21Fall 材料转MFE申请总结
821214
为了防止被骂，在此首先声明：没有找到明确方向的同学，建议多考虑CS :）
2021Fall的申请拖了很长时间终于结束，本科毕设答辩也顺利通过。因为在地里查了不少面经，所以写一个申请总结回馈地里，供后来的同学参考。
个人背景
清华材料，GPA 3.93/4.0，新绩Rank 1st
科研：1线上科研+1课程竞赛+1课程项目
实习：2券商+1基金
课程：MFE要的经典课大部分有，微积分、线代、随机、ODE、PDE、C++、数据结构、金融相关课程等等，核心课都在A-及以上，统计背景很弱，只有一门基础课
申请结果
我在申请季之前对自己很没信心，所以投的项目很多，一共投了22个项目，最后拿到了9个AD。实际上我投了MFE为主CS为辅两个方向，所以也就分两个方向列出：
MFE/DS
AD：Princeton MFin, Berkeley MFE/IEOR, Baruch MFE(Early Round), Cornell MFE, UChicago FinMath, NUS MFE
WL(被我自己退掉的): CMU MSCF, NYU MFE
Rej: Harvard DS, Stanford MS&E, UPenn DS, Columbia MFE/MAFN, NYU FinMath, MIT MFin
CS
AD: CMU MSIN, Duke ECE
Rej: Yale MSCS, UPenn MCIT, UChicago MSCS, GaTech CSE
我的申请是找了中介的全包项目的(这里就不提名字了)，过程中的各个环节实际上都得到了很多“外援”，比起DIY的同学来说会少操很多心，不过即使这样申请季事情还是挺多的，所以这也让我更加佩服DIY上岸的同学。
对于我的申请结果自己还是相当满意的，申请季之前对自己的定位是NYU FinMath和Columbia MFE，但是这两个项目最后都拒了，反倒是摸到了彩票Princeton MFin。
当然，我对于自己的实际水平还是有着清醒认识的，能中我觉得95%以上归因于运气，和其他申请者相比我的数理背景不够强，金融背景也不够强，实习内容也不够充实，英语水平也不怎么样(没有任何海外经历)，唯一的优势可能就是GPA比较好看。基于这样的考虑，我以下说的所谓”经验”仅供参考，大家结合自身情况各取所需就好。
选校
选校是中介老师替我完成的，当然为了准备文书，这些项目的网站我都上去看过，而且选校名单也经过了几次修改，我认为我在选校上也有一些可以说的东西。
对于MFE来说，经典选校就那么十几所，具体可以参见quantnet。策略也是老生常谈了，彩票、主申和保底都要有，按照个人情况来定。强烈建议保底留个1-2所就可以了，申多了纯属浪费钱，同时彩票一定要投，几百刀摸个奖也算是值得了，摸上了就是上了一个大台阶。具体配置上，我觉得彩票1-2所，冲刺2-3所，主申2-3所，保底1-2所会比较合适。
项目的选择上一定要先去项目官网看清楚，上面会有这个项目的课程、培养目标以及就业数据等等很有用的信息，如果不符合自己的目标就不要申了，省点申请费，这样看过之后对于自己之后针对性的写essay也有好处。同时也可以在地里多搜一搜，看看在读的学长学姐的介绍帖。
项目适不适合完全是个人化的，因为大家未来的规划不一样。比如如果想毕业后较短时间内回国就业，那学校综排显然比项目专排重要，而如果之后打算在美国工作很长时间甚至定居，那么项目在行业里的声誉以及教学质量就更重要。疫情以后的情况相对过去更加特殊，去年和今年的美签也有同学遇到问题，所以在选校的时候也要考虑地域的风险，最好在里面放几个新港英的项目，避免去不了美国一切白搭。
文书
(1)CV
申请的CV感觉和找实习的简历有所不同，我申请用的CV首先列出了比较核心的相关课程，之后对于每一段经历的内容和收获都进行了简短但全面的概括，希望给committee留下一个相关知识和经历十分丰富的初印象，最后一页纸是塞满了的，写了三段实习三段科研，社会实践没有往上放。
(2)Essay (PE/SOP)
