独家案例｜NUS量化金融offer六连击（下）

从20Fall英联邦相关国家/地区申请形势、以及21Fall新加坡的申请预测来看，今年新加坡必然会成为留学生选择申请的重点国家/地区之一。

NUS Quantitative Finance项目也以其优质的课程设置和培养学生金融量化行业技能实用性，而吸引了众多留学生进行申请。且今年申请时间较往年提前了一个半月！今天就为大家带来NUS QF申请案例解析！

03 申请NUS QF Tips

纵观6位同学，本科背景为数学、经济统计、金数、金融相关专业，都具有较强的数理背景能力，从申请者背景和经验来看，想要申请NUS-Quantitative Finance项目要注重多方面提升自己的能力：

❗️【硬性成绩】

专业背景：NUS QF项目虽然设立在NUS数学学院下，但非只招收本科就是金工金数/统计/数学相关专业的学生，只要数理背景不错的学生都可以申请，商科专业如：金融、经济、财管、投资、精算等专业均可申请，倾向招收数学/统计量化背景强的学生，如数学、统计学、经济学、金融、计算机、工程、物理等。 总的来说对学生的专业背景相较于其他学校量化金融项目而言，对专业背景的要求放得比较宽。

普通商科背景的同学需要先修包括并不限于微积分、线性代数、概率论、统计等数学课程（这些课程都是笔试可能会考到的），如果能多修一些回归分析、微分方程、多元微积分、计算机、R等，技能上最好也能熟练运用SPSS、SAS、Python、R等相关软件更好。

GPA：申请NUS QF，建议国内本同学GPA最好3.5/85+；如果是海本/TOP985/知名财经院校，GPA可以略微低一些，但最好也保持3.2/82+；绝大部分录取者GPA都在3.5+。该项目招收国内申请者主要是985/211。

语言成绩：该项目对语言的最低要求并不高，雅思6/托福85便达到最低要求，申请建议雅思6.5+/托福85+即可，不需要在语言上硬刷。

GRE：该项目对G没有硬性要求，可无G申请，有时间和经历的同学可以考G，加分作用。

【软性背景】

实习/工作经验：没有强制要求，但是相关高质量实习/工作经验可加分；如证券、银行、基金、私募等，职位建议选择偏量化研究、风控、建模等工作内容的，可要多关注国内top证券投行/行研（国君、国金等）、国际top咨询公司（麦肯锡、贝恩等）、国内top私募基金等的数据研究、行业研究等岗位（尽量多量化研究工作内容），以及四大咨询、风控类岗位，500强财务部门等。

学术科研项目：涉及数据、统计、建模、数据分析等内容的数据研究项目课题，能够运用分析工具、模型、数据可视化等进行相关研究（如涉及SPSS、Eviews、Stata、Python、MATLAB等统计分析软件使用）

比赛：

1、数模竞赛：大型数学建模比赛如美赛、数模国赛，这两项比赛认可度较高，强烈建议参加。

2、计算机/数据竞赛：数据分析、数据挖掘、计算机类比赛建议参加。

3、以及其他的建模、统计建模竞赛等也可以参加，参加这些类型的比赛，可以加强并锻炼自身建模、代码编程、论文写作、数据处理分析等方面的能力，丰富背景为申请增加亮点。

04 文书节选

第一位：Y同学

本科学习数学的Y同学毕业之后也一直从事与金融数理统计相关的实习。因此我们将她对于数学的兴趣和思考作为核心，依时间的顺序，从童年到大学再到职场，一步步描绘出她在这条道路行进的旅程。文书也用了相当一部分笔墨去描写她当前的工作，以此引出她对于自己的更高要求，对于行业的深度思考，以及自己未来的计划。

第二位：F同学

F同学的海外交流和实习经历使他的优势，文书我们首先从交换经历入手，从扩展视野的角度引出对金融方向的研究兴趣，随后通过银行和基金的实习，将实践视野从微观的对企业内部的财务、运营分析延续到更宏观的行业趋势、整体经济环境的分析，随着研究方向的扩展展现出个人投资分析思维体系的逐步构建，也进一步引出还想吸纳更深入的理论与更前卫的概念来丰富和强化自身的需求。

第三位：L同学

文书重在突出该同学丰富的学术研究经验和扎实的专业技能，通过一段偏工程的学术项目、一段独立带队的互联网平台用户分析、以及一段数据分析实习，从不同角度凸显她在不同类型的实践中所展现的编程、图像分析、计算机视觉、数学建模、算法、数据分析等多种应用技能，丰富的量化研究经历与后面数据分析的职业规划相呼应，形成一篇非常着重tech的文书。

第四位：L同学

文书主线放在数据分析与统计建模等专业知识上，强调学术研究项目中对中介效应分析方法、多种机器学习方法的灵活应用，以及保险实习中使用机器学习算法进行公司运营分析的工作内容，一方面铺垫出对量化分析的热情与将其运用到现实商业中以优化战略提升风控能力的职业兴趣，另一方面也全面呈现专业研究能力很强，对python、spss等计算机工具的高度掌握。

第五位：Y同学

作为金融数学专业的学生，Y同学最大的优势就在于她丰富深厚的数理背景和相关经历。这一背景刚好也与应用经济学和量化经济学的方向和录取要求相契合。文书的主体一方面突出了Y同学在数理分析应用方面的能力，比如建模大赛的亮眼表现；另一方面也强调了她在数据和统计方面的能力成长，以她的Python项目为例。在这个基础上，我们将能力展现自然地引导到未来职业规划和求学兴趣上，着眼于数学和数据分析在经济等领域的应用。

