申美国金工，这张华尔街入场券请收好

去年秋天，我在纽约参加一个留学生校友聚会，碰到了一个刚从CMU毕业的学长，小K。他本科是国内某985大学的计算机专业，一个标准的“码农”预备役。大家聊起工作，当很多人还在为H1B抽签和“大厂”裁员焦虑时，小K轻描淡写地说，他入职了Jane Street（一家顶级的量化交易公司），起薪包轻松超过35万美元。

在场的人瞬间安静了，接着就是一片惊叹。我记得一个学金融的学妹忍不住问：“你不是学CS的吗？怎么去了华尔街，还拿这么高的薪水？”

小K笑了笑，说：“我读了个金工硕士啊。其实，我们这种有CS或者数学背景的，转去做量化，才是真的‘专业对口’。”

他这句话，点醒了在场的很多人，也包括我。我们总以为华尔街是金融和经济专业学生的专属领地，但实际上，那张真正通往华尔街核心岗位——量化交易员、策略研究员的“入场券”，很多时候握在那些懂数学、会编程的“技术宅”手里。这张入场券，就是我们今天要聊的主角：金融工程硕士，Master of Financial Engineering，简称MFE。

它听起来高大上，甚至有点神秘。但说白了，它就是一门教你如何用数学模型和计算机技术去解决金融问题的硬核学科。如果你是一个对金融世界充满好奇，又不想放弃自己数理编程优势的理工科同学，那么，这篇文章你一定要看完。它会用最接地气的大白话，带你彻底搞懂这张“华尔街入场券”到底该怎么拿。

什么是金工（MFE）？它和金融硕士（MSF）有啥不一样？

很多同学经常把MFE和MSF搞混。简单粗暴地打个比方：如果说金融世界是一场F1赛车比赛，那么传统的MSF毕业生更像是车队经理、分析师或者市场营销专家，他们懂规则、懂市场、懂商业运作。而MFE毕业生呢？他们是负责设计引擎、调校空气动力学、编写引擎控制程序的工程师和数据科学家。他们不一定懂怎么拉赞助，但他们能让赛车在赛道上快0.01秒，而这0.01秒，可能就意味着几百万美元的盈利。

所以，MFE的核心是“Engineering”，是工程。它的课程表里，你看到的不会是《公司金融》《并购重组》，而会是《随机微积分》《C++在金融中的应用》《机器学习与量化交易》《衍生品定价模型》。它的招生官，看到一份布满高阶数学、统计和计算机课程，且分数都是A的成绩单，会比看到一份有各种商业竞赛、学生会主席经历的简历更兴奋。

根据QuantNet 2024年的最新排名，顶尖MFE项目毕业生的平均薪资水平非常惊人。比如排名第一的巴鲁克学院（Baruch College CUNY）MFE项目，毕业生在毕业后6个月内的平均基本工资和签约奖金总和达到了惊人的$219,830。而像卡内基梅隆大学（CMU）的MSCF项目，其2023届毕业生的平均起薪也高达$165,138，奖金另算。这就是MFE的魅力所在——用硬核技术，换取硬核回报。

神仙打架：顶尖MFE项目大盘点

申请MFE的过程，堪称“神仙打架”。申请者背景五花八门，有数学、物理奥赛金牌得主，有清北复交的顶尖理工科大神，还有已在业界工作的程序员。想在这场竞争中脱颖而出，首先你得了解你的“战场”——各大神校的项目都有什么特点。

第一梯队：四大天王 Baruch, CMU, Berkeley, Princeton

1. 巴鲁克学院 (Baruch College, CUNY) MFE

特点：“华尔街黄埔军校”，性价比之王。Baruch隶属于纽约市立大学系统，虽然综合排名不高，但它的MFE项目常年霸占QuantNet排名第一。项目位于纽约曼哈顿，地理位置得天独厚，校友网络遍布华尔街各大公司。课程非常实践导向，强度极大，以培养能直接上手工作的Quant为目标。项目主任Dan Stefanica教授是业界的传奇人物，他亲自把关每一位学生的录取和培养。

招生偏好：极度看重数学功底和编程能力。他们甚至会给申请者发编程和数学测试。根据最新的2023年入学学生档案，录取学生的平均GPA为3.88，GRE量化部分平均为170分（满分！）。录取的学生背景通常是数学、物理、计算机、工程等强数理专业。一个真实的案例是，我认识的一位同学，本科是国内某大学的统计学专业，凭借着几乎满分的数学课成绩和一段在券商金工组的实习，通过了Baruch的层层面试，最终拿到了录取。