Essay方面，我因为要投的学校比较多，所以用了统一的主干文书，对每个学校分别写选校理由。Essay的主干上，我个人的观点是它不是对CV的扩写，而是更加偏向主观的一个表达，里面的东西相比CV要更虚一些，以下把Essay回答的几个主要问题给出一点写作建议：
1.为什么选择这个专业：这个问题对于转专业的同学尤其重要，如果解释不清楚容易被认为是随大流的学生，印象分就差一大截。对于这个问题，我认为最好是结合自己的背景讲一个故事，比如在某一门课程上受到某位老师的启发产生了兴趣，或者通过某些活动了解了这个领域后通过SRT等形式进行了深入探究，这都是比较好的。需要注意的是，转专业的motivation最好是自发的，即由某些机缘巧合自己形成的，而不是来自父母的劝说、朋友的建议等等外在因素，这些因素可以放在后面讲，但是我认为这些作为一个最为主要动机是缺乏说服力的。
2.为这个专业学习做了什么准备：换言之，需要呈现出与所申请专业相关的经历，除了对课程和获奖做概述之外，最好是挑出2-3段比较出彩的实习和科研，每个经历一段。我认为这一部分与CV的不同在于更强调主观感受，即更多在说从这一段经历中我得到了什么经验、学到了什么技能、了解到了自己有哪方面需要加强以及职业规划如何逐步形成等等的内容，因为我的理解是CV上几句话已经把每段经历的主要内容说清楚了，没有必要再展开很多细节，看起来也会有点枯燥(因为这是申就业硕士而不是研究性硕士或者PhD)，而主观内容则更能体现出申请人进行思考和总结的能力，我想这也是committee希望从文书中看到的重要品质之一。
3.未来的职业规划：对于就业导向型硕士而言这是非常核心的内容，因为没有一点职业规划的学生在未来肯定是拖累项目就业率的。但是，我觉得有很多同学也和我一样面临着经历太少而无法形成清晰规划问题，尤其是跨专业，对目标专业的了解更少、更不系统一些。我对于这个问题的解决办法主要有以下几种：①自己查资料，知乎也好，地里也好，书上也好，都能提供一些参考，最好将多个渠道得到的自己目标专业的职业发展路径进行合并和交叉验证；②询问实习或科研导师：这个我认为是比较靠谱的信息来源，因为导师一定是业内有一定经验的人士，他们给的指导和信息都更加贴合于当前的实际，如果有一些导师个人对行业的洞见会更好，放在文书中就显得很内行；③询问同方向的学长学姐：因为我找了中介指导，所以有中介那边的学长学姐可以沟通，如果是DIY的话也可以参加一些学校的职业发展活动之类的，听一听学长学姐或者老师的经验分享，也能达到差不多的效果。
4.选校理由：不同学校交之前一定要核对选校理由对不对，尤其是用模板+选校理由这样的，一旦交错就是当场去世。选校理由说起来也挺套路的，主要就是以下这几方面：课程设置，项目师资，项目声誉，就业服务，校友资源，学校位置等。中介老师说最好不要把学校的reputation作为主要理由放进去，因为这样显得你只看学校不看项目，可能引起反感。另外，前面这几方面的选择不要哪壶不开提哪壶，项目这方面本来不强你硬说我是因为这一点看上你们项目的，那项目实际怎么样committee心里不是清楚的很，这样只能说明申请人根本就不了解项目，所以写之前多从地里了解一点信息，看看学长学姐的感受，不要把马屁拍在马腿上。
(3)推荐信
推荐信方面，我最主要的建议就是尽早去找、大胆去问。大三下的时候我还因为推荐信的事焦虑了好长时间，因为布局太晚了，看了一圈似乎也没有特别熟悉的老师，最后还是硬着头皮给六七位只上过一门课的老师发了邮件，好在我遇到的老师人都比较好，最后有两个老师回了，答应给我推荐信。如果早点开始计划，那在上课的时候就可以多表现，和老师打好关系，或者跟着老师做RA等等，都是很好的获得推荐信的途径。如果有出国交换的经历，在对方学校期间也多和教授交流，争取获得教授的认可，申请的时候国外老师的推荐信分量还是要重不少的。当然，如果像我这样临时抱佛脚，那就多发、大胆发，不要不好意思，想想自己哪些相关的课程上表现比较积极，尽管给老师发邮件就好，老师没看见或者婉拒也没啥损失。
