数学→量化→金融工程 投行学长上岸分享

👋大家好，我是25届的S学长，目前就职于J.P. Morgan 担任credit risk analyst, 今天和大家聊聊我为什么在研究生阶段选择了纽约大学的金融工程专业。很多同学在申请的时候都会纠结：到底是选金融工程、金融数学，还是数据科学、商业分析？今天结合我的经历给大家做个分享 ❓为什么选择金融工程 我本科是学量化经济+数学的，在实习阶段发现，金融行业已经不是单靠金融理论就能吃得开。无论是风险管理、量化交易还是衍生品定价，核心竞争力都在于数学建模+编程能力+数据分析的结合。因此在研究生阶段我选择了既能继续打磨数理建模能力，又能锻炼编程和数据分析，同时又贴合金融市场实际的专业。NYU 的金融工程正好就是这样一个交叉学科 ✨NYU MFE的优势 地理位置好：项目在布鲁克林，离曼哈顿华尔街仅一地铁站，拥有大量进入投行和基金公司实习的机会 课程实用：既有数学和概率论的硬核内容，又非常强调编程（Python、C++）和机器学习在金融里的应用 就业导向：NYU MFE的毕业生在投行、对冲基金、金融科技公司都很受欢迎，校友圈也非常强大 方向灵活：项目有不同 track，比如计算金融、金融数据分析、风险管理等，可以根据兴趣选择 🔍和其他专业的对比 金融工程 (FE)：数学+编程+金融应用，最贴近行业实际，适合进投行、做量化或风险管理 金融数学 (FinMath)：偏理论和数学推导，如果数学功底很强，想读博或做模型研究，这个更合适 数据科学 (DS)：更广泛，算法、机器学习都学，但金融只是应用之一。想在科技、互联网或跨行业发展，它很有优势 商业分析 (BA)：数据驱动的商业洞察，编程和数学没那么深，偏向咨询、管理、战略类工作 总结一下，如果大家确定未来要扎根金融行业，尤其是想做 Quant 或风险管理，FE 是最合适的选择；如果想跳出金融行业，转去互联网或科技公司，那数据科学可能更合适；商业分析则更像管理方向的跳板 🌟给学弟学妹的建议 其实没有哪个专业是“最好”的，关键是和你未来的方向契不契合。多思考自己是想往金融业扎根，还是去科技公司，或是未来走咨询管理方向。确定目标，再看哪个项目能帮你实现，那就是最适合的