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此外我还参加了一些相关度比较高的比赛。首先是两个数模比赛：一个是2017年的美赛，还有一个是小美赛。这个小美赛是一个网络赛，虽然含金量没有特别高，但是对我自己之后参加美模还是很有帮助的。然后我还参加了Worldquant量化建模比赛：这是由Worldquant公司举办的，参赛者们可以在平台上传自己的量化策略，最后根据排名可以获得去Worldquant实习和工作的机会。

除了数模和量化比赛之外，我还参加了一个商业分析的比赛，这个比赛大家应该有所耳闻，它是由法国巴黎银行BMP所举办的Ace Manger商业分析比赛。

专业选择&兴趣挖掘

我主要申请的是港新的项目，综合考虑指南者老师专业的建议并且结合我自身的兴趣，我最后决定去新国立的金工硕士。我也会根据我自己的经历出发，为大家选择专业方面提供一些参考建议。

在实习中确定职业规划

我的实习经历覆盖面比较广，并没有都集中在某个金融行业里面，这也是我为了体验不同金融类公司的工作氛围，想要确定自己最感兴趣的行业的初衷。

我大二的时候是在中国银行的金融产品部实习了两三个月，虽然主要是做一些打杂的活，但也接触了国有银行的一些工作。

暑假的时候我去了普华永道的审计，其实四大的审计在暑期的时候是一个淡季，所以实习的那段时间并没有体会到太多工作的强度，但工作内容确实是如我所想的有一些枯燥，主要原因是我觉得审计的工作内容重复性比较高，主要是做一些对数，或者说是用excel处理数据这一方面的工作，这次实习也让我对四大审计这条职业规划产生了质疑。

之后因为有朋友跟我说外资银行的前台可能比较有挑战性，因此我有针对性的找到了恒生银行的前台实习。恒生银行的前台大概有六个部门，我当时负责的工作主要是用excel进行数据处理，或者是帮他们进行利率方面的更新，的确是比较有挑战性的，实习的时间也比较长，觉得自己的收获确实很大。

最后一次实习是在一家私募的量化研究部，这是我在确定了自己感兴趣的专业方向之后，有针对性去找的一份实习。这一份实习让我收获良多，因为在这过程中我主要是用python来进行一个量化策略的回测，同时与我的老板和同事进行了很多量化方面的沟通，让我更坚定地想要走量化这一条道路。

所以我觉得大家可以参加各方面的实习，如果没有确定职业规划，就可以从这样一次次的实习当中挖掘自己感兴趣的职业。

指南者这边针对签约的学员也会有定期的实习内推信息推送，大家可以充分利用好这个资源。

在比赛中挖掘兴趣

上文中我提到的Worldquant 的量化比赛，当时接触到这个比赛的时候就特别感兴趣，因为这是我第一次接触到量化，感觉它将我本身所学的金融专业以及编程、数学建模的知识很好的融合在一起，简直就是我的理想专业。

在准备比赛期间我看了一些量化和编程方面的书，并且跟金工、统计专业的老师和同学进行沟通，因此在量化研究这一方面有了很多的收获。

所以我一直将这个比赛作为我选择就读金工专业的起点，虽然我之后在比赛上面没有取得特别好的成绩，没能够到Worldquant去实习，但我觉得这个比赛对我的意义是非常大的。

所以给大家的建议是去参加不同的比赛，可能在某一次比赛中就挖掘出了自己真正感兴趣的东西，这其实是对我们的职业规划或者说是整个人生的发展方向都是非常重要的。

背景提升

背景提升这部分主要是针对商科（偏数理方向）申请的同学，基于我自己的经历跟大家分享金工、统计、商业分析这些专业中，哪些经历或者说哪些经验是对自己的申请非常加分的。

数学建模比赛

比如高教杯大学生数学建模竞赛，美国大学生数学建模竞赛等，这些数学建模比赛现在越来越多。在数学建模的比赛中获得一个很好的名次固然是很重要的，但是从中学到的经验或者是获得的经历才是更重要的。

就我个人而言，我参加的两次数学建模比赛名次都没有很好，一次是获得了H奖，一次只有S奖，也就是三等奖，但是我在两次数模比赛中收获的经验是非常丰富的。

数学建模是一个短时间的比赛，因此在短时间内快速学习的能力其实是非常重要的。我当时负责英语写作和编程这两块的工作，不仅要跟负责建模的同学沟通，把他的idea都表达出来，还要和另外一个负责编程的队友一起编程，自己的收获也真的很多。

并且数模经历也是在后期文书的写作中的一个很重要的素材，我也特别感谢指南者的文书老师们，她们帮我把这段经历很好地融合在了文书中，为我的申请加分不少。

后期面试的时候，面试官也经常会问到数学建模这一块的内容。比如我在新加坡管理大学的量化金融专业面试时，面试官就问了很多数模竞赛的问题，他觉得一个学金融的学生参加了这么多次数学建模竞赛，一定是对这方面非常感兴趣的，我觉得对我的申请加分很多。

科创项目

我有两个科创项目，一个是校创，一个是国创。建议大家大一到大三的时候尽量多参与。大一的时候因为刚进校，没有什么经验，就可以去找一些学长学姐，然后跟着他们做一个项目，这样在积累一定经验之后，大家在大二到大三的时候就可以自己立项，找一个感兴趣的话题，找一些志同道合的队友，然后组建一个团队。

