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楼主: biocsquant
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[选校] 金融码农转MFE

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11#
 楼主| 发表于 2019-7-26 03:15:13 | 只看该作者
cheesechan 发表于 2019-7-26 02:45
一邊做quant developer, 一邊再讀一個part-time MFE
兩年左右(剛好畢業之後)再申quant researcher/trader ...

哈哈。你真是专家。
我的PhD是bio类的,所以才转CS,所以才考虑MFE
如果我有math/physics PhD我就不在这里发帖子了。。。

我觉得光靠着我的CS master + Bloomberg经验,好好刷题,自学金工/math,应该就去可以去funds做quant dev了吧?因为我认识很多朋友都走的这条路。

但我当然不满足只做quant dev,想成为real quant(researcher/trader), 还是需要更正式的MFE/finMath的training。。。
12#
 楼主| 发表于 2019-7-26 03:16:57 | 只看该作者
cheesechan 发表于 2019-7-26 02:45
一邊做quant developer, 一邊再讀一個part-time MFE
兩年左右(剛好畢業之後)再申quant researcher/trader ...

但是,好像Columbia和NYU的applied math 或者statistics master,貌似bar更低,招人更多,还可以online training,也可以修不少finance course。

所以如果我选择去修statistics/applied math,能否替代MFE/finMath项目么?
13#
发表于 2019-7-26 04:10:55 | 只看该作者
biocsquant 发表于 2019-7-26 03:15
哈哈。你真是专家。
我的PhD是bio类的,所以才转CS,所以才考虑MFE
如果我有math/physics PhD我就不在这 ...

CS + experience找fund的quant dev是夠的,這個本身要的math fina也不算多, basic就行, 反正都是implementation但你想轉quant trade / research那邊,就要more background in quantatitwtive modelling of financial market, I.e. MFE那堆knowledge了.

Applied maths和stat的master 大半都不夠針對性地講how to model the financial marketing with math/stat,能有好mfe的選擇的前提下,不建議考慮這類。
上一堆math/stat課, 再上幾門finance課, 那和弄個math msc再加個CFA/FRM差不多, 可行, 但不如MFE直接有效. 不是非常在行的人搞不好這個, 但那麼在行的多半就不用再讀了....

你人在NYC的話, 其實不怎建議online. 反正都是花那個學費, it is way better to learn from fellow classmate too.
online的MFE, 最類近的也就是columbia CVNcolumbia CVN的MS OR (Method in Finance)了....那為啥不直接on campus?

另,也看你CS master讀了哪類課。個人估計是system and cs foundations 的偏重。
要是本身上的偏ML AI BD NLP那類的話,也會對FE有幫助


另, 要不要一個university title on CV, 就看你的PhD, 和CS master是在那學校讀的了.
14#
 楼主| 发表于 2019-7-26 06:47:09 | 只看该作者
cheesechan 发表于 2019-7-26 04:10
CS + experience找fund的quant dev是夠的,這個本身要的math fina也不算多, basic就行, 反正都是implement ...

非常感谢大神的建议!看来如果坚定走quant的道路的话,那么在NYC上campus的MFE或finMath,是最好的选择。当然我只能part-time,晚上或者weekends。

我因为过去是bioinformatics research的背景,所以我哪怕读CS修的课也都是偏ML, NLP, AI, data science的。
另外我的两个degree都是不错的学校,但都是public school,算不上elite,Bloomberg这个公司在金融业算不错,但也不算elite。所以如果能有一个Columbia University 这种elite学校在简历上,也算我的梦想之一?

也就因为我本身是ML/DS背景,所以我一直的长久职业规划道路就是data scientist或者machine learning engineer;然后我的概念里一直认为 quant ≈ data scientist in finance (或许我这个认识不太正确,请大神指正),然后就关注quant/MFE这个选择了。。。但相比于Amazon/Google/Facebook的data scientist,quant对finance domain knowledge的要求非常非常高。换句话说,data scientist可以在任何行业里工作,而quant就是针对finance的。

另外,top funds(Citadel, Two Sigma这种)的quant好像都是需要math/physics/stat PhD的。我这辈子是没指望了,所以也只能想着修MFE来尽量提高自己。。。
15#
发表于 2019-7-26 16:42:27 | 只看该作者
biocsquant 发表于 2019-7-26 06:47
非常感谢大神的建议!看来如果坚定走quant的道路的话,那么在NYC上campus的MFE或finMath,是最好的选择。 ...


1. 如果是top public university, e.g. UCB, Michigan那種的話都很夠用. 不一定要private才能算elite(你又不是在那讀本科)

2. data scientist in finance is quant, but quant =/= data scientist in finance. subset 吧.
舉個例, 那種用stochastic modeling搞exotic pricing, XVA甚麼的也是quant, but far from data scientist.
不過這年頭的確似乎是搞data那邊的, 比搞stochastic的有錢途. 不太建議讀太多的Q quant 的東西.

