网课、实习、恋爱 | 指南者留学学员在NUS金融工程的留学记录

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文 | 指南者留学学员 · C学长

20 fall新加坡国立大学金融工程硕士在读

小伙伴们大家好~我是在2020年秋季入读NUS MFE金融工程硕士项目的学长，目前已回到国内。刚刚开启研究生的第二个学年，我一边在国内实习和准备秋招，一边上着学校的网课。

在过去这一年，我先后获得了3段量化方向的实习，逐渐摸索出自己想要的人生方向和职业规划。接下来，我打算从项目课程设置、实习感悟、留学生活和人际交往上的收获等方面来分享我的一些所见所闻和想法。

项目课程设置

NUS的金工是单独设立在风险管理学院（RMI）下的一个项目，毕业后拿到的是理学院所颁发的理学位（Master of Science）。

项目里有全日制和非全日制的学生。非全日制学生都是得找到全职工作并且拿到工作签证后才能申请的。全日制学生需要在最短一年，最长两年的时间内修完共计40学分的课程。课程有4学分和2学分的形式，包含5门4学分的必修课和1门4学分的毕业论文。考核分数的形式是5分制，具体如下表：

*项目的毕业条件是：在规定时间内修完40学分课程且总成绩达到“B-”。

每个学期有12节课，中间会有一周的时间放假（Recess Week），主要给大家用来复习期中考试。每门课的形式因老师而异，但无外乎作业（Assignment）、课堂小测（Test）、课程项目（Project）、期中考和期末考。由于我们这届受到疫情的影响，考试和小测也都是在线上进行的。

接下来主要介绍下5门4学分的必修课程。一般来说负责每门课程的老师较为固定，但不同学期负责上课的老师也可能发生变动。

· FE5101 Derivatives and Fixed Income

这门课分为两个部分，课程考核方式有期中考和期末限时作业。

上半学期由Daniel老师来负责，主要教的内容包括固定收入证券的基础知识、久期和凸性、收益率曲线、金融衍生品的基本理论（远期、期货和掉期）等等。总体来说不难，但是繁琐的细节问题很多。

下半学期由Charles老师负责，主要教授关于期权的一系列数学模型，包括著名的BS公式、波动率微笑、希腊字母和利用希腊字母进行对冲等内容，内容更为复杂，难度较大。

· FE5107 Risk Analyses and Management

本门课由Chen Kan老师负责，考核方式是课程项目和日常作业。

内容包括风险管理规则和风险度量，包括流动性风险、市场风险、信用风险和操作风险等。老师上课细致易懂，课程难度较小，是我上过的课程里面比较轻松的。老师有多年的量化交易工作经验，在很多大公司工作过，非常平易近人。开学的时候，他也会在课上分享招聘非全日制实习的消息，能跟着他做一些比较前沿的、自己感兴趣的研究。

· FE5112 Stochastic Calculus and Quantitative Methods

本门课由Liu Xiaoqing老师讲授，考核内容就是期中和期末两个作业，以及有个课程项目。

它涵盖了随机微积分的基本概念，以及与金融工程相关的定量方法。主题包括布朗运动、随机积分、随机微分方程、伊藤定理和风险中性定价等内容。同时，它还涵盖线性代数和最优化等重要课题。总体上对学生的数学水平要求很高，需要花的时间较多，但是也很实用，在面试中会问到相关内容。

· FE5116 Programming and Advanced Numerical Methods

本门课由Fabio老师负责，课程考核内容包括日常小测和课程项目。

课程包括计算机编程和数值模拟方法。在编程方面，本模块将涵盖Matlab语言，重点放在解决金融工程的问题上；在数值方法方面，本模块将涵盖有限差分和蒙特卡洛模拟等方法。总体来说可以学到许多模拟技巧以及在量化领域方面的运用。

