留学定位评估报告【金天】
逍客学员免费福利

 

基本情况

专业:  数理经融
学校:  武汉大学   
GPA: 3.55    TOEFL: 96        GRE:

软背景情况

专业课作业  /  无海外学习经历  
基础实习2段  /  国内普通推荐信无论文发表  /  校内奖励1个
 
留学院校定位
冲刺及推荐
 
冲刺
推荐
 
个人申请竞争力分析
硬性和软性背景分析
 
本部分重点讲解个人目前背景情况,尽管每个申请人背景都有优劣势。早期的定位评估目的就是为了补充劣势,发扬优势,尽力朝着梦校进发
 

申请硬性背景评估

你的学校背景属于中上水平。武汉大学属于重点211,985,在理工科申请方面仅次于清北和TOP5名校,因此武大很多学生在申请的时候都希望在学校背景上更上一层楼。这就提高了申请难度。因此申请人需要在其他申请环节更进一步。比如GPA,语言考试及其他软背景规划提升,这样才能达成冲刺院校申请目标。
GPA在申请要素里面是一个最难改变而且最重要的环节。3.55的GPA属于比上不足比下有余。对于理工科热门专业申请来说非常难受。因此建议与萌萌姐一起挖掘曾经做过的项目背景,科研经历,课程大作业等。弥补GPA方面的不足。从申请文书里面体现自己是一个理论知识与动手能力相结合的申请者。
语言成绩是一个申请人未来进入硕士段学习交流能力的考察。96的托福成绩在理工科的申请中属于中等水平。几乎可以满足大多数院校的申请要求。随着今年来申请压力增大,我们建议的托福成绩为100+。所以96分的托福也是最让申请人纠结的地方。是否需要再次刷分,什么时候刷?在评估报告深入解读时。你可以提出来。具体问题具体分析。虽说抢眼的语言成绩能让录取委员会在看到你材料的时候露出欣赏的眼光,但是自己如何在有限的时间内完成诸多的留学准备事宜也是需要我们一起认真规划的。
GRE考察的是申请人的逻辑思维能力,也是申请的必要条件,请尽快规划安排第一次的备考,毕竟大部分学生需要刷2-3次至一个相对理想的分数。GRE在申请过程中,不同层级的学校对GRE分数的要求也不尽相同。如果你欲冲刺美国顶尖名校的申请目标,建议325+的GRE就更加完美了。

申请软性背景评估

科研经历在硕士留学中最主要应用在文书撰写中。通过与你的反馈,目前你的大作业一共反馈了两个,第一个是Matlab的使用,做了一份绘制股票高低开盘图。第二份是利用Python给老师开发了一个查询系统。其他的应该还有,但是目前没有反馈出来。目前你的焦虑点在于不知道应该如何提高量化能力。形成这个问题最主要的原因有两点,第一、你们学校的Python及Matlab的课程没有很好的与金融相挂钩。第二、武汉本身不是金融中心,地理位置对一个学校课程开设和质量有着质的影响,这也是我们在未来硕士段选择学校的时候应该考虑的因素。
 
