新加坡国立大学一年能有多充实？兼顾定量金融课程和国内大券商实习，我做到了！

大家好，我是19年入读国大定量金融专业的学姐，今年8月已经顺利从理学院毕业，目前处于秋招求职阶段。在国大的这一年，我修读了十门课程，完成了长达8个月的两段行研实习，在不断认识自我和反思中找到了自己的职业方向。

在QF中，大家各自都有着多样的选择。我见过技术过硬的同学先人一步进入当地职场实习，拓展人脉和争取转正的机会；一心学习专业知识的同学会利用课余时间去泡图书馆、自习室，踏实认真地完成每一个project；还有的同学加入了校内的社团，在射箭练舞运动中获得乐趣......当然，你也可以有更多样的搭配方式。

是时候展示下真正的技术啦

基于我自身入学时的情况：本科就读于国内985高校财务管理专业，曾自学C语言和Python，无券商实习经历，毕业后打算回国求职，无明确求职意向，我选择了第一学期主打学习课程知识，夯实专业基础，第二学期远程实习并争取留用。

接下来，我将详细介绍我的经历，希望能给学弟学妹们提供些许建议。

一、我在QF课程中的努力

作为过来人，我想以亲身体验来介绍下国大定量金融项目的一些相关信息。

学制、考核及选课

NUS定量金融专业是归属于理学院数学系下的一个研究分支，毕业时拿到的学位类型是master of science，这对于有些理科情怀的我来说无疑是个很大的加分点。master学生需要在1-3年内修满10门课，每门课4个学分，平均学分绩达到B-及以上，折算成3.0/5.0，方可毕业。根据理学院的规定，获得A-及以上的同学不得超过课程人数的40%，而基于我自己和对周边同学情况的了解，只有少数表现优秀的同学在课程中获得满绩（即A或A+），大部分人集中在A-到B-的区间，顺利毕业的难度并不大。

课程的考核通常包括课堂小测、课后作业、大作业（presentation和report）、期中考和期末考，具体选择的考核类型和分数占比取决于授课教授，像Prof.Zhou和Prof.Kou喜欢采用随机课堂小测，考察同学们现学现用的能力，非常有趣，但也着实会带来一些心理恐慌。

每个大学期最多允许master修读4门课，每个小学期1门课，其中也包括19年新设的备受关注的实习module。每学期的必修课会由助理统一操作，有延毕打算、希望取消必修课的同学只需要发邮件向助理说明情况，取消选修课则需要个人在规定时间内在选课系统上操作。

对于选修课程的选择，我的建议是前期做好充分的信息收集，了解课程内容和难易程度，再结合自身能力、发展需求和时间规划进行选择。我一直觉得提前了解课程难度是选课中很有必要的一个环节，我并不推崇大家都选择简单的课程以获得更高的分数，但我支持避开自己劣势的做法，因为学习的过程可能会非常痛苦，花费太多精力以致于耽误其他课程的学习。例如在第一学期，我冲着自己对数学的喜欢，选择了数学专业的Computational Mathematics这门课程，但作业ddl到了，我还是毫无头绪，尽管在这期间我一直在寻找资料学习，最后还是选择了跟自己妥协，申请换课。

此外，定量金融课程的另一个加分点就是project特别多，可以添加到个人简历的项目经历中，尤其是对于想转技术岗的同学来说，一些有编程项目的课程像Numerical Methods in Quantitative Finance，AI&Fintech无疑是最佳选择。

课程设置

以下是我一年的课表，顺便记录下编辑这张图表时被勾起的零零散散的回忆吧。

MA4269 Mathematical FinanceII

我在QF上的第一门课，也是我印象最深刻的一门课。

授课的教授是一位新来的老师，我们私下里经常直呼其名“韦伯”，也打探过这位老师曾就职于JP摩根。第一节课老师可能有些紧张，话有些少，也可能是我们还尚未进入状态，不少人的课堂反馈是......听不懂。但很快地，他就采取了改进措施，通过在课堂上现场演算推导的步骤，一步步引导我们得出结论。简洁清晰的PPT和逻辑严谨的课堂讲解使得他成为了我的idol，学期结束之后，我发了一封感谢邮件给他，还被翻牌回复了。

