学生优势：

学生拥有数学、计算机、金融三个方向的课程背景，并且有三段实习

学生劣势：

缺乏头部量化机构核心岗实习

　　L同学签约托普仕的时候是2024年7月，他一上来就已经明确了要申请金融工程相关的项目，金融工程、金融数学、金融科技在硕士申请中对申请者的数学基础、编程实操能力还有金融相关的实践经验要求都特别高。不光要把微积分、线性代数、概率论这些核心数理课程学扎实，随机过程、微分方程这类高阶数学课程也要学习过，GPA 还得保持亮眼，才能过了院校的硬性门槛。Python、MATLAB 是基础，C++、SQL 这些工具得熟练。牵手托普仕的时候，L同学就已经有了非常扎实的编程能力和数学基础，但是冲刺名校的难度很大，竞争激烈，因此，规划老师建议L同学接下来GRE考到330+的同时，至少要有 3 段及以上对口的量化实习，从券商、基金的基础量化分析岗做起，先积累一些金融市场的基础经验，再慢慢往量化机构、金融科技公司的核心岗冲，尽量参与衍生品定价、风险管理、量化策略开发这类核心工作，把数据分析和编程的能力落到实际金融工作里，让学校的招生官看到L同学的知识应用能力。

　　申请精准定校

　　申请阶段，L同学已拥有三段高质量实习经历、GPA3.86，GRE320+。由于L同学决定不再刷GRE，因此申请老师结合L同学的背景以及往年的录取案例，找到了对于GRE要求相对低一些的学校，最终，选定了：普林斯顿大学金融硕士、芝加哥大学金融数学硕士、哥伦比亚大学金融工程硕士、麻省理工学院金融硕士、杜克大学金融科技工程硕士、康奈尔大学金融工程硕士、哥伦比亚大学金融数学文学硕士、哈佛大学数据科学硕士、西北大学机器学习与数据科学硕士、宾夕法尼亚大学工程硕士(数据科学方向)、加州大学伯克利分校金融工程硕士、纽约大学金融工程硕士、纽约大学金融数学硕士。其中，普林斯顿的金融硕士重量化建模和金融理论结合，特别适配L同学扎实的数理底子和量化实践经验;芝大金数是数学系下设的，很好的贴合L同学数学课程背景;哥大金工硕士和L同学的编程实操、金融应用的综合能力特别匹配，MIT 金融硕士聚焦金融工程和资本市场，正合L同学想深耕量化领域的想法;杜克金融科技主打金融和技术交叉，完美匹配L同学数学 + 计算机的专业背景和实操能力;康奈尔金工硕士能无缝衔接院校学习和华尔街资源， 哥大的金融数学硕士侧重数理分析和模型构建，哈佛、西北、宾大的数科相关项目，依托顶尖院校的资源，能进一步强化L同学量化分析的核心能力;伯克利金工硕士主打体验式学习和行业实习，和L同学重实操的背景超契合;纽大金工挨着纽约金融圈，资源对接超方便，纽大金数兼顾理论建模和行业应用，和L同学的背景超级契合。

　　文书细致入微

　　文书创作的时候，文书老师和 L 同学反复深入沟通，把他的学术经历、实习经历里的各种细节、成长故事都挖得透透的。同时还对着每所学校、每个项目的核心特点和研究方向做了精准调研，把他的个人优势和项目要求紧紧绑在一起，做的都是高度个性化的文书内容，让招生官一眼就能看出他和项目的匹配度超高。比如，针对纽大 Tandon 金融工程，文书老师抓准了这个项目重技术落地、重机器学习应用、还能对接华尔街资源的特点，重点描写了他的两个实习经历，其中一段经历写了他在 实习中做集成量化模型，开发引擎的经历，另外一段实习经历写了他在实习搭建期货因子模型的经历，文书中还提到了他的《金融工程机器学习》《算法交易与高频金融》课程，以及他未来想要入职顶级买方机构当量化研究员的职业规划，文书很好的突出他和这个项目的培养目标完全契合。最终，凭强悍的的实力，再加上细致打磨的文书精准展现个人优势，L同学最终一举斩获纽约大学、芝加哥大学、康奈尔大学、杜克大学的录取，祝 L 同学未来在金融工程领域一路深耕，稳步前行，闯出属于自己的一片天!