推荐信也有很多需要注意的地方。首先就是推荐人的选择，一般而言大牛强推>强推>大牛弱推>弱推。在系统中查看推荐信的权力一般都是要waive掉的，所以预先确定老师愿意给强推是很关键的一步。很多学校的推荐信系统中都需要填写老师对你的评价，一般是以同届或者是n届内你的水平的percentile的形式给出的，所以在大牛老师那里可能未必能得到5%或者更好的评价，这也会有不小的影响。其次是注意推荐人的各种要求，这里还是要先感谢给我写推荐信的几位老师，虽然投了20+所学校，但是老师们还是帮我都弄完了，更多的情况是老师会对自己愿意提供的推荐信数量给出一个上限，那么就需要寻找>3个的推荐人了，并且涉及推荐信分配的问题，不过因为我没有面对过这个问题，所以这里也不好给什么建议。
面试
我在申请季开始之前是完全没有面试经验的，中文面试也只有几次电话面试，更不用说英语视频面试了，而我自我感觉最后面试的结果也还可以，所以简单写一写我的体会。
MFE的面试大体上就分为technical和behavioral两种。
技术面就是现场做题了，题可以涵盖各种方面，比如我见过的有以下一些：证明可导性，算个导数或积分，解一个简单的ODE或者PDE，一个小矩阵分解，计算事件概率，推导之后用代码实现，定性分析衍生品价格和变量直接的关系等等。准备技术面的时候，我主要参考了两本书：150 Most Frequently Asked Questions on Quant Interviews和A Primer for the Mathematics of Financial Engineering，两本书都是Dan写的，他是Baruch MFE的项目主任，书里内容很丰富，也算是对之前学过的知识做一个系统性梳理。
我参加过的技术面有：Baruch的第一轮，UCB MFE的校友面和Princeton MFin的校友面。
行为面可以是任何问题，从你对当今世界局势的看法到你最喜欢的食物，什么都可以问。我个人觉得行为面还可以再做细分，分为项目相关问题，个人认识问题以及其他问题。项目相关问题主要就是选择项目的理由、项目的优势、你还申请了什么其他项目等，主要考察你对项目的了解程度以及兴趣，这个是比较好准备的，因为之前文书中应该写过一遍，把内容梳理成几条再改改语言就可以当做这一类问题的答案了。个人认识问题主要包括优缺点、职业规划、周围人的印象、如何处理某种人际问题等等，主要考察对自己的了解是不是足够系统，但是这里面也有很多策略可讲的，比如在说自己的劣势的时候，一定不要是致命性的，而是相对次要的，并且要展示出自己已经在努力弥补的积极态度。
我参加过的行为面有：Baruch的第二轮，MIT MFin、哥大MFE/MAFN、NYU MFE/FinMath、Cornell MFE等等项目的video interview。
在面试的准备上，有以下一些关键点：
面经：面经即使碰不到原题也还是能提供大方向上的指导，地里的面经很多，大家面试前可以多搜一搜，针对面经写一写稿子，最好把答案都梳理的整齐一些。另外，中介的老师也给我提供了很多面经，因为毕竟是买的服务，所以很多时候比地里面经的覆盖面和时效性都要好不少，这个也是当初选择他们的原因。
口语：我的口语不太好，所以在面试之前坚持提前一周以上开始每天练习稿子，基本就是先把稿子背熟，然后弄一个word，上面放上问题，对着问题录自己的回答，每天我录的时间至少在2h以上，感觉也还是有一些效果的，最后面试都说的比较顺溜。
Mock：我的模拟面试是中介的老师找他们联系的人来帮我面的，找来的很多是在读的学长学姐，对项目的面试风格比较了解，这也算是他们的重要特色之一。如果是自行准备的话，建议想办法联系认识的学长学姐来帮忙mock。个人感觉高质量的mock对自己过去几天的联系是一个总结和升华，并且能够纠正之前的稿子中的一些问题。
校友面：校友面一般会提前几天知道面试人是谁，所以最好提前查一查面试人的背景，这样能做更加针对性的准备。这里举自己的一个例子：UCB MFE面试之前，mock的学姐告诉我因为项目里面有很多衍生品定价的课程，所以建议我重点准备这一方面。我开始也是这样准备的，但后来查了一下面试我的校友的LinkedIn，发现他其实在MFE毕业之后又读了DS，现在也是在做DS，所以我就把重点转向了微积分和机器学习。结果证明我的猜测是比较正确的，他问我的七八个题里根本没有涉及衍生品，全是DS相关的一些东西，所以当时面完我也比较有信心，最后也拿到了这个项目的offer。
