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[选校] 美国香港量化金融类项目混申,个人分析及请教OFFER选择

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楼主
发表于 2019-1-25 17:32:10 | 只看该作者 回帖奖励 |正序浏览 |阅读模式
本人第一次在论坛发帖,如果有哪些不符合规定的地方,麻烦版主及时指正。

本人目前收到的offer有 北卡州立的金融数学,史蒂文森理工的金融工程,康涅狄格的金融风险管理,香港科技大学金融科技,大概科技大学data-driven-modeling。

简单罗列一下不同项目的优缺点

NC STATE:优:有好多native可以锻炼自己的交流 缺点:地理位置可能不是大城市,不知道对找工做影响大不大。
SIT 优:离纽约较近 缺点:学费略贵,学校综排貌似不高。
UConn优:FRM项目离纽约较近,方便找工作。缺点:项目可能着重在风险的课比较多,找工作可能要专注在risk方向。
美国这边综合的缺点就是不如港科大综排高,如果找工作要面临和哥大纽大的竞争,但是前两个quantnet上都有专排,美国能提供的岗位貌似也比香港多,也比较能锻炼口语。
还想请问一下大家,官网给出的毕业起薪7w,8w刀,真实到手大概能有多少?


HKUST FINTECH 优:三院合办,可能能享受到商学院的一部分就业,不过课程可能学习的相对不够深入。好多都是介绍和分析级别的。数学课程也不够多,如果要在香港找量化工作只能自己多补一些知识。
HKUST DDM 优:学费便宜,课程有时间序列和随机过程,这些本人本科都没有学过 。缺点:是物理学院开设,没有与金融相关的课程,本人以后打算在金融领域找量化分析的岗位,专业的名字是否会影响找工作。
此外这两个项目都是第一年开设,没有历史数据可以参考。参考港科大金融数学毕业生平均25万港币一年,只有美国的一半,减去高昂的生活成本,是否有去美国划算,去美国虽然前期投入高一点,是否平均起薪像官网说的那样。

此外
1.本来是只想读一个研究生,周围越来越多人想读两个研究生,想请教下如果都两个研究生的话,为了省钱去香港读第一个会不会让自己第二个去美国读的项目好一些,相同类型的专业美国是否允许。
2.听港大今年找工作的前辈说香港就业很喜欢海外背景,香港的硕士很不受重视,那么美国那三个项目是否有在香港就业的机会?

虽然老生常谈毕业就业和学校关系没那么大,主要是自己能力,但是想听听各位从宏观角度对美国和香港的就业前景以及薪资待遇的看法。

希望前辈和同学能给出一些建议!感谢大家。
希望各位投票的时候能给出一些原因,再次感谢。

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9#
发表于 2019-7-21 21:28:42 | 只看该作者
可以问一下楼主的bg吗?谢谢啦
8#
发表于 2019-7-20 07:34:54 | 只看该作者
Mark一下!               
7#
发表于 2019-2-19 18:26:29 来自手机 | 只看该作者
发表于 2019-01-26 09:33:51
引用:westbrook0 发表于 2019-1-26 03:52
謝謝您的建議,之前看過您的其他...

同意!
6#
发表于 2019-1-26 09:33:51 来自手机 | 只看该作者
westbrook0 发表于 2019-1-26 03:52
謝謝您的建議,之前看過您的其他答案,感覺給出的建議都十分誠懇。
還有幾點想與您討論壹下。
1.因為自身 ...

1a. 香港剛畢業的工資的確偏低 (雖然現在金數出來只有1萬5估計也是班中偏低了)
(當然要看firm了,進BB的可能是你這個數的一倍以上,但進big4 估計就和這個差不遠了)
不過正常來講三五年來growth rate挺高的.
美國要是能拿下full time的話估計真有那個數字,但請先扣稅再扣medical and etc..

歷史是在發展的,在現在這個歷史的節點下,過去的international student placement data還有多少參考價值是很大問題。

1b. 我倒是相信這類data不是假的,但:
I/ 這麼大的班,要找一兩個outlier沒難度
II/ 只講firm沒講role, 基本沒啥參考價值

2.
FinTech那個設計很合理的。人家就是fina+tech, 是應用類又不是數學,上這麼多數學課幹嗎?
真心有心搞fintech的technical role的人就不會跑去讀這類mixed的master, 而是跑了去CS department好好讀一遍各類machine learning, deep learning, big data, AI, NLP之類了.......(同校參考一下HKUST BDT)

3. 其實不只是綜排....無論是校友網絡,還是講課程質量,你比較一下就看到那個gap的了

4a. 哪個好找工作就得看是甚麼工作了....it is more about fit...
4b. Career services的確可能有分別。不只是指質量可能有分別,能network到的公司/role估計也有分別.
4c. 你這背景,建議申MFE時,盡量多申工學院開設的,而非理學院開設的。
5#
 楼主| 发表于 2019-1-26 03:55:02 | 只看该作者
一颗柠檬 发表于 2019-1-25 18:10
方便问一下楼主的bg吗?感谢~

私信你啦 我再研究一下怎么设置防尘回复
地板
 楼主| 发表于 2019-1-26 03:52:57 | 只看该作者
cheesechan 发表于 2019-1-25 18:08
1. 去美國讀書 =/= 留在美國工作, 尤其是這類US三流的MFE....除非你手上有綠卡
quantnet有專排是很基本的,  ...

