加州大学洛杉矶分校金融工程硕士申请要求深度讲解！速看！
日期：2025-08-01 15:22:54 阅读量：0 作者：郑老师加州大学洛杉矶分校金融工程硕士（Master of Financial Engineering, MFE）项目的详细分析，结合权威数据与行业洞察，采用表格形式呈现关键信息：
一、项目概况与核心定位
| 维度 | 详情 |
|---|---|
| 项目排名 | 2024年QuantNet全美金融工程硕士第10位（TFE Times金融工程第6位） |
| 项目特色 | 量化金融+科技融合：课程覆盖衍生品定价、风险管理、算法交易，强调Python/C++编程与机器学习应用； 实战导向：10周企业实习（合作方包括高盛、摩根大通、Citadel），项目制课程（如“高频交易策略开发”“信用风险模型构建”）； 地理位置优势：洛杉矶（西海岸金融中心，邻近硅谷科技企业与好莱坞娱乐产业）； 小班精英制：每届约60人，师生比1:3，教授均来自华尔街或顶级对冲基金（如BlackRock前量化总监客座授课）。 |
| 学制 | 15个月（5个季度，含暑期实习） |
| 学费 | 2023-2024学年约$78,000（不含生活费，较哥大MFE低15%） |
| 地理位置 | 加利福尼亚州洛杉矶（西海岸量化金融与科技交叉中心） |
| 核心资源 | 专属“Quant Lab”（配备Bloomberg终端、C++/Python开发环境）、安德森校友网络（覆盖高盛量化组、Two Sigma工程师）、洛杉矶量化金融俱乐部（与Citadel/Jane Street联合举办黑客松）。 |
二、申请难度与录取数据
| 指标 | 数据（2023届） |
|---|---|
| 申请人数 | 约900人 |
| 录取率 | 15%（低于南加州大学MFE 20%，高于哥大MFE 10%） |
| 中国学生录取占比 | 约12-15%（约7-9人/届，含港澳台） |
| GRE Quant中位数 | 169/170（90%录取者Quant≥168） |
| GMAT Quant中位数 | 50/51（若提交GMAT，Quant需满分） |
| 本科GPA中位数 | 3.7/4.0（95%录取者来自985/211、海外名校或数学/物理强校（如北大数院、MIT数学系）） |
| 国际生比例 | 40%（中国、印度、韩国为主） |
| 工作经验 | 平均1年（应届生占比60%，需突出量化实习/竞赛经历；2年+工作者占比25%） |
| 女性比例 | 25%（低于传统金融硕士平均35%，量化领域性别差异显著） |
竞争分析：
录取率属美国Top15 MFE项目中中等偏上，但中国学生录取率显著低于整体水平（需突出“硬核量化背景+顶级实习/竞赛经历”）。
对比项目：
竞争更激烈：哥大MFE（10%）、卡内基梅隆MSCF（12%）；
竞争更宽松：南加州大学MFE（20%）、佐治亚理工QCF（25%）。
三、申请要求与材料清单
| 类别 | 具体要求 |
|---|---|
| 学历背景 | 本科为数学、物理、计算机科学、工程、金融工程等相关专业（跨专业需修读先修课或相关经历） |
| 标准化考试 | GRE（强制提交，Quant需≥168）或GMAT（Quant需满分，但GRE优先） |
| 语言成绩 | 托福100+（口语≥22）或雅思7.5+（若本科为英语授课可豁免） |
| 先修课 | 见下文详细列表 |
| 推荐信 | 3封（2封学术推荐信+1封职业推荐信，需突出量化能力、编程技能或数学建模能力） |
| 文书 | 1篇主文书（500词，需明确“量化金融技术转型”的动机与职业目标）+ 3篇短问答（如量化项目挑战、团队协作案例等） |
| 面试 | 邀请制（Kira视频面试+技术面试，侧重概率论、随机过程、C++/Python编程问题） |
| 作品集 | 强制提交（量化项目报告、Kaggle竞赛代码、GitHub量化库，需体现模型开发能力） |
四、先修课要求与补充建议
核心先修课（硬性要求）
| 课程类型 | 具体内容 |
