或雅思成绩
- 申请费
第一轮申请截止日期: 2021年12月31日
第二轮申请截止日期: 2022年3月1日
第三轮申请截止日期: 2022年4月30日
录取是 rolling 的,不是每个人都有面试。面试的题目分为 behavioral以及tech 。tech的问题大多为金融/统计/编程的基础题,有时会超纲考一些机器学习的题目但是很少。(根据不完全统计,拿到面试的录取概率非常高)
先修课程 :线性代数,多元微积分,微分方程,概率,统计,一门编程语言
偏好有 数学、统计、金融且有大量的量化背景的学生 ,录取学生averageGRE为327分,average GPA和GPA中位数均为 3.75,44%的学生持有CFA Level 1及以上证书。2021入学的class size 在80左右,其中 中国人35-40人 ,占总人数一半左右。根据UCLA官网,每年 average申请人数为700+ 。
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项目费用
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个人项目体验 因为整个项目的 内容偏量化 ,所以求职的方向大多为 quant researcher/quant trader ,基本上都是需要编程的一些职位。也有部分学生会 转data或者转码 。项目under quarter system所以节奏很快,前三个学期课程难度和workload会每个quarter递增,但压力大的同时进步也非常快。 同学都很nice ,有挺多有工作经历的同学也很乐于分享他们的经验。大多数校友都很helpful,很 乐于分享甚至会直接给内推 。
以上就是关于 UCLA MFE 项目的全部介绍
对这个项目感兴趣的小伙伴们
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