謝謝您的建議,之前看過您的其他答案,感覺給出的建議都十分誠懇。
還有幾點想與您討論壹下。
1.因為自身水平不高,這些美國的項目確實是三流MFE,然而這三所官網上給出的統計極其誘人,包括BOA 瑞信 CME這種級別的公司,還有高盛摩根,不知這些placement否存在誇張。除此之外,網上看到過壹些人的分享和聽過的壹些講座說,三流的MFE也可以找到壹些美國local的小壹點的公司支持H1B可以留在那邊工作,並且工資可能在7w$ 左右,相對人民蔽40-50w之間,這壹點沒有實際考證過,不壹定真實?有親戚家的孩子兩年前科大金數畢業,當時在香港工資1.5w港蔽,算上匯率,減去生活成本實際結余真的非常少,所以現在回到了北京工作。當然這也許是個例,想請教下您是否了解香港美國真實的工資水平是否差距如上述這般大。

2.科大FINTECH的課程設置確實存在壹定的不合理,八門必修課三個月上完
FINA 5120Corporate Finance2 Credit(s)
FINA 5210Investment Analysis2 Credit(s)
ISOM 5220FinTech Regulation and Compliance2 Credit(s)
MFIT 5001 AI for FinTech2 Credit(s)
MFIT 5002Blockchain2 Credit(s)
MFIT 5003Data Analysis2 Credit(s)
MFIT 5004Financial Data Mining2 Credit(s)
MFIT 5005 Foundations of FinTech
各種Analysis的課,不知道是否會是壹大堆報告結課,感覺就像純MSF+非常少的編程。
好在第二學期的選修課可以選隔壁finmath的三門課
Mathematical Foundation of FinTech#        2 credits
Statistical Machine Learning        3 credits
Statistical Methods in Finance        3 credits
和壹些工學院商學院的課
FinTech: Algorithmic Trading        2 credits
Statistics for Financial Analysis        2 credits
FinTech and Big Data Financial Analytics        2 credits
Decision Analytics for FinTech        3 credits
Optimization in FinTech        3 credits
Technology and Analytics of Alternative Finance        3 credits
相對來說DDM可選的課就很實在並且focus在數學和編程上
MSDM 5001Introduction to Computational and Modeling Tools3 Credit(s)
MSDM 5002Scientific Programming and Visualization 3 Credit(s)
MSDM 5003Stochastic Processes and Applications 3 Credit(s)
MSDM 5004Numerical Methods and Modeling in Science3 Credit(s)
MSDM 5005Innovation in Practice3 Credit(s)
選修
MSDM 5051Algorithm and Object-Oriented Programming for Modeling3 Credit(s)
MSDM 5053Quantitative Analysis of Time Series3 Credit(s)
MSDM 5054Statistical Machine Learning3 Credit(s)
MSDM 5056Network Modeling 3 Credit(s)
MSDM 5058Information Science3 Credit(s)
MSDM 5059Numerical Optimization and Applications3 Credit(s)
MSDM 6980Computational Modeling and Simulation Project 3 Credit(s)
PHYS 5120Computational Energy Materials and Electronic Structure Simulations3 Credit(s)
其實是非常想去FINMATH 的但是現在還是沒有消息,也很後悔自己本科沒有選時間序列和隨機過程。

3.您說的很對,綜排確實香港top3更高壹些。

4.您有什麼其他更對口的專業推薦嗎?怕自己有什麼漏掉的專業。
本科是ECE+FIN 有壹定的programming能力 可能math能力比較缺,但是看了壹下DDM的課表好像大多是programming相關的,比fintech好的地方就是time series和stochastic processes。我是打算工作幾年再開始第二個碩士,fintech專業名字是否更有利於找工作,商學院合辦的fintech是否能比物理學院辦的DDM接觸到更多的就業資源?申請第二個碩士的相關專業課和推薦信哪個更重要壹些,ddm的課程看來是更好壹些的,fintech貌似能接觸到更多的老師。


本人是風險厭惡型,所以做抉定很謹慎,總希望多了解清楚再做抉定,所以這個過程很糾結。
期待您的回復。
板凳
发表于 2019-1-25 18:10:15 | 只看该作者
方便问一下楼主的bg吗?感谢~
沙发
发表于 2019-1-25 18:08:08 | 只看该作者
1. 去美國讀書 =/= 留在美國工作, 尤其是這類US三流的MFE....除非你手上有綠卡
quantnet有專排是很基本的, 連排都排不上去的根本不應該申. 而且排得不高的那堆其實競爭力很有限 - 尤其是國際生在現在的政治/政策境之下......

2. HKUST那兩個項目其實都不最fit想量化工作的目標. 兩者其實都是Tech(AI or data)方向的. 和搞計量金融要的有一定分別.
當然, 這年頭搞QF的master, 讀q-quant內容的開始減少, 講data/tech的開始變多, 所以那gap在變小中, 但依舊很大(image stochastic calculus, derivative pricing.....)
你比較一下同校Fina Math之間課程的差別, 就會知道要補的知識之多之難, 那個gap是大到你不睡覺也很可能填不了的.....

3. 香港就業的確很喜歡海外背景, 尤其是英美, 但是只限英美的top (or very good) school, e.g. overall的話UK top 5, US top 20/30. 留過英美澳加之類普通學校讀書的人, 香港一大堆, 根本沒甚麼特別.
你要是拿了甚麼Imperial, Cornell之類的MFE再回去自然有公司有興趣, 但你那三間....well, 還是算了吧, 就算不說IANG的事宜, 都不如HK top 3 (at HK)了.

4. 如果你真的很肯定你是想搞quantitative finance的, 那其實該申其他更對口的項目.
要是申不想, 所以打算兩個master的話, 那樣先練好quantitative 比偏business / finance的有用, i.e. DDM > FinTech.
DDM不是金融相關, 但可以練好computer, 和statistics的背景. 之後可以直接做data scientist, 要是想去搞AI 或者 QF也是一個好準備.


選哪個, 就要看你的風險偏好, 還有看你本身背景缺甚麼/甚麼比較好了.



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