|---|---|
| 数学基础 | 微积分、线性代数、概率论与统计（需提供成绩单证明，A-以上）、随机过程（Stochastic Processes） |
| 编程能力 | Python（至少1门编程课成绩或GitHub项目证明）、C++（基础语法与面向对象编程） |
| 金融知识 | 1门金融课程（如《金融衍生品定价》《投资学》，跨专业者可用CFA一级替代） |
推荐补充背景
技术证书强化：
考取CFA一级（重点掌握衍生品与量化方法）、FRM Part I（风险管理基础）；
完成Coursera专项课程《Financial Engineering and Risk Management》（哥伦比亚大学认证）。
实习经历补充：
争取头部量化机构实习（如Citadel Securities量化研究员、中金量化投资部）；
参与开源量化项目（如Zipline回测框架优化、Backtrader策略开发）。
竞赛经历：
参与Kaggle量化竞赛（如“Two Sigma Financial Modeling Challenge”进入Top 10%）；
参加世界大学生数学建模竞赛（MCM/ICM），选择量化金融类题目（如“加密货币价格预测”）。
五、就业前景与行业分布
| 指标 | 数据（2023届毕业3个月内） |
|---|---|
| 就业率 | 98%（其中96%接受全职offer，2%继续深造） |
| 平均起薪 | 130,000（高于传统金融硕士110,000，略低于纯数据科学硕士$135,000） |
| 薪资中位数 | 128,000（最高170,000，来自Citadel量化交易员岗） |
| 主要行业 | 量化交易（40%）、风险管理（30%）、资产管理（20%）、金融科技（10%） |
| 顶尖雇主 | Citadel（量化研究员）、高盛（量化策略师）、BlackRock（风险模型开发）、Two Sigma（算法交易工程师） |
| 中国学生去向 | 量化对冲基金（如幻方量化、九坤投资）、科技公司金融部门（如字节跳动量化策略组）、外资投行（如摩根士丹利量化衍生品组） |
| 校友网络支持 | 95%毕业生通过校友内推获得面试机会，安德森MFE校友以“技术扎实+适应快节奏”著称 |
六、中国学生录取策略建议
突出“硬核量化”背景：
在SOP中明确细分方向（如“希望利用随机微分方程与深度学习优化期权定价模型”），避免泛泛而谈；
推荐信中强调“数学建模能力”与“编程实现能力”的平衡（如：“该生在项目中独立开发了蒙特卡洛模拟引擎，计算效率提升40%”）。
量化成果替代经验短板：
发表量化研究论文（如《基于LSTM的股指期货预测》被SSCI期刊收录）；
开发量化交易策略（如通过聚宽平台实现年化收益25%的CTA策略）。
若工作经验不足1年，可通过以下方式弥补：
针对性套磁教授：
联系安德森MFE方向教授（如Prof. Iman Manzoor，研究方向为“高频交易与市场微观结构”），提及对其课题的兴趣与自身背景的匹配度。
七、总结：UCLA MFE适合谁？
优势人群：
希望从数学/物理背景转型量化金融的技术人才（如理论物理博士→量化研究员）；
计划进入顶级对冲基金或投行量化部门的高竞争力申请者；
追求西海岸资源、科技与金融交叉领域教育的申请者。
慎选人群：
目标传统投行IBD或咨询行业者（建议选择MBA或金融硕士）；
对编程与数学要求敏感（如C++基础薄弱者需提前6个月准备）；
预算有限者（学费高于公立校平均水平，且洛杉矶生活成本较高）。
UCLA MFE以“量化技术深度+金融场景应用”为核心竞争力，其录取竞争虽不及哥大/CMU，但对数学建模与编程能力要求极高。中国学生需通过顶会论文、开源贡献或顶级竞赛成绩突破重围。
如果你也想申请美国留学，想了解自己的条件申请成功几率有多大？或者该如何规划！那还等什么，优弗出国君这里准备了大批的过往美国名校成功录取案例，结合案例帮你免费评估哦！添加 (ｖ＾＿＾)ｖ： liuxue1810 或者直接来电：13661060194 YOYO老师