2. 卡内基梅隆大学 (Carnegie Mellon University) MSCF

特点：计算机与金融的完美结合。CMU的计算机学院是世界顶尖，所以它的MSCF（Master of Science in Computational Finance）项目也带有浓厚的CS色彩。课程设置非常均衡，涵盖了金融、数学、统计和计算机四大模块。项目时长1.5年，分纽约和匹兹堡两个校区，给学生提供了充足的实习和学习时间。CMU的就业服务（Career Service）是出了名的强大，校友资源非常给力。

招生偏好：特别欢迎有强大编程背景的申请者。如果你是CS专业，或者辅修了CS，刷题能力很强，那CMU会非常喜欢你。2023年秋季入学学生的平均GPA是3.83，GRE量化平均分169。值得一提的是，CMU的面试技术性很强，会深入考察你简历上写的每一个项目和技术细节。

3. 加州大学伯克利分校 (UC Berkeley) MFE

特点：“硅谷+华尔街”的双重光环。Berkeley的MFE项目隶属于Haas商学院，项目时长仅一年，节奏非常快。它的特色是强制要求学生在入学前完成一个为期12周的实习，这保证了所有学生都有一定的业界经验。地处湾区，除了传统的金融机构，毕业生去向也包括了各大科技公司的Fintech部门和量化对冲基金。

招生偏好：非常看重工作经验和职业成熟度。申请者平均有3-4年的工作经验，虽然也招收应届生，但对实习的质和量要求极高。根据官方数据，2023届学生平均GRE量化成绩为169。他们喜欢背景多元化的学生，一个典型的录取者可能是：一个有两年软件工程师经验的CS硕士，决定转行做量化开发。

4. 普林斯顿大学 (Princeton University) MFin

特点：理论深度之王，学术殿堂。普林斯顿的Master in Finance项目虽然不叫MFE，但内容和定位完全是顶尖金工项目。项目隶属于Bendheim金融中心，学术氛围浓厚，课程的数学深度是所有项目里最强的。如果你想在量化领域做更深入的研究，或者未来有读博的打算，普林斯顿是绝佳选择。项目规模很小，每年只招收30-35人，竞争极其惨烈。

招生偏好：“数学天才”的聚集地。他们对申请者的数学能力要求达到了极致。录取的学生很多都有数学或物理竞赛的背景。我听说过一个案例，一个申请者在面试中被要求现场推导一个复杂的随机过程公式。所以，没有金刚钻，别揽这瓷器活。

第二梯队：实力强劲的潜力股 NYU, Columbia, Chicago, MIT

除了“四大天王”，还有很多顶尖大学的MFE项目同样实力非凡。

纽约大学 (NYU) Tandon学院的MS in Financial Engineering 和 Courant数学科学研究所的MS in Mathematics in Finance (MSMF) 都非常出色。Tandon的项目更偏工程和实践，而Courant的项目则更偏数学理论，背靠全美第一的应用数学研究所，师资力量极其雄厚。

哥伦比亚大学 (Columbia University) 的MS in Financial Engineering (MSFE) 隶属于工程学院，项目规模较大，课程选择多，校友网络强大，地处纽约的优势不言而喻。其就业报告显示，2023届毕业生98%在毕业后6个月内找到了工作，平均基本工资超过$130,000。

芝加哥大学 (University of Chicago) 的MS in Financial Mathematics (MSFM)，背靠经济学和金融学的重镇，理论功底扎实，量化氛围浓厚。芝加哥也是全球重要的金融衍生品交易中心，就业机会丰富。

麻省理工学院 (MIT) 的Master of Finance (MFin)，虽然叫MFin，但其量化方向（Quantitative Finance Track）与MFE无异。依托MIT强大的理工科背景和斯隆商学院的资源，毕业生在业界非常抢手。

申请三件套：光有高分是远远不够的

了解了各大项目，我们再来聊聊如何准备申请材料。记住，MFE申请看的是你的“三维”：数学背景、编程能力和量化经验。这三者共同构成了你的核心竞争力。

1. 硬核的数学背景：你的成绩单会说话

招生官在看你的成绩单时，会像侦探一样寻找关键线索。他们会重点关注以下课程：

• 基础课：微积分（多变量）、线性代数、概率论、微分方程。这几门是基础中的基础，分数必须高。
• 进阶课：随机过程、时间序列分析、数值分析、偏微分方程、实变函数。这些课程是加分项，能证明你具备学习高级量化模型的能力。