科创项目对自己的帮助是很大的，不仅可以帮助自己提升数据处理、编程的能力，也可以帮助自己提升快速阅读文献方面的能力。

简单介绍一下我参与的两个项目，一个是校创项目——养老金入市对养老金缺口的影响和风险评估。我在项目中主要是担任编程方面的工作，也就是用Matlab做一个养老金缺口方面的模型，然后也跟统计系的同学一起沟通，研究出了养老金缺口形成的数据的时间，这个项目对我Matlab的实操能力起到了很大的提升作用。

我第二个项目是国创项目，主要研究的是股权激励跟企业创新之间的关系，是基于创业板上市公司的数据的研究。我在项目中主要担任数据分析这一块的工作，就是用R语言做了一个多因子的回归模型，之后也做了一些异方差之类的处理。

大家可能有所烦恼的是如何确定一个自己感兴趣的项目进行研究。首先可以跟自己的老师进行沟通，看他们能否给你一些建议，或者是否有一些已经可以做的项目让你参加。

另外大家平时可以在自己的专业课中多挖掘一些自己感兴趣的内容，然后深入研究一下，也可以作为一个科创项目的研究课题。

科创项目的小伙伴怎么找？我的建议是可以找不同专业的同学，我自己的两个项目都是和不同专业的同学组队，这样不仅可以取长补短，也可以激发出更多的想法。

实习

很多学弟学妹可能会苦恼于找不到一份量化实习，或者说是一份合适的数据分析实习，因为很多企业的招聘公告上面写的都是需要硕士及以上学历，有的甚至还需要博士及以上学历，其实根据我自身经历来看，还是有很多公司的量化部是招本科生的。

据我自己的了解，有两类公司目前还是对优秀的本科生敞开大门的，首先就是私募量化。我上文有提到，我就是在一家私募基金的量化部实习了大概四五个月，当时的boss在和我沟通的过程中提到他们很看重实习生是否有快速处理问题的能力，这一点是非常重要的。

另一类招本科生的公司就是金融科技公司，比如Ricequant、JoinQuant，熟悉量化的同学应该都有听说过，这是两个很有名的量化平台。他们的平台上面有很多优秀的研报，包括一些用户自己发的策略。这些公司现在也是会对优秀的本科生敞开大门的，他们一般都有一个共性的要求，都是需要你在他们的平台上面有发布过自己的研究报告等，所以感兴趣的同学可以到他们的网站上面去具体了解一下。

想要进入这些公司实习，首先最重要的是需要掌握一种或多种的编程语言，比如说python、Matlab、R语言这些适合数据分析的编程语言。这里的熟练掌握是指可以用一种编程语言快速的进行数据处理和分析的能力，所以大家需要深化一下自己在编程数据处理方面的能力。

此外实习公司还需要我们有较强的数学建模和数据分析能力，如果有在数模比赛还有科创这方面有体现出数据分析能力，那就很有可能获得这些公司的实习机会。

另外据我的了解，指南者留学这边也有针对量化和数学建模开发的训练营课程，如果大家想提高这方面的能力，参加这些训练营也是大有裨益的。

编程自学心得

编程的学习，对商科（偏数理方向）的申请非常有帮助。很多学弟学妹们都有两个顾虑，一个是零基础怎么学编程，另一个是学了好多编程感觉都不精通应该怎么办？

我在大一的时候在学校学过python，学了大概一个学期，但是之后因为一直不用，所以都忘记了。然后大三上专业课的时候就涉及了很多编程方面的语言，比如金融时间序列学了Matlab，计量经济学学了R语言，金融资产定价学了C语言。这些课上老师只会介绍一下简单的用法，具体核心的用法需要自学。我一开始是看语法书，觉得帮助不是很大，然后就去看相关的网课，做一些实操项目。

给大家分享编程学习这方面的建议。第一点是至少可以熟练掌握某一种编程语言，我给大家推荐的是python，因为python作为一个脚本语言，是适合新手入门的。从一种相对比较简单的编程语言入门，然后一步步进阶，是对自己比较有帮助的。

我还建议大家去Coursera网站上学习编程方面的网课。Coursera上面不仅仅有python，还有JAVA、C 语言等各种方面的网课，从很基础的语法再到很深入的数据分析都有涉及，只要你花心思去找，肯定有你感兴趣和适合你的。

我在Coursera上面学了很多网课。我觉得Coursera上面最大的好处是每节课之后会有作业，做这个作业就可以检查你这节课是否学的扎实。

最后，建议大家可以多做一些实战的项目练手，这些实战项目不仅是数模、科创、实习，还可以去网上寻找合适的项目，我给大家推荐一个网叫GitHub。这个网站上面有一些项目托管，因为很多项目都是自己有开源的，所以你可以很清楚地看到他项目背后的代码逻辑。

我在上面学习了一个量化平台框架的搭建。所以大家可以到GitHub上面去搜索，有没有自己感兴趣的项目，如果有的话就可以copy下来，然后学习一下它的源代码，对自己编程方面是非常有帮助的。