3. 如果本身ML, NLP, AI, Big Data這類自問已經到了熟手的level, 可以先試一試先自修一點finance, 再投相關工作試試. 一個master in ML DS之類,比applied maths, stat的master可能更好用。
16#
 楼主| 发表于 2019-7-27 05:42:17 | 只看该作者
cheesechan 发表于 2019-7-26 16:42
1. 如果是top public university, e.g. UCB, Michigan那種的話都很夠用. 不一定要private才能算elite(你 ...

1. 不是Berkeley, 是跟Umich差不多的一所top public school,但我的program属于low-bar项目
2. 感觉Q quant = sell-side/ stochastic 这一套的
   而如今红火的P quant = buy side, 就是hedge fund/asset management这种;
   不知道我说的是否正确?但我不明白的是,为何P quant/fund这边对data science要求很多呢?难道Q quant就
   不需要处理大量data吗?
3. 在CS的人眼里,DS属于CS的subset;所以我有了CS degree可以直接做DS工作的。。。而如果真的ML DS比什么applied math有效的话,岂不是我完全不需要修任何math/stat/MFE degree了?。。

多谢大神
17#
发表于 2019-7-27 06:47:24 | 只看该作者
biocsquant 发表于 2019-7-27 05:42
1. 不是Berkeley, 是跟Umich差不多的一所top public school,但我的program属于low-bar项目
2. 感觉Q qua ...

1. I bet not many people in another industry know about the bar of another department well.

2. Yes and no.
Q = risk-neutral measure, P = physical measure.
Q quant also deal with data, but the key focus is on the relationship between a derivatives and the underlying, which is described through a stochastic model under the risk neutral measure.
Q quants are more common on the sell-side, as the seller need a good model for pricing, hedging, risk management and etc...but surly it is not limited to sell side.
while data scientist are also not only limited to buy side. just a simple example of a commercial bank employing a data scientist to work on the credit risk of the banking book.

3. No matter CS, DS, Applied Math , stat, none of them are field specify (like FE). The focus of these master are on the methodology itself, which can be applied in many fields. (and DS, ML are now the hottest field now, and thus CS > applied maths).

The key issue here is, neither a CS, ML, Maths, Stat master will taught about the subject matter knowledge of quantitative finance modelling practice. Some may be good enough to link that up themselves, but some not. A MFE is a bridge between them. Some maybe able to swim across the river themselves, while some may need to buy the ticket for the bridge.

By the way, I will hesitate in saying that DS is a subset of CS. I will rather say it is like 60-80% CS + 20-40% stat. Your bioinformatic background helps too here. (therefore quite many DS master is offer by the CS and stat department together / a standalone DS institute)
18#
 楼主| 发表于 2019-7-27 12:18:42 | 只看该作者
cheesechan 发表于 2019-7-27 06:47
1. I bet not many people in another industry know about the bar of another department well.

2. Ye ...

非常非常感谢chan大牛!太牛了!!!看了你之前其他的发帖,感觉你可以自己办咨询公司了。

我非常赞同你说的这些。受益匪浅。

如我上面说的,我目前最大的target是Columbia MAFN的part-time,一方面可以蹭哥大名气,而且是second-tier项目bar或许低一点。不知道我这个背景申请这个项目有多大胜算呢? 不知道这个项目到底看重什么? 如果从经历角度我应该是有优势的(bioinfor research + CS Master + Bloomberg software engineer), 但不知道他们是看work experience, 还是看GPA/GRE之类(我还要重新考GRE,不知道GRE能考多高分数)。

另外一个选择是NYU finMath的part-time,这个项目的质量比MAFN强太多了,first-tier,bar更高, 所以我不知道能否申请的到,另外我总是觉得我没有ivy league的学位,希望靠Columbia弥补。所以把这个当做第二选择。

baruch的话,太牛了,估计压根申请不到。。。



19#
发表于 2019-7-27 18:08:12 发自手机 Web 版 | 只看该作者
biocsquant 发表于 2019-7-27 12:18
非常非常感谢chan大牛!太牛了!!!看了你之前其他的发帖,感觉你可以自己办咨询公司了。

我非常赞同你 ...


1. 個人認為preference不應該基於錄取難度,而應基於其質素和優劣。
好的放前面,稍遜的放後面。

另,申不由得上god knows, 就算覺得難也大可以試再算。
舉個例,我覺得你申baruch的可能比申nyu courant的更易...

2. 其實quant developer somehow可以說是financial institution的software developer...
20#
发表于 2019-9-2 11:14:21 | 只看该作者
gybqwer 发表于 2019-8-31 13:15
我觉得这个cheesechan 很搞笑 三年前我申请学校的时候就发现他在论坛上很活跃 指点江山 职业规划导师 dis ...

你把这一句话复制黏贴到了cheesechan最近回复过的八九个帖子里,一时间很难分辨疯狂复制黏贴和水论坛哪一个看起来更闲 = =
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