QF5203 Risk Management

一门惨遭全体学生“抗议”的课程。

为什么呢？因为作业量过于繁重，但现在回想起来，其实并不是作业量大，而是因为做作业的时候走了太多弯路，明明老师都引到门口了。在这门课程里，你会接触到许多不同定义的利率，会一手Excel一手Python，也需要学会查看并根据需要调用QuantLib的相关函数。对于风控选手来说，这或许是一门最为对口的课程。

QF5202 & QF5207

在大牛教授的课堂收获超绝体验。

Prof.Dai(QF5202)和Prof.Kou(QF5207)都是在量化金融领域非常有名的教授，他们研究的课题除了前沿的部分，也有中国特色的部分。在Prof.Kou的课上，我们比较系统地学习了加密货币和区块链的基础知识，并且也通过插件模拟了交易过程，巧合的是我刚上完课，就在暑假实习的面试中被问到了区块链相关的内容。而在Prof.Dai的课上，我们小组的project课题恰好是一款中国特有的金融产品，感叹其设计巧妙的同时，也无奈于相关研究资料的匮乏。

又是那个熟悉的冷得让人瑟瑟发抖的教室

出于篇幅考虑，课程信息我就不再赘述了，等同学们入读时再慢慢体会吧~

如何成为优秀的“QF人”？

想要游刃有余地学习定量金融的话，我再查漏补缺给大家介绍一些小tips吧（敲黑板了）

第一，学好专业的第一门课非常重要，这不仅与日后其他课程的学习息息相关，也会增强个人的积极性和自信心。QF第一学期的课程基本都是围绕期权的定价模型展开，课程之间对不同模型和数学方法的使用有所侧重。缺乏对期权基本认识的同学可能会在第一二节课自信心受挫，对此我建议先从《公司理财》、《期货、期权及其衍生品》、《投资学》等金融教材入手，对期权有基本的认识后，再结合课堂和PPT深入学习。

QF的课程一般会涉及数学中的微积分和概率论，国内高校一般都设有相关的数学课程，问题不大。总的来说，对于陌生金融产品的学习，时间允许的情况下，我会从经典教材、教授论文、券商的研究报告入手，全面了解产品的相关属性，再深入攻克老师每一页PPT上的知识点。

第二，除了金融知识之外，定量金融有很大的比重在编程上，你可能需要学习Matlab、R语言、Python和Cpp。但编程语言百变不离其宗，在基础的函数应用上，不同语言的差别只是使用不同符号代替同一含义的语句。所以，对于零基础的同学，入门编程无需因过于纠结学习哪门语言而久久不去行动，可以从最简单的C语言入手，或者从比较受欢迎的Python入手，重点学习像数据类型、条件语句、循环语句、函数调用等基础知识。同时，结合做题，检验自己的学习成果。Leetcode上提供了不同难度的编程题目，可以根据自己需求选择。实操过程中，要敢于尝试，善用google等搜索引擎，大部分问题都可以在google上找到解决方案。

第三，对于部分必修课程，国大提供了相应的tutorial帮助同学们巩固课堂知识，tutorial的题型都是经典考题，与期末考题相似，非常值得花时间研究。但接触下来，很多同学往往只停留在tutorial课上抄答案，课后对照答案理解的阶段，建议大家最好在课前先尝试做一遍，不会做的也可以写下自己的大致思路和遇到的问题，上课时可以校对答案，发现自己理解的偏差，课后也能及时向老师请教。

深夜的utown还是挺振奋人心的

二、我的券商实习之路

第一学期的我基本都把时间花在了上课、阅读教材、完成tutorial习题、leetcode做题和project讨论，前期打下的基础也方便了我在第二学期将时间和精力转移到全职实习当中。相比其他在新加坡当地实习的同学，我选择的是在国内的大券商做行研实习，一方面是出于日后回国求职的打算，另一方面是为了保证在一年内以不错的成绩毕业。