Baruch MFE项目的官网上明确写着：“我们希望申请者已经完成了……课程，并取得了优异的成绩。”然后列出了一长串数学课清单。所以，如果你现在还是大二或大三，赶紧看看自己的课程表，缺什么就赶紧去补，无论是本校选修还是参加暑期课程。

2. 实战的编程能力：用代码证明自己

“精通C++/Python”这句话在简历上显得很苍白。你需要用实际的项目来证明。MFE项目看重的编程能力主要体现在两个方面：

Python：主要用于数据分析、机器学习建模和策略回测。你需要熟练使用Numpy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib等库。一个好的展示方式是，在GitHub上建立一个自己的项目，比如复现一篇经典的因子投资论文，或者用机器学习模型预测股票价格波动率。即使模型不完美，这个过程也能体现你的学习能力和动手能力。

C++：在高频交易和衍生品定价领域，C++因为其运行速度快而占据主导地位。你需要了解C++的面向对象编程、数据结构、算法，甚至是一些性能优化的知识。刷LeetCode是必须的，至少要能轻松解决Medium难度的题目。面试时，面试官很可能会让你在线共享屏幕写代码。

3. 高含金量的量化经验：实习是最好的敲门砖

一段好的量化实习，能让你的申请材料瞬间提升一个档次。它告诉招生官，你不仅有理论知识，还了解这个行业真实的工作状态。

什么样的实习算“高含金量”？

• 岗位相关：Quant Researcher, Quant Trader, Quant Developer, Strats, Risk Management等都算。
• 公司知名：顶级的对冲基金（如Citadel, Two Sigma, D.E. Shaw）、自营交易公司（如Jane Street, Hudson River Trading）或者大型投行的量化部门是最好的。
• 工作内容：你参与了策略的研发、回测，还是仅仅在做一些数据清洗的辅助工作？在简历和文书中，一定要具体描述你做了什么（What you did），用了什么技术（How you did it），以及取得了什么成果（What was the result）。例如：“利用LSTM神经网络模型预测未来5分钟的股指期货走势，回测夏普比率相比传统ARIMA模型提升了15%。”

如果实在找不到顶级的实习机会怎么办？退而求其次，参与教授的量化研究项目、参加Kaggle等数据竞赛、或者自己做一些高质量的个人项目，都是很好的补充。

文书与面试：讲一个属于你自己的“Quant故事”

当你拥有了强大的三维背景后，文书（SOP）和面试就是你把这些珍珠串成一条项链的过程。你需要讲一个有逻辑、有说服力的故事。

你的故事线应该是这样的：

“我本科学的是XX专业，这让我对YY（某个数学或计算机领域）产生了浓厚的兴趣。在ZZ（某门课或某个项目）中，我第一次接触到如何将YY应用到金融问题上，这让我非常兴奋。为了深入探索，我做了AA（某段实习或研究），在其中我解决了BB问题，并意识到我需要更系统的知识来解决CC挑战。因此，我希望申请贵校的MFE项目，因为你们的DD课程和EE教授的研究方向与我的目标完美契合。我的短期目标是成为一名量化研究员，长期目标是……”

你看，这个故事把你的过去、现在和未来都连接了起来，展示了你清晰的职业规划和强烈的申请动机。而不是简单地罗列“我GPA很高，GRE很高，我做过实习”。

至于面试，除了准备好你简历上的每一个细节，还要准备一些经典的概率题和脑筋急转弯，比如“一个正方形里随机撒两个点，它们之间的距离期望是多少？”“下水道的盖子为什么是圆的？”这些问题考察的不是你是否能立刻给出答案，而是你的逻辑思维过程和压力下的反应能力。

这条路确实不好走，充满了挑战和竞争。申请MFE，就像是参加一场智力和毅力的马拉松。你需要付出比常人更多的努力去学习高阶数学，去一行一行地敲代码，去做可能枯燥但至关重要的研究。

但这又是一条回报极其丰厚的路。它给那些不甘于只做传统金融或纯粹技术的同学，提供了一个将两者结合、创造巨大价值的舞台。当你用自己写的算法在一个毫秒内完成一笔交易，当你用数学模型精准地预测了市场的波动，那种成就感是无与伦比的。

所以，如果你是对数字敏感，对代码着迷，渴望在金融世界里掀起技术浪潮的挑战者，那就别再犹豫了。这张通往华尔街的硬核入场券，值得你拼尽全力去争取。未来的某一天，当你坐在华尔街的交易大厅里，你会感谢今天这个为了梦想而全力以赴的自己。