金融工程的量化本质是利用各种衍生金融工具,如期权,期货,以及互换等,对金融领域中的各种风险进行管理。如果你希望在量化部分更近一步发展,你应该去联系一下主要做以下几个方面的教授,做计算金融/交易系统,量化风险管理,信用风险建模和衍生工具,定量金融:模型和计算等与金融相关的。
你需要在做教授项目的过程中练习计算机编程工具与金融紧密结合,如果现在直接找量化实习的话,我估计比较困难。
无。今年受新冠疫情的影响,国外的科研完全停止。海外经历是一个申请人国际视野的体现。如果能够在海外做过交换,或者跟着海外的教授做过一个月以上的研究,那么是很好的海外经历体现。这说明了你了解海外教学模式,能够更加清楚自己为什么要去国外读书。因为现在时间的原因,这里建议你能有一些在线项目或者参加一些由海外教授主持的会议拓展自己的视野。在报告解读中我们详细讨论可行性。
几乎所有的申请人都希望自己能有一段实习经历。目前你的实习有两段,看起来似乎含金量都不大。对于一个没有工作经历的本科生而言,能够在企业里面做到的事情就非常基础,所以很多学生都有小黑工的感觉。这很正常,如何在含金量不大的实习中找到文书素材中的点很关键。几乎所有学校的文书都要求写到职业规划,因此在软背景提升阶段,从留学申请的角度来讲,实习的意义更多在于团队沟通能力的提升,职业上升通道的认知等方面。而且没有最基础的第一次经历,就不会有未来更多的实习机会。因此不要气馁,报告解读的时候我们可以讨论以下这次实习经历如何使用到简历里面,方便下一次能找到一份更有含金量的实习。
国内的推荐信基本只能是占坑作用,所有人几乎都知道这几封推荐信是申请人自己写的。不过也不要气馁,大多数大陆申请者拥有的都是这种普通推荐信。所以不建议在这个问题上面纠结过久。如果有机会能拿到一封海外有质量的推荐信,我们再将这个弱点补充起来。
你现在可能焦虑于自己没有任何论文发表经历。其实这个没有关系。对于硕士申请来讲,有论文自然最好,倘若没有论文也不用沮丧。因为硕士是一个应用性学科。项目本身更加关注的是学生未来的就业问题。论文只是科研经历的一个最终体现,按照你目前的情况,请将更多的经历投入在刷标准化成绩和深入的第三段科研方面。不要在纠结于是否能够发表论文。但是依然积极鼓励你能与教授沟通,解决目前量化背景的缺失。
 
背景提升方案
竞赛 科研实习 学术会议 暑期夏校
 
1、留学背景提升通常包括以下几个方面:竞赛,科研实习,学术会议,暑期夏校,交流交换及企业实习方面。在背景提升板块里面,逍客推荐给学生的提升方案完全免费。由于项目经常更新,表单中提供项目均有时效性
2、竞赛类的项目有一定的报名时间,报告中的竞赛仅供参考。如有更新,我们会放在官网上,推荐给在逍客做留学服务的学生。
 

竞赛类 【暂无】

 

科研实习类 【暂无】

 

海外暑期项目 【暂无】
Summer Sessions for International Students

 备注:1、逍客提供的Summer项目均为美国学校提供,由所提供的学校收费,无中介及第三方费用
           2、今年的Summer Sessions由于新冠肺炎无法正常进行
 

企业实习类 【免费】

备注:1、逍客提供的暑期实习是逍客工作人员在互联网上查找的,非内推项目,无中介及第三方费用
           2、如果投递后有人打电话收取费用,请大家一律拒绝。
           3、理工科的实习普遍含金量不是特别高,大企业很不好进。小企业实习生招聘量很小。因此建议以学校项目为主
岗位职责描述
1、对企业服务(如智慧办公、商业化、大数据、云计算)进行行业研究;
2、对潜在投资标的进行业务和产品分析,并撰写相关材料;
3、跟进投中项目并进行详尽的资料梳理;
4、日常投资流程处理。

报名要求
1、985、211名校,硕士优先,本科的优秀保研同学也可以考虑;
2、可以保证每周不低于4天的工作时间投入;
3、学习能力强,能非常快速的适应全新未尝试的任务;
4、有过VC/pe/基金/券商行研、互联网公司项目/战投经验的同学优先;
5、实习周期4-6个月,偏好能尽快入职的,疫情期间可以远程;
 