找投途径

排除疫情影响，行研实习确实是为数不多允许远程的实习，比较适合实习小白和希望回国从事金融行业的同学。然而，金融行业的实习往往供不应求，内推方式也习已成俗，合理地使用自己的校友资源才是省时省力的捷径。在海投简历得不到反馈的时候，我选择了向本科同学寻求内部推荐，很快得到了回应，开始了我在券商的实习。

当然，如果有多个内推选择、且个人从事行研的意向不是特别明确的时候，我建议你选择一个自己感兴趣的、以后可能从事的行业进行研究，因为在耳濡目染中，你对该行业的了解会更多，对相关业务或政策的理解会比较深入到位，这段经历也可能成为求职时成功进入这个行业的敲门砖。

工作内容

对于新手，行研实习的前期会有大量的数据录入工作，特别是赶上财报季，可能会与课程时间冲突，为了不影响团队进度，我有时也会在课上完成实习任务，课后再回看录播。很多人可能会问如何在行研实习中快速进阶，我的答案是认真、主动、多思考。

录财报的工作很简单，但一不留神也容易出错，能否在短时间内保证高度的准确率考察的是你对待工作的认真程度。我曾为了备考期中考请假，考完试后领导没有布置任务给我，我便主动私戳领导，解释自己考完试了，随时可以接收任务，这也是后来领导将我纳入留用人选的一个加分项。

实习到了一定阶段，可能是你对模型的熟悉程度足够火候了，也可能是领导想把你当留用人选培养，就会有学习书写分析报告的机会，这时候，除了抓住领导给你写报告的机会好好表现，平时也应当熟悉内部学习资料，多看看团队的报告产出，研究分析思路，不懂就问。

本硕所学对实习的重要推动

实习过程中，本科所学的会计知识在阅读财报和学习模型上发挥了一定的作用，但相对来说，这些内容是可以在短期内充电弥补的，令我困惑的还是在大框架上的把握和核心业务的分析。与定量金融有些相似的是，万物皆可量化，定性的解说常常会遭遇无凭无据的骂名，用公式和数据说话才是硬道理。在定量金融的学习中，我常感叹简单的公式居然可以表达出投资者的取舍过程，而在行研的实习中，企业的兴衰成败或许也在数据里渐渐明朗。

无巧不成书，我被同学内推到了银行组，在领导的带领下，我更深入地理解了基础货币、货币政策、银行职能等专业知识，也尝试通过银行的业务规模与利率变动来分析业绩。我曾经以为这些是和我专业所学完全分割的板块，但直到Risk Management谈到利率，Prof.Kou分析了加密货币，我觉得两个板块相通了，知识体系开始在我脑海中形成，并且在局部上是完整统一的，我开始有底气在某个话题上发表看法了。面试时候，有人问我数字货币的推出会不会影响支付宝和微信支付，我选择了从现有货币和加密货币的差异作为一个角度切入回答，虽然不一定完全正确，但至少也能从专业角度给出看法。

实习收获

虽然最后我没有选择在行研这条赛道上继续走下去，但实习中通过与他人对比、领导评价，逐渐加深了对自己的认识，比如有主人翁精神、思路清晰。实操技巧的话，在对模型进行锤炼中，Excel的技巧也突飞猛进，与学生时代不同的是，对Excel的审美会更偏职业商务一些，表格的设计也会从客户的需求角度进行编制。另一方面在碰到陌生的领域，会寻找相关的研报深入了解行业运作模式。

从职业选择上，定量金融专业结合行研实习能够走的路子还是比较多的。除了传统的金融业和我前边提到实习中你所研究的行业外，各类互联网金融产业，比如零售领域的消费金融，对公领域的物流金融、供应链金融都是对口的选择。