课程
MFE的背景用CMU MSCF项目网站上的图片可以做一个很好的概括，主要包括四个部分：Finance，Math，Stats和Programming。下面主要列出我上过或者想上但没来得及的一些课。（注：我的金融相关课程都来自经双，统计课没有辅修实在选不上）
Finance：微观/宏观经济学，公司金融，投资学，固收等等
Math：微积分，线代，ODE，PDE，随机过程，运筹学，数值分析等等
Stats：概统，计量，回归分析，时间序列分析，多元统计分析等等
Programming：C++，Python，数据结构，数据库，机器学习，人工智能，深度学习等等
在课程方面每个人面对的形势差异也比较大，这里我主要以我自己的情况为主来介绍。个人感觉重要性Relevant GPA > Overall GPA，像我这种坑中选手，本专业的课除了基础课就没有能用的，所以我采用的基本思路是以相关课程为主，然后尽量平衡精力保持总体GPA。就我来说，因为恰好遇到学校绩点改革，目标可以从95放松到90，压力就小了很多，数理类课程多花点精力，本专业的课基本就全都放到考前突击了，最后也拿到了3.9+的GPA，这其中我们系并不卷也是一个因素。当然，中介老师告诉我很多项目就历史情况来说会卡一个GPA的线，一般来说是3.7左右，所以overall GPA最好能达到3.7以上吧。
英语
GRE：我的GRE是非脱产备考一个月，一次考到了160+170+3.0，之后就没有再考了。备考的基本方法就是背单词和刷机经题。背单词的话比较推荐考满分的GRE3000词，我当时白天上小学期，晚上就背个1-2个小时，最后过了有2遍左右。机经题我跟了核桃英语的网课，因为很多题自己去做确实有一点摸不着头脑，而且当时这个网课也不是很贵，所以就买了，老师讲的确实不错，感觉比自己准备的压力要小得多。
托福：托福我也跟了一个网课班，其实主要是为了练口语。我的英语基础其实很菜，听和说的经历都几乎是0，也没有交换过，所以我觉得自己闷头练口语可能会出问题。本来计划是非脱产1个月，但是因为疫情反复被取消，最后拖了整整大半年，不过好在也是一次拿到了109(S23)的成绩。托福主要借助的资料就是小站托福的题，有50多套，基本上认真刷一遍就差不多了，刷的过程中要注意总结，回去对照原文把错的原因搞清楚，会进步的更快。
整体上来说，英语建议尽早考，且速战速决，越拖越懒，忘得也越多，尤其是GRE，我现在已经把单词都忘光了:(
一般MFE项目的GRE建议底线155+168+3.0，托福建议105(S23)，大家可以参考一下。
经历
个人觉得我的经历一点都不突出，科研上因为在学校忙着补课也没有太多空闲时间和老师联系，实习上也没有什么成果，我觉得部分原因是我们系在暑假有小学期，所以暑假也只有一个月，实习时间太短，还有部分原因是我不是经管专业的学生，所以实习导师觉得我水平不太行。大家可以把我当做一个反面教材。
科研有条件的话还是建议和做金融统计或者机器学习之类的老师认真的做出一些成果来，如果自己有想法去主动联系老师更好，一段好的经历不管申什么都是很有用的。如果像我这样的情况，实在没有拿的出手的经历的话，有三个补救办法可以考虑：第一是好好做课程大作业项目，如果可以的话还可以进行一定的延伸探究，这样也可以作为一段科研经历放进去；第二是参加一些竞赛，比如做策略的竞赛之类的，不仅可以借这个机会了解一下相关知识，而且通过积极参与也能在简历上添上一笔；第三是付费的线上科研，确实不太经济，大家慎重考虑。
实习对于MFE基本是必须的，实习的选择上，基本是Relevant + Big Name>Relevant > Big Name > None。比较典型的实习岗位比如券商金工组、基金量化研究部门等等。获取实习的信息可以多关注自己学校的职业发展平台，也可以找一找某些目标企业的公众号关注一下，看到有机会多投简历，如果可能的话找在那里的学长学姐要内推。
以上就是我从自己的MFE申请中总结出来的一点经验，仅供大家参考，如果有不对的地方欢迎批评指正，如果有兴趣深入了解也可以私信。
