- UID
- 1283764
- 在线时间
- 小时
- 注册时间
- 2017-6-10
- 最后登录
- 1970-1-1
- 主题
- 帖子
- 性别
- 保密
|
陈总说的好。 全面的阐述这些话题,待我改日单独开个小贴。不过已经有不少在校生,毕业生反馈过了,不妨搜索看看。
录取:百花齐放,各路神仙齐聚一堂。
我是2019届毕业的,记得当初班级里似乎有接近三分一的美本加本,其余国内顶尖的大学数不胜数。在我那个三十人的小班里,有清华,中科大,浙大,复旦,武大,中大的同学,还有美本(Florida, Penn State, Emory, UC Berkeley等),加本(Toronto, Mcgill)的同学。当然普通985,211也有,比如小弟这样。
课程:难。非常难。真的好难好难啊。
我本科是学工科的,学过Python,C++, SQL,和Matlab。在凯瑞学过的课程里有一门Data Analysis,从头教R语言的。一门Big Data and Machine Learning, 是专门教Python以及机器学习,神经网络模型的。一门 Empirical Finance, 专门教Matlab实证金融模型的,偏向于贝叶斯分析,其中编程部分的考试考到了卡尔曼滤波(Kalman Filter),余寒犹在。 影响深刻的还有Derivative的一节课,Bandi老师(从芝加哥挖来的)直接在白板上从1+1=2推导出了Black Scholes Model。就硬生生的一步一步在白板上推导,我们教室里有很大很大的三块白板覆盖了两面墙,这都还不够,写满了还要擦干净继续推导,每条引论(lemma)仔细分析,感觉在上Ph.D.课。还有Financial Modeling and Valuation这节课,之前有在投行实习过所以有点话语权。这节课是教Excel怎么做现金流折现估值模型的,真真正正地完美涵盖了你会在投行里用到的估值模型。毕业后有在投行里工作的同学对我说,他现在还在用之前这节课用的模型来做参考。有一节Computational Finance,光头老师专门教你如何用Matlab数值模拟的方式给期权估值,这节课和老师的发型一样,相当硬核。一门Continuous Time Finance, 同学你听说过Ito Calculus吗,会使用Martingale Pricing吗,了解Jump Diffusion Processes和Stochastic Volatility Smiles吗,上这节课的时候感觉就是一门数学课,我花了好多个办公室答疑时间(Office hours)才搞清楚了如何用Variance Gamma Model来给期权定价。
完全不知道凯瑞课程水是如何流传开来的。 相信那位同学一定从未上过凯瑞的课吧。我现在边看凯瑞每节课的教学大纲边回忆当初997的生活,真的眼泪都要掉下来了。要不是有著作权,我真想把教学大纲贴在追梦论坛上。课程水,还能把MSF变成STEM(Science, Technology, Engineering, and Mathematics)项目?课程水,工科出身的我还需要997?
实事求是的说,小弟我学算是比较认真了,却依旧很难拿到高分。一是因为学霸多,他们不少本身就是学金融经济出身的。我从第一学期,会计课,和微观经济(考试拿了满分,可是平时两次小测试没有拿到好成绩)连拿了两门B+开始,始终在挣扎。其次,成绩单有区间划分硬性约束,不像哈佛学生,一个班90%的人都是A。凯瑞不仅没有A+,而且其核心课程只有25%的同学能够拿到A。所以学业压力很大,掉了很多头发。
顺带提一句,凯瑞还专门出钱请了好几位校外的老师在周末给大家补Excel, R, Python的课程,不花钱,还免费提供午饭,加起来,我一共上过十多次这样的额外训练课程。而且现在MSF变成了"MSFE"(Financial Econometrics), 课程更加难了。原来我这届只需要学一门计量,好家伙,现在成了这样两门必修:Linear Econometrics for Finance 和 Non-Linear Econometircs for Finance. 听到了非线性,相信你能估计大概是个什么难度。
就业指导:小弟没有使用过,不敢妄加评论。
前几天还看到我们2019届MSF群里,有同学获得了位于上海的就业指导小姐姐的帮助。有图为证。
|
本帖子中包含更多资源
您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册
x
|