※ 本文为指南者留学学员原创，转载请联系授权
学员背景
W同学
本科背景
曼彻斯特大学 数学与金融专业
GPA 3.5
录取（2022秋季入学）
香港科技大学 金融科技
申请时间：2021-10-25
录取时间：2021-12-18
香港中文大学 金融科技
申请时间：2021-12-02
录取时间：2022-01-24
01
背景介绍
我在指南者留学一共参加了两个项目，“基于A 股财报信息质量因子的选股策略”和“良品铺子公司投资分析”，目前是HKUST Fintech和CUHK Fintech的offer holder。总的来说，前者侧重量化，整个过程都需要使用Python；后者主要是基本面分析，但也需要财报相关知识来辅助建模和计算。简单讲，这两个项目的背景提升是“数理+金融”的实际应用，再配合我的两个成功案例，我们不难看出这两个项目非常有利于数量金融的申请。
在绩点不算亮眼的情况下，相关的背提能够直接增加自己的竞争优势。
02
项目介绍与收获
简单介绍一下课程中学到的东西。
“基于A 股财报信息质量因子的选股策略”：
这些技能非常实际，在学校都很难接触到。
“良品铺子公司投资分析”：
“良品铺子公司投资分析”主要借助Power BI和excel，这也是我第一次接触Power BI。基本面方面，波特五力模型是分析公司的最佳思路。量化及可视化方面，Power BI 不仅可以调用电脑内其他Excel中的数据编辑公式进行计算，而且可以同时使用可视化模板将数据清楚明了且精致地展示出来，比如用饼图表示各项资产的占比，用折线图表示利润率的变化趋势等。不同于Excel， Power BI中有好几十种可视化模板并且可以设置颜色、标题、图例等细节。和其他相比，Power BI不只是一个展示工具，更是一个专业的金融分析与可视化的利器。
此外，两个项目都配有作业练习，这能很好地检验我的学习质量。有时候听完课感觉都没有问题，但是在完成作业的过程中才发现很多操作并没有特别熟练，有些语句记住是不够的，使用顺序需要灵活变通。
这个项目给我最大的收获一方面是学到实用的编程技能，二是培养了有逻辑的编程能力。前者是我预料到的，后者其实比较超出我的预期，因为语句会不断更新换代，但逻辑性的思维印在脑中，终生受益。
必须明白每一个数字是怎么来、如何构建相应的预测模型以及细心耐心都非常重要。这三点对职业的理解也是我最大的收获。
我的项目研究成果（节选）
03
背景提升与申请
两个项目与数理金融专业的匹配度非常到位，我把他们写在了CV和PS里，分别讲了大概的项目流程和过程中遇到的具体挑战，以至于我在GPA劣势的情况下还是拿到了HKUST 12.18的无面录取。
我参加的两个项目
在申请简历中的展示
这些内容在量化项目中都有学习和应用。这些内容在投资分析项目中都有练习。
参加这两个项目不仅仅有利于申请，更可以学到上述一些实用的技能，在今后的繁忙工作中省去了慢慢摸索的时间。此外，每当遇到问题我都会与导师及时沟通，探讨一二，这也非常锻炼我的主动思考和主动沟通的能力，这在工作中也是非常关键的能力。
最后分享一下申请经验和心得。
第一，绩点最重要。我身边来offer快的（没进wait list，减少很多不确定性）普遍成绩都很好。
第二，在英本大一/陆本大二结束的时候预估一下自己申请时的成绩，如果感觉成绩平平，一定早要做背景提升或实习（留到最后一个暑假来不及）。申研竞争一年比一年激烈，成绩和背景如果都不亮眼会比较危险。
第三，找实习的时候一定要打听清楚具体做什么工作，有收获有经验的写在CV\PS才有用，不要只追求大公司（如果真的能学到东西，可以花钱买PTA；进头部纯打杂这一类不建议做）。
第四，专业匹配度很重要。招生官会从本科课程和其他背景方面综合衡量学生是否适应这个课程（我本科数学金融。申请了房地产专业很快被拒，申请的经济学一直没消息，都是不匹配），所以尽量不要跨专业幅度太大，实习/背提和申请专业保持一致性。
第五，文书要先自己把好关，再让老师修改润色。切勿编造或夸大。