如果觉得前面写的这些经验还稍微有那么一点点价值的话，就加个米再走吧:)
2021Fall的申请拖了很长时间终于结束，本科毕设答辩也顺利通过。因为在地里查了不少面经，所以写一个申请总结回馈地里，供后来的同学参考。
个人背景
清华材料，GPA 3.93/4.0，新绩Rank 1st
科研：1线上科研+1课程竞赛+1课程项目
实习：2券商+1基金
课程：MFE要的经典课大部分有，微积分、线代、随机、ODE、PDE、C++、数据结构、金融相关课程等等，核心课都在A-及以上，统计背景很弱，只有一门基础课
申请结果
我在申请季之前对自己很没信心，所以投的项目很多，一共投了22个项目，最后拿到了9个AD。实际上我投了MFE为主CS为辅两个方向，所以也就分两个方向列出：
MFE/DS
AD：Princeton MFin, Berkeley MFE/IEOR, Baruch MFE(Early Round), Cornell MFE, UChicago FinMath, NUS MFE
WL(被我自己退掉的): CMU MSCF, NYU MFE
Rej: Harvard DS, Stanford MS&E, UPenn DS, Columbia MFE/MAFN, NYU FinMath, MIT MFin
CS
AD: CMU MSIN, Duke ECE
Rej: Yale MSCS, UPenn MCIT, UChicago MSCS, GaTech CSE
我的申请是找了中介的全包项目的(这里就不提名字了)，过程中的各个环节实际上都得到了很多“外援”，比起DIY的同学来说会少操很多心，不过即使这样申请季事情还是挺多的，所以这也让我更加佩服DIY上岸的同学。
对于我的申请结果自己还是相当满意的，申请季之前对自己的定位是NYU FinMath和Columbia MFE，但是这两个项目最后都拒了，反倒是摸到了彩票Princeton MFin。
当然，我对于自己的实际水平还是有着清醒认识的，能中我觉得95%以上归因于运气，和其他申请者相比我的数理背景不够强，金融背景也不够强，实习内容也不够充实，英语水平也不怎么样(没有任何海外经历)，唯一的优势可能就是GPA比较好看。基于这样的考虑，我以下说的所谓”经验”仅供参考，大家结合自身情况各取所需就好。
选校
选校是中介老师替我完成的，当然为了准备文书，这些项目的网站我都上去看过，而且选校名单也经过了几次修改，我认为我在选校上也有一些可以说的东西。
对于MFE来说，经典选校就那么十几所，具体可以参见quantnet。策略也是老生常谈了，彩票、主申和保底都要有，按照个人情况来定。强烈建议保底留个1-2所就可以了，申多了纯属浪费钱，同时彩票一定要投，几百刀摸个奖也算是值得了，摸上了就是上了一个大台阶。具体配置上，我觉得彩票1-2所，冲刺2-3所，主申2-3所，保底1-2所会比较合适。
项目的选择上一定要先去项目官网看清楚，上面会有这个项目的课程、培养目标以及就业数据等等很有用的信息，如果不符合自己的目标就不要申了，省点申请费，这样看过之后对于自己之后针对性的写essay也有好处。同时也可以在地里多搜一搜，看看在读的学长学姐的介绍帖。
项目适不适合完全是个人化的，因为大家未来的规划不一样。比如如果想毕业后较短时间内回国就业，那学校综排显然比项目专排重要，而如果之后打算在美国工作很长时间甚至定居，那么项目在行业里的声誉以及教学质量就更重要。疫情以后的情况相对过去更加特殊，去年和今年的美签也有同学遇到问题，所以在选校的时候也要考虑地域的风险，最好在里面放几个新港英的项目，避免去不了美国一切白搭。
文书
(1)CV
申请的CV感觉和找实习的简历有所不同，我申请用的CV首先列出了比较核心的相关课程，之后对于每一段经历的内容和收获都进行了简短但全面的概括，希望给committee留下一个相关知识和经历十分丰富的初印象，最后一页纸是塞满了的，写了三段实习三段科研，社会实践没有往上放。
(2)Essay (PE/SOP)
Essay方面，我因为要投的学校比较多，所以用了统一的主干文书，对每个学校分别写选校理由。Essay的主干上，我个人的观点是它不是对CV的扩写，而是更加偏向主观的一个表达，里面的东西相比CV要更虚一些，以下把Essay回答的几个主要问题给出一点写作建议：