第六位：Y同学

W同学虽然本科是金融专业，但是却有着很扎实的数理量化背景。大学期间，他参加了丰富的相关比赛项目，比如美赛，也都取得了优秀的成绩。此外，他还抓住大四的机会到法国交换，在综合实力上极大地提升了自己的竞争力。不仅有良好的金融经济基础，还掌握了大量统计建模技能和软件运用技巧。这些能力也在之后的券商回测实习中得到了考验。在职业目标方面，我们在量化的方向更进一步，将他的兴趣定位在机器学习这个领域，这也与QF方向十分契合。

05 学校及专业介绍

新加坡国立大学 -MSc in Quantitative Finance

该项目设置于新加坡国立大学数学系下，与经济学系和统计与应用概率系三个强势的院系联合开设，非常注重学生的数理能力。该计划的目的是提供基于高级课程的定量金融培训，毕业生有望获得量化金融方面的高级知识，这将使得能够满足金融部门对具有定量金融知识的专业人员不断增长的需求。经济系，统计系和应用概率系提供的选修模块为学生提供机会，使学生有机会扩大和加深对金融业使用定量方法的背景和含义的理解。

在如今的金融领域中，交易和投资决策的制定，以及风险管理都运用了大量的数学模型；同时，愈发复杂和智能的模型也在逐渐创造新的交易投资模式（如：量化交易Algorithm Trading）。与传统的投资银行，以及交易销售业务不同，了解和掌握复杂的数学模型需要很强的数学功底；开发这些数学模型则有着更高的门槛。

量化金融专业也是在这样的背景下应运而生，值得注意这个专业还有很多别的名称，例如：金融工程（Financial Engineering）、数理金融（Mathematical Finance）、计算金融（Computational Finance）等，它们指的都是上面所述的近几十年来在金融领域中逐渐兴起的分析方式。

区别于传统金融的分析方法，比如基本面分析（Fundamental Analysis）和技术面分析（Technical Analysis），量化金融更倾向于构建数学模型，通过计算机辅助运算来模拟和分析金融市场，进而基于分析结果做出交易、投资，以及风险管理决策。

学制：1Y，最长3Y完成，8月开学

学费：20Fall: S$44,000；21Fall: S$48,000

课程设置：需要完成40个学分，5门主修课程+5门选修课程，新开了实习课，课程选择包括：

Essential Modules

MA4269 Mathematical Finance II

QF4102 Financial Modelling

QF5202 Structured Products

QF5203 Risk Management

QF5210 Financial Time Series: Theory and Computation

Elective Modules

DSA5205 Data Science in Quantitative Finance

MA5233 Computational Mathematics

MA5248 Stochastic Analysis in Mathematical Finance

QF5201 Interest Rate Theory and Credit Risk

QF5204 Numerical Methods in Quantitative Finance

QF5205 Topics in Quantitative Finance I

QF5206 Topics in Quantitative Finance II

QF5207 Investment and Portfolio Selection

QF5208 AI & FinTech

QF5401 Graduate Internship in Quantitative Finance I NEW

QF5402 Graduate Internship in Quantitative Finance II NEW

EC5102 Macroeconomic Theory

EC5103 Econometric Modelling & Applications I

ECA5334 Corporate Finance

ST5207 Non-parametric regression

ST5210 Multivariate Data Analysis

ST5218 Advanced Statistical Methods in Finance

21Fall申请截止期：10.15-1.31（较去年提前了一个半月申请）

申请和录取要求：需要拥有强大数学量化背景，如数学、统计学、经济学、金融、计算机、工程、物理等专业学科背景。语言：IELTS 6/TOEFL 85(W22)；GRE不强制要求。虽从申请要求来看，对申请人院校、工作经验、GRE没有特别严格要求，但申请成功案例大多本科院校背景都是211/985，GAP 3.5+，偏好招收具有强大数学、经济学、金融等背景的申请人；班级规模约80人左右。申请过程中有笔面试，重点考察学生数学基础，笔试结果对是否能够成功录取的决定性很大。

NUS-SJTU：除此之外，NUS和上海交通大学还有一个合办的Joint Master of Science in Quantitative Finance (NUS-SJTU)项目，该项目是与上海交通大学数学学院合作，学制为2年，学生第一年在上交part time学习5门课程，第二年可以选择再到NUS学习5门课程。毕业将获得NUS Master in Quantitative Finance学位，以及上交的结课证书。学费是RMB220,000；21Fall申请截止期是10.15-3.15。合作方向申请难度比NUS本部略容易一些。

收割机留学往年其他录取案例：

L同学-某211财经-经济学，3.7/7/660

L同学-某211财经-经管，3.86/7/660

L同学-某211财经-金融双语，4.0/7/710

L同学-某211财经-财政学，3.4/7/670

Y同学-某211财经-金融工程，3.5/90/323

就业：2012年成立的Centre for Quantitative Finance会直接将实习信息推送给学生，并组织行业分享会及招聘会，帮助学生尽快就业。毕业生主要就业去向：高盛、摩根士丹利等投资银行，大华银行、星展银行、华侨银行、丰隆金融集团等知名金融机构，从事衍生品定价模型建立、交易投资、风险管理等工作。NUS QF的同学在新加坡当地找实习/工作机会还是比较多。