项目简介
CMU MSCF 成立于 1994 年，是美国 最早的金工项目之一 ，截至目前积累了 1400 余名校友。近几年招生规模都在 95-100 人左右，分为纽约和匹兹堡两个校区，两校区人数分布较为平均。教授们主要在 匹兹堡 校区上课，但会有大约 2/7 的时间来纽约上课。纽约校区则有更多 on campus event 。
CMU 在 US News University Rankings 2019 中排名第 25 位。作为一所学科门类开放较少的 “ 偏科 ” 学校， CMU 实际开设的学科或项目排名往往会高出其综合排名， 而金融工程硕士项目（ MSCF ，计算金融）更是常年排在 QuantNet ， TFE Times 等主流金工项目排名前三位，并多次位列第一。
CMU MSCF 的一大特色是由来自统计、数学、商科、计算机四个不同背景的学院（ the Department of Statistics & Data Science in the Dietrich College of Humanities an Social Sciences, the Heinz College of Information Systems an Public Policy, the Department of Mathematical Sciences in the Mellon College of Science an the Tepper School of Business ）的联合培养。而 CMU 的计算机、统计、商科等均是王牌学科 ，所以 MSCF 的学术质量也就不言而喻。
课程设置
MSCF 项目长度为 15 个月 （ 3 个学期），并遵循 Tepper 商学院的小学期制度，所以项目其实是由 6 个小学期 构成，这也使得学生可以接触更广的课程。
MSCF 的选课较为 fixe ，只有最后两个 mini 有一定的选择余地。不过值得注意的是，这份相对固定的 curriculum 是完全针对 MSCF 的学生开设的，所以会非常有针对性，学的东西往往非常使用。如果选择了匹兹堡校区，也是会有大量的机会选择 CMU 的其他课程的。
学生在开学前的 暑假可以参加一些预备课程 ，其中 probability 为必修；
第一年的课程几乎全部为必修（黑灰色背景表示必修），不过如果学习过相关课程或有相关经验，可以申请 waive ：
第二年（即最后两个 mini ）的课程有更多选修，并且针对性更强：
可以看到，课程在 金融、统计、数学、计算机四个方向的分布较为平均 ，并有不少 communication 的课程，以培养学生的 professionalism 。编程课程目前是 C++ 、 Python 、 R 都会学习，但 C++ 有逐渐被削减的趋势。
师资水平
提到 MSCF 的教授， 首先要介绍 MSCF 的 Steering Committee 。
Steering Committee 由五位教授组成，代表不同学院的资源。上图从左至右依次为 Duane Seppi ，代表 商学院 ； Any Wasser ，代表 信息系统与管理学院 ； Steven Shreve ，代表 数学院 ； John Lehoczky ，代表 统计学院 ； Richar Bryant ，作为 Executive Director ，主要 负责项目的管理与行程事宜 。
下面介绍几位比较有特色的教授：
Steven Shreve
MSCF 最知名的教授之一，也是项目的创始人，至今仍在执教。他撰写的 Stochastic Calculus for Finance 几乎是金数金工学生人尽皆知的教科书。该书即是根据 Shreve 在 MSCF 的授课内容写成（ Source: Preface, Stochastic Calculus for Finance ） , 目前也是 MSCF 好几门课的参考书。
课程： Stochastic Calculus II (46945), Risk Management II (46955)
研究领域： financial mathematics ， queueing systems
职位名称： Orion Hoch University Professor of Mathematical Sciences, Mellon College of Science, an by courtesy, Tepper School of Business
论文引用数量： 27840
Duane Seppi
同样为 Steering Committee 之一，代表 Tepper 商学院的资源。 Seppi 是目前 MSCF 授课最多的老师之一 。其上课风格比较天马行空，所以即便学生有相关基础，认真听的话还是会学到新东西。 Seppi 上课很有激情，往往会总结一些非常到位的箴言，比较注重
数学推导和 intuition 的结合。
课程： MSCF Stuies in Financial Engineering (46977), MSCF Options (46973), Market Microstructure An Algorithmic Traing (46982), MSCF Options (46973)
研究领域： stochastic volatility moeling, erivative pricing, an market microstructure
职位名称： The BNY Mellon Professor of Finance; Hea, M.S. in Computational Finance Program
Cha Schafer