1.为什么选择这个专业：这个问题对于转专业的同学尤其重要，如果解释不清楚容易被认为是随大流的学生，印象分就差一大截。对于这个问题，我认为最好是结合自己的背景讲一个故事，比如在某一门课程上受到某位老师的启发产生了兴趣，或者通过某些活动了解了这个领域后通过SRT等形式进行了深入探究，这都是比较好的。需要注意的是，转专业的motivation最好是自发的，即由某些机缘巧合自己形成的，而不是来自父母的劝说、朋友的建议等等外在因素，这些因素可以放在后面讲，但是我认为这些作为一个最为主要动机是缺乏说服力的。
2.为这个专业学习做了什么准备：换言之，需要呈现出与所申请专业相关的经历，除了对课程和获奖做概述之外，最好是挑出2-3段比较出彩的实习和科研，每个经历一段。我认为这一部分与CV的不同在于更强调主观感受，即更多在说从这一段经历中我得到了什么经验、学到了什么技能、了解到了自己有哪方面需要加强以及职业规划如何逐步形成等等的内容，因为我的理解是CV上几句话已经把每段经历的主要内容说清楚了，没有必要再展开很多细节，看起来也会有点枯燥(因为这是申就业硕士而不是研究性硕士或者PhD)，而主观内容则更能体现出申请人进行思考和总结的能力，我想这也是committee希望从文书中看到的重要品质之一。
3.未来的职业规划：对于就业导向型硕士而言这是非常核心的内容，因为没有一点职业规划的学生在未来肯定是拖累项目就业率的。但是，我觉得有很多同学也和我一样面临着经历太少而无法形成清晰规划问题，尤其是跨专业，对目标专业的了解更少、更不系统一些。我对于这个问题的解决办法主要有以下几种：①自己查资料，知乎也好，地里也好，书上也好，都能提供一些参考，最好将多个渠道得到的自己目标专业的职业发展路径进行合并和交叉验证；②询问实习或科研导师：这个我认为是比较靠谱的信息来源，因为导师一定是业内有一定经验的人士，他们给的指导和信息都更加贴合于当前的实际，如果有一些导师个人对行业的洞见会更好，放在文书中就显得很内行；③询问同方向的学长学姐：因为我找了中介指导，所以有中介那边的学长学姐可以沟通，如果是DIY的话也可以参加一些学校的职业发展活动之类的，听一听学长学姐或者老师的经验分享，也能达到差不多的效果。
4.选校理由：不同学校交之前一定要核对选校理由对不对，尤其是用模板+选校理由这样的，一旦交错就是当场去世。选校理由说起来也挺套路的，主要就是以下这几方面：课程设置，项目师资，项目声誉，就业服务，校友资源，学校位置等。中介老师说最好不要把学校的reputation作为主要理由放进去，因为这样显得你只看学校不看项目，可能引起反感。另外，前面这几方面的选择不要哪壶不开提哪壶，项目这方面本来不强你硬说我是因为这一点看上你们项目的，那项目实际怎么样committee心里不是清楚的很，这样只能说明申请人根本就不了解项目，所以写之前多从地里了解一点信息，看看学长学姐的感受，不要把马屁拍在马腿上。
(3)推荐信
推荐信方面，我最主要的建议就是尽早去找、大胆去问。大三下的时候我还因为推荐信的事焦虑了好长时间，因为布局太晚了，看了一圈似乎也没有特别熟悉的老师，最后还是硬着头皮给六七位只上过一门课的老师发了邮件，好在我遇到的老师人都比较好，最后有两个老师回了，答应给我推荐信。如果早点开始计划，那在上课的时候就可以多表现，和老师打好关系，或者跟着老师做RA等等，都是很好的获得推荐信的途径。如果有出国交换的经历，在对方学校期间也多和教授交流，争取获得教授的认可，申请的时候国外老师的推荐信分量还是要重不少的。当然，如果像我这样临时抱佛脚，那就多发、大胆发，不要不好意思，想想自己哪些相关的课程上表现比较积极，尽管给老师发邮件就好，老师没看见或者婉拒也没啥损失。