· FE5209 Financial Econometrics

本门课由Chen Ying老师负责，考核方式有期中考（给任务用编程来解决）和课程项目。

课程主题是关于金融时间序列的统计建模和预测，适用于股票价格、汇率和利率。还包括资本资产定价模型、波动率的建模和预测等。编程方面学的是R语言，有时间序列分析基础的同学应该不会觉得难。

实习经历分享

由于我的本科是统计学出身，在刚接触这个行业的时候对金融领域并没有过多的了解，因此在去年刚入学的时候还是挺迷茫的。但考虑到越来越“卷”的就业环境，我在20年9月份的时候就开始准备投递实习的各种事项。

既然去到了新加坡，也打算寻找当地的实习，所以很重要的一点就是要合理地把自己的简历改成英文，以及要有一定的英文口语基础。此外，一开始若没有量化相关的实习经历，那么可以将课程项目写到简历中。我当时是同时关注了新加坡和国内的实习市场，也投出了大量的简历，经过许多次的面试，才慢慢地从互联网转行到了量化领域，共获得了3份实习。

第一份实习是跟着国内一家大券商的自营投资部门的研究员做量化方面的研究。由于这是我的第一份量化实习，因此做的都是较为基础的工作，在复现研报的基础上，偶尔进行一些小探索，锻炼了自己写代码的能力和对量化策略的思考，为后面的经历做了铺垫。

第二份实习是跟着我院RMI的老师做一份非全日制的实习，主要跟着老师做一些前沿的有创新性的研究，这就更贴近实际业务方向，能有更多的自主性，也学到了很多没有接触过的新模型。值得一提的是，学院实习的薪酬还是蛮香的，最高能达到时薪30SGD的程度。

我的第三份实习是在国内一家中型量化私募做的现场全日制实习，也就是我现在还在进行的，主要是关于股票中低频交易。这里给我最大的感受就是现实中的交易方法和模型跟学校里学到的还是有一定差距的，需要自己不断摸索新的模型，不断试错。同时也提醒大家在入学一年后尽量找到一份暑期实习，并争取留用，这会比参加秋招、春招更加容易。

疫情下的留学生活

在去年疫情蔓延的时期，我算是比较早一批到新加坡留学的。当时其实内心纠结，因为明确说了是线上授课，且当时还没有疫苗。但看到新加坡的疫情控制相对稳定，最终打算出去闯闯，同时期待着有没有机会能参与线下授课。幸好我做出了这个选择，这10个月对我来说是人生中的宝藏。

（1）关于网课和线下授课的体验

任何事物都有其两面性。习惯了线下授课的我一开始对网课还是挺排斥的，总认为网课会影响老师的教学质量，毕竟很多老师还不习惯使用电子板书，甚至用鼠标来写字画图，自然非常影响观感，而且上网课让我们无法和老师以及同学面对面交流，难免会感觉不自在和虚假。

但在开学后，我改变了对网课的一些偏见，其实网课还是有蛮多好处的。

首先，我们不一定非要参与直播课堂，而是可以选择在合适的时间内看录播，例如今天由于实习太累想换个时间学习，完全可以。这大大方便了我们，更有助于提高我们学习的效率。

其次，网课录播允许我们在不懂的时候暂停，并重复观看，不用担心手速太慢无法做好笔记的问题。这恰恰是现场授课无法获得的优势。

再者，网课不会限制学生的地理位置，因此我们可以一边在国内实习工作的情况下，一边还能完成自己的学业，这非常有助于我们在项目期间积累实习经验，从而助力我们找工作的进程。

（2）关于学校设施

有小伙伴会问我，既然上的都是网课，那么为什么还要千里迢迢地飞到新加坡呢？这是因为我们入读期间，新加坡的疫情渐渐稳定下来，政府慢慢放宽了对大家的限制，因此我们可以出入一些地方。

我当时很喜欢去学校里自习，一是因为学校的自习空间多，而且氛围好，二是因为学校食堂性价比很高，好吃又便宜。

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