也是目前 MSCF 授课最多的老师之一 。上课风格深入浅出， material 的难度整体比较简单，但会讲的非常透彻，适合同学们打基础与真正理解概念。 Cha 讲课调理十分清楚，考试较为简单，所以上他的课只要跟紧课堂就不会有太大问题。 课程： MSCF Probability Prep, Financial Data Science I & II, Financial Time Series Analysis (46929), Statistical Arbitrage (46936) 研究领域： Astrostatistics, High Dimensional Statistics, Nonparametric Methos, Topological an Functional Data Analysis 职位名称： Associate Professor, Department of Statistics, Co-Chair of LSST Informatics an Statistics Science Collaboration
求职资源
MSCF 的 career service 在金工项目中颇具口碑。主要优势包括：
- 项目拥有独有的 career service ，且纽约与匹兹堡校区都有专门的 Career Counselor 。此外，还能享有 Tepper 商学院的一些独有资源
- Career service 提供 一对一简历修改、模拟面试 （ with counselor an alumni ）等服务
- 每年 10 月、 1 月、 3 月都会有集中的 on campus recruiting ，很多公司会来纽约校区面试，这也是很多人找到 intern 或 full time 的途径；除这三次集中 OCR 外，时不时也会有公司前来 campus 面试。参与公司包括 AQR, Morgan Stanley, Golman Sachs 等
- 经常会有 公司前来做 presentation ；开学第一月会有很多校友来分享经验；第一学期几乎每周都会请业内知名人士来做讲座（ Speak series ），这些都是十分宝贵的了解行业与 networking 的机会。这些活动涉及到的公司有：绝大多数顶级投行 (GS, MS, JPM…), Two Sigma, Citael, PIMCO, Blackrock, AQR 等
- 有项目独有的 就业网站 ，该网站上针对性强的岗位很对，申请这些岗位回复率也远高于海投等其他方式。并且很多公司会通过该网站上的 resume book 挑人，很多同学的面试都是通过 resume pick 得到
- 项目还会组织纽约、芝加哥、波士顿的 公司参观 ，提供 Networking 机会。参加的公司包括 GS, MS 等绝大多数 Bulge Brackets 和 Citael, Akuna, Acaian 等买方公司。
就业数据方面 MSCF 表现也十分强劲，而且 MSCF 就业数据的一大难能可贵之处就是其真实性，每年有多少人去了什么公司、什么岗位，非常具体的披露在项目官网上，因此数据没有什么水分。
总的来说，近几年 几乎 100% 的学生都能找到 summer internship ；毕业半年内几乎 100% （毕业时一般 80% 左右）的学生几乎能到找到 full time ，且在美国找到的比例为 80%-95% 左右（不少人会主动去香港等其他地区，并非在美国找不到）。 学生毕业薪资中位数在 100K 左右 。
校区地点
纽约校区有更多 networking 的机会 ，也有更多的娱乐文化生活； 而匹兹堡校区则更有学术氛围 ，生活成本也更加低廉。学生可以根据自己的实际情况进行选择。 纽约校区地址位于纽交所斜对面，与华尔街一街之隔的 Broa Street 上，上学路上总能遇见华尔街熙熙攘攘的行人，让你感受到置身世界金融中心的魅力。 值得一提的是所有的课程均会被录制，因此可以在家自由观看视频。
申请
申请材料包括： · 申请表 · 成绩单 · 两篇 Essays · 推荐信三封 （应届生至少一封来自老师 ) · 个人简历 · 英语能力证明 （托福 / 雅思） · GRE/GMAT 官方成绩单 （ prefer GRE ）
课程方面要求 学习过： 微积分，微分方程，线性代数，概率论， C/C++ （但录取人中也有没有 C++ 背景的，会被强制要求上 programming prep ） 从录取学生背景上看， 数学 / 统计 背景的学生最多， 商科 / 经济 背景学生也不少， 工科 / 计算机 背景学生也占据一定比例（以上三类学科大概 4 ： 3 ： 3 ）； 2018 年录取学生本科平均 GPA 在 3.81 ， GRE Quant 均分 169 ， Verbal 均分 159.
项目体验
MSCF 的课程整体而言不是很难，比较追求 实用主义 ，上课的例题在面试中被问到是可能性极大的事情。但因为课程类别横跨统计、数学、金融、计算机四个方面，所以 如果在某个方面基础薄弱，还是可能会学得比较吃力 ；如果在某个方面非常突出，也有可能已经几乎掌握了一些必修课的内容，这时可以申请 waive 。 纽约校区 因为交通通勤可能比较花费时间，且教授多数时候在匹兹堡，因此很多人会选择自己在家看课程视频； 匹兹堡的到课率则较高 。 找实习、工作的节奏会非常紧张 ， 7 月底开学， 8 、 9 月份就会有公司陆续开始面试，到第一学期结束时，一般七成以上同学都已经有了 offer ，且约 2/3 会已经 accept 了心仪的 offer 。在 MSCF 需要学会的时间管理就是如何平衡找工作和学习的时间（当然，还有 have fun :)
学费水平
一年半的学费大概是 8 万 4 千美金 ，会有少部分人获得 Merit Scholarship ，减免一定学费 。申请人自动参加奖学金评选，在获得 offer 的同时会被告知是否获得 scholarship ，获得比例大概在 10%-20% 左右。
