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MQF校友分享：如何利用课程项目为工作保驾护航
如果你擅长与数字打交道，那么在金融投资和银行业的数字运算世界中，你可能会有光明的未来。宽客（Quants，也被称为金融工程师或数量分析专家）是一种特殊的金融专业人士，他们擅长使用数学模型来利用市场机会。
假如说的就是你，那么SMU的数量金融理学硕士（MQF）项目可能正是你所需要的。该项目为学生提供了掌握定价和对冲、风险分析和管理以及量化交易和投资等方面的知识，帮助他们在市场竞争中保持领先地位。
MQF课程的主要侧重点在于实践应用，通过各种各样的课题作业让学生有更多机会将理论付诸实践。毕业生除了可以获得一个享有声望的学位外，还可以向潜在雇主展示自己的作品和能力。MQF项目通过应用研究作业来增强学生的学习体验，而不是让学生们沉浸在抽象的数学概念中。通过这样的学习，学生具备了“元技能”，学会了如何识别和填补自己的知识空白，并将理论概念转化为具体和适用的内容。
为此，我们特意采访了两位新大李光前商学院MQF的毕业生：Woon Tian Yong——现任Informa Global Markets高级数据和定量解决方案专家、Varisha More——东印度证券的量化开发人员，为大家分享他们对项目的看法、收获以及项目如何帮助他们在金融行业找到理想工作。
多项专题作业夯实基础
想要真正了解计算方法和数学理论，只能通过在金融领域的实际量化应用来实现。因此，MQF项目中的每个模块都包含一个项目型作业。这些项目作业通过与行业相关从业人员沟通设计之后，尽可能地切合实际，因此这些练习不仅仅是理论上的，更类似于学生在工作中需要处理的现实问题。
“前四个学期的作业是由教授们安排好的，到了第五学期，有两个模块的作业我们可以自由地选择。”Varisha解释道。所有作业都涉及数字分析和编写计算机代码，以实现MQF课程中所学习的模型，通过这些模型学习的执行，从而为自己增加额外优势。
但是，可能所有MQF学生在作业期间所面临的最大挑战之一就是找到正确的“策略-资产类别配对”，因为策略和结果必须成功地转换到现实世界环境中。Tian Yong回忆说，最初的计划阶段总是最难的。“当我们在海量的书籍和思维里，寻找希望时结果都会令人失望，或是在现实世界中不可复制或无法交易，亦或是该策略的利润已经缩水，甚至已经被交易一空。”
Varisha则表示最令她难忘的是由量化策略教授 Benjamin Ee博士布置的作业。这门课的任务是自己提出一个既赚钱又可实施的交易策略。五名小组成员一起花了两周时间完成了这个作业，Varisha称这是她在课程期间参与的“最顺利的项目”，因为她们整个小组都专注于作业成果和他们希望实现的目标。并且有一名成员刚好在这个领域工作，虽然小组的其他人对这个话题知之甚少，但队友能够帮助他们理解这些想法和概念，从而使这个策略有利可图，并为所有高频交易员(HFT)提供了很大的空间。
从课堂演讲到资本市场
除了课堂演讲外，MQF学生还可以向资深行业专家和教职人员们展示他们的项目成果。通过外部专业人士的评估，有助于让学生对自己的成果有更实际的认识。这些高级管理人员除了教师和客座教授外，还有来自著名金融机构如华侨银行、星展银行、大华银行、新加坡政府投资公司和新加坡交易所的高级专家。
因此，MQF项目将技术知识和应用的硬技能与团队合作和演讲能力的软技能相结合，推动毕业生走向不同的职业发展方向。Tian Yong分享说，他目前的工作是挖掘内部数据和分析来源，通过报告呈现对新兴金融趋势的独特见解，其中包括使用复杂的建模和可视化技术。“正是因为在SMU MQF课程中掌握了统计、分析和编程技能，让我在实际定量交易项目中可以灵活应用，这个工作让我在公司中处于一个非常有利的位置。”
此外，Tian Yong还表示在课程中学到的技能为他在工作中学习新技能夯实了基础。“我的想法已经得到了实施，并进一步完善体现在《G10外汇策略剧本》(IGM G10 FX Playbook)和《G10外汇研究与交易报告》(G10 FX research and trading report)中，这是我个人每天都在坚持的。”
Varisha的工作则是需要利用历史数据和统计数据为股票市场开发、测试和监测新的交易策略。拥有商业背景的她在进入 MQF 课程之前没有编程语言的经验，但是各种专题作业让她拥有了清晰的目标和自信，使她能够胜任现在的职务。其中关于校准SABR （随机Alpha Beta Rho）模型的学习是助力工作的最大贡献者——该模型通常用于为利率衍生品建模以适应市场价格。
“作为课程中最重要的一部分，这些专题作业帮助我们对教学主题有了更清晰的认识。大多数的作业都与实际市场有关，所以我们掌握了将理论知识与实际应用相结合的方法。因此，当我开始工作时，我已经准备好迎接市场将给我带来的所有挑战。” Varisha说到。