加分项: 1、对B端市场了解或者感兴趣; 2、熟练使用PPT、Excel。

报名方式
简历投递邮箱: renjin@360.cn
邮件标题:学校-学历-专业-姓名
 
岗位职责描述
参与大消费行业股权投资项目可行性分析、尽职调查等;
协助投资经理完成估值测算;
完成部门同事交办的其他事宜。

福利待遇
国内一线股权投资基金的实习经验;
行业研究、业务尽调及财务尽调的系统锻炼;
丰富投资及投行经验同事的指导。

报名要求
国内外重点大学金融、投资、经济相关专业背景;
大四、研究生无课业压力的优先,能接受加班、吃苦耐劳、细致认真、踏实肯干;
具有一定的行业研究经验、有相关实习经验的优先;
能胜任报告撰写,PPT制作,Excel测算,有一定研究能力;
沟通能力强,善于独立思考;
每周4天以上,实习期不少于3个月,可尽快到岗,公司提供午餐。

报名方式
简历投递邮箱: hryxct2020@gmail.com
邮件标题:学校+专业+年级+姓名+实习开始时间+每周可实习天数

在线科研实习类 【付费】

备注:从目前做过的经历来看,基础不是很好,如果实在找不到其他背景项目,可以通过付费远程在线先做一些有含金量的小项目,丰富一下背景,再投大公司的实习。
项目简介
Python作为一门比较全面与平衡的语言,目前在量化领域的现状就跟Java在web领域无可撼动的地位一样,其已经在金融量化投资领域占据了重要位置,从各个业务链条都能找到相应的框架实现。在量化投资(证券和比特币)开源项目里,全球star数排名前10位里面,有7个是Python实现的。从数据获取到策略回测再到交易,覆盖了整个业务链。
 
Python既能满足包括web在内的系统应用的开发,又能满足数据统计分析等数学领域的计算需求,同时也能作为胶水语言跟其它开发语言互通融合;在数据分析方面,没有其他语言能像Python这样既能精于计算又能保持性能,对于时间序列数据的处理展现了简单便捷的优势。
Stanford人工智能博士为大家带来量化金融领域的Python项目。导师将着重介绍量化相关的Python基础知识与用法,为编程能力弱或完全没有代码基础,但想要转专业进入量化领域学习的同学做好坚实的打底。
 
项目目标
~通过学习,没有任何编程基础的学生也能够在课堂上逐步实现基本的多因子策略;
~独立或者通过小组合作的形式完成利用机器学习改进多因子策略的任务。
 
项目收获
1.获得项目导师签名科研证明
2.获得一段与AI金融学相关的实战科研经历
3.产出一份AI金融相关的实战科研报告
4.和Stanford学姐零距离学术交流,提前了解美帝学术生活

 
项目简介
当下人工智能领域正尝试着将数据挖掘、神经网络深度学习等算法技术运用于金融领域中的投资决策、风险管理等场景,重塑传统金融服务。未来三年内,人工智能领域与金融领域的交叉研究热度将有增无减,对AI领域的研究将进一步细化,对其子领域的研究将逐渐深入。
 
Machine Learning与Bank、Investing 的交叉研究将成为新的研究热点。
 
Fintech的发展对学生在专业选择上的影响非常大,我们在进行学生咨询时发现,大多学生并不能完全规划好自己的转专业之路,导致在大三大四手忙脚乱甚至gap,在本科就读过程中的课程选择、专业知识积累、实习和科研选择都会影响学生在未来硕博申请时的方向选择和录取概率。
 
Stanford女神导师开设Fintech入门科研项目,导师商科背景转专业申请到海外多所名校的AI方向PhD,我们将在未来1个月的项目课程里共同交流如何做好科研准备及申请选择,探索人工智能和大数据在量化交易中的应用,学生在课程结束后能够具备独立探索开发设计人工智能相关的交易策略
 
项目收获
1.获得一段与AI金融学相关的实战科研经历
2.产出一份AI金融相关的实战科研报告
3.和Stanford学姐零距离学术交流,提前了解美帝学术生活
4.获得项目导师签名科研证明
 
项目为线上Workshop, 导师授课+练习实战结合,完成课题学习、选题、研究实战探索及报告撰写。时长6-8周