推荐信也有很多需要注意的地方。首先就是推荐人的选择，一般而言大牛强推>强推>大牛弱推>弱推。在系统中查看推荐信的权力一般都是要waive掉的，所以预先确定老师愿意给强推是很关键的一步。很多学校的推荐信系统中都需要填写老师对你的评价，一般是以同届或者是n届内你的水平的percentile的形式给出的，所以在大牛老师那里可能未必能得到5%或者更好的评价，这也会有不小的影响。其次是注意推荐人的各种要求，这里还是要先感谢给我写推荐信的几位老师，虽然投了20+所学校，但是老师们还是帮我都弄完了，更多的情况是老师会对自己愿意提供的推荐信数量给出一个上限，那么就需要寻找>3个的推荐人了，并且涉及推荐信分配的问题，不过因为我没有面对过这个问题，所以这里也不好给什么建议。
面试
我在申请季开始之前是完全没有面试经验的，中文面试也只有几次电话面试，更不用说英语视频面试了，而我自我感觉最后面试的结果也还可以，所以简单写一写我的体会。
MFE的面试大体上就分为technical和behavioral两种。
技术面就是现场做题了，题可以涵盖各种方面，比如我见过的有以下一些：证明可导性，算个导数或积分，解一个简单的ODE或者PDE，一个小矩阵分解，计算事件概率，推导之后用代码实现，定性分析衍生品价格和变量直接的关系等等。准备技术面的时候，我主要参考了两本书：150 Most Frequently Asked Questions on Quant Interviews和A Primer for the Mathematics of Financial Engineering，两本书都是Dan写的，他是Baruch MFE的项目主任，书里内容很丰富，也算是对之前学过的知识做一个系统性梳理。
我参加过的技术面有：Baruch的第一轮，UCB MFE的校友面和Princeton MFin的校友面。
行为面可以是任何问题，从你对当今世界局势的看法到你最喜欢的食物，什么都可以问。我个人觉得行为面还可以再做细分，分为项目相关问题，个人认识问题以及其他问题。项目相关问题主要就是选择项目的理由、项目的优势、你还申请了什么其他项目等，主要考察你对项目的了解程度以及兴趣，这个是比较好准备的，因为之前文书中应该写过一遍，把内容梳理成几条再改改语言就可以当做这一类问题的答案了。个人认识问题主要包括优缺点、职业规划、周围人的印象、如何处理某种人际问题等等，主要考察对自己的了解是不是足够系统，但是这里面也有很多策略可讲的，比如在说自己的劣势的时候，一定不要是致命性的，而是相对次要的，并且要展示出自己已经在努力弥补的积极态度。
我参加过的行为面有：Baruch的第二轮，MIT MFin、哥大MFE/MAFN、NYU MFE/FinMath、Cornell MFE等等项目的video interview。
在面试的准备上，有以下一些关键点：
面经：面经即使碰不到原题也还是能提供大方向上的指导，地里的面经很多，大家面试前可以多搜一搜，针对面经写一写稿子，最好把答案都梳理的整齐一些。另外，中介的老师也给我提供了很多面经，因为毕竟是买的服务，所以很多时候比地里面经的覆盖面和时效性都要好不少，这个也是当初选择他们的原因。
口语：我的口语不太好，所以在面试之前坚持提前一周以上开始每天练习稿子，基本就是先把稿子背熟，然后弄一个word，上面放上问题，对着问题录自己的回答，每天我录的时间至少在2h以上，感觉也还是有一些效果的，最后面试都说的比较顺溜。
Mock：我的模拟面试是中介的老师找他们联系的人来帮我面的，找来的很多是在读的学长学姐，对项目的面试风格比较了解，这也算是他们的重要特色之一。如果是自行准备的话，建议想办法联系认识的学长学姐来帮忙mock。个人感觉高质量的mock对自己过去几天的联系是一个总结和升华，并且能够纠正之前的稿子中的一些问题。
校友面：校友面一般会提前几天知道面试人是谁，所以最好提前查一查面试人的背景，这样能做更加针对性的准备。这里举自己的一个例子：UCB MFE面试之前，mock的学姐告诉我因为项目里面有很多衍生品定价的课程，所以建议我重点准备这一方面。我开始也是这样准备的，但后来查了一下面试我的校友的LinkedIn，发现他其实在MFE毕业之后又读了DS，现在也是在做DS，所以我就把重点转向了微积分和机器学习。结果证明我的猜测是比较正确的，他问我的七八个题里根本没有涉及衍生品，全是DS相关的一些东西，所以当时面完我也比较有信心，最后也拿到了这个项目的offer。
课程
MFE的背景用CMU MSCF项目网站上的图片可以做一个很好的概括，主要包括四个部分：Finance，Math，Stats和Programming。下面主要列出我上过或者想上但没来得及的一些课。（注：我的金融相关课程都来自经双，统计课没有辅修实在选不上）
Finance：微观/宏观经济学，公司金融，投资学，固收等等
Math：微积分，线代，ODE，PDE，随机过程，运筹学，数值分析等等
Stats：概统，计量，回归分析，时间序列分析，多元统计分析等等
Programming：C++，Python，数据结构，数据库，机器学习，人工智能，深度学习等等
在课程方面每个人面对的形势差异也比较大，这里我主要以我自己的情况为主来介绍。个人感觉重要性Relevant GPA > Overall GPA，像我这种坑中选手，本专业的课除了基础课就没有能用的，所以我采用的基本思路是以相关课程为主，然后尽量平衡精力保持总体GPA。就我来说，因为恰好遇到学校绩点改革，目标可以从95放松到90，压力就小了很多，数理类课程多花点精力，本专业的课基本就全都放到考前突击了，最后也拿到了3.9+的GPA，这其中我们系并不卷也是一个因素。当然，中介老师告诉我很多项目就历史情况来说会卡一个GPA的线，一般来说是3.7左右，所以overall GPA最好能达到3.7以上吧。
英语
GRE：我的GRE是非脱产备考一个月，一次考到了160+170+3.0，之后就没有再考了。备考的基本方法就是背单词和刷机经题。背单词的话比较推荐考满分的GRE3000词，我当时白天上小学期，晚上就背个1-2个小时，最后过了有2遍左右。机经题我跟了核桃英语的网课，因为很多题自己去做确实有一点摸不着头脑，而且当时这个网课也不是很贵，所以就买了，老师讲的确实不错，感觉比自己准备的压力要小得多。
托福：托福我也跟了一个网课班，其实主要是为了练口语。我的英语基础其实很菜，听和说的经历都几乎是0，也没有交换过，所以我觉得自己闷头练口语可能会出问题。本来计划是非脱产1个月，但是因为疫情反复被取消，最后拖了整整大半年，不过好在也是一次拿到了109(S23)的成绩。托福主要借助的资料就是小站托福的题，有50多套，基本上认真刷一遍就差不多了，刷的过程中要注意总结，回去对照原文把错的原因搞清楚，会进步的更快。
整体上来说，英语建议尽早考，且速战速决，越拖越懒，忘得也越多，尤其是GRE，我现在已经把单词都忘光了:(
一般MFE项目的GRE建议底线155+168+3.0，托福建议105(S23)，大家可以参考一下。
经历
个人觉得我的经历一点都不突出，科研上因为在学校忙着补课也没有太多空闲时间和老师联系，实习上也没有什么成果，我觉得部分原因是我们系在暑假有小学期，所以暑假也只有一个月，实习时间太短，还有部分原因是我不是经管专业的学生，所以实习导师觉得我水平不太行。大家可以把我当做一个反面教材。
科研有条件的话还是建议和做金融统计或者机器学习之类的老师认真的做出一些成果来，如果自己有想法去主动联系老师更好，一段好的经历不管申什么都是很有用的。如果像我这样的情况，实在没有拿的出手的经历的话，有三个补救办法可以考虑：第一是好好做课程大作业项目，如果可以的话还可以进行一定的延伸探究，这样也可以作为一段科研经历放进去；第二是参加一些竞赛，比如做策略的竞赛之类的，不仅可以借这个机会了解一下相关知识，而且通过积极参与也能在简历上添上一笔；第三是付费的线上科研，确实不太经济，大家慎重考虑。
实习对于MFE基本是必须的，实习的选择上，基本是Relevant + Big Name>Relevant > Big Name > None。比较典型的实习岗位比如券商金工组、基金量化研究部门等等。获取实习的信息可以多关注自己学校的职业发展平台，也可以找一找某些目标企业的公众号关注一下，看到有机会多投简历，如果可能的话找在那里的学长学姐要内推。
以上就是我从自己的MFE申请中总结出来的一点经验，仅供大家参考，如果有不对的地方欢迎批评指正，如果有兴趣深入了解也可以私信。
如果觉得前面写的这些经验还稍微有那么一点点价值的话，就加个米再走吧:)
