UCLA MFE 微微讀書心得

MFE 2023 student 資訊：共94人，大學GPA 3.61(Average) 大學專業： 69% stem、29%BA/Econ/Finance、2% Other 這半年來收到很多詢問，我發現很多人對金融工程的理解不足，而且甚至有許多錯誤的觀點，所以，我也希望在這篇文章中，大家能有個基本認識。簡單來說我的認知，MFE是財金裡面偏理科的學位，而MSF是財金裡面偏文科的學位。 Master in Financial Engineering (MFE) 其實就是是一個融合了統計、資工、數學與金融多個學科的專業，我叫他財務工程，中國稱金融工程。就我所知除了UCLA和UCB的MFE設在商學院，其他學校都是在理工學院裡，至於每間學校詳細資料大家可以自行研究。 (有些學校稱Mathematic Finance，基本上是一樣的) 這個program對數學和CS背景有較高的要求，因為課程裡廣泛使用模型，用數學方法分析股票走勢、收益率曲線、各種債券與期權等等等應用策略。可以想像是財金、數學和資工的結合。 MFE是一個相當硬的Program ，每個學期有四門課，每堂課約三小時，幾乎每堂課都會有作業，雖然是group assignment，仍會花上許多時間，甚至有時根本不知如何下手，但只要認命寫作業，我認為是可以把專業學得很淋漓盡致的!

我稍微打一下目前上過的課會用到的基本技能，讓大家有個準備第一學期: Investment:基本財務學+python，會著重在fixed income的部分 Financial Accounting: GAAP Accounting+一點點auditing，很重視regulation，我自己讀起來也覺得苦惱 Economectrics: 統計機率+線性代數+R，當初在學的時候統計還沒補起來，是我學的最痛苦的一科 Stochastic Calculus: 一點點物理學+微積分+常態分布，當初學的時候覺得很難，一道破就是這樣的時候他又變簡單了XD 第二學期: Trading, Market Friction and Fintech: python+市場敏銳(?)，敘述一些投資客與市場上的理論 Derivatives: 衍金+ stochastic calculus+微積分+機率統計+非常難的數學+python，堪稱地獄 Empirical Method: 時間序列+統計+一點點線性代數+python or R，我太愛這門課了 Fixed Income: python+investments+一點點stochastic calculus 目前兩個quarter GPA約3.7/4 我在前兩個學期非常痛苦，痛苦指數比邊在台灣事務所全職邊準備GRE還高很多。因為會計系畢業，我並沒有財金、資工與數學基礎，在這半年內我重修了微積分、線性代數、機率與統計、基本財務學、Python和R語言的課，讀了超過十本中英文相關書籍，同時會每週花超過十或二十個小時在作業上，最近第三個學期開學我才覺得自己像MFE的學生，不需要再一直花時間補基礎。身為那個GPA遠低於3.61的2% Other，其實是會感到overwhelmed，每周寫作業都有挫敗感，完全會覺得自己像個笨蛋一樣，不過我仍然很喜歡讀這些東西，雖然還沒到pro的等級，但學起來很快樂。這半年我勸退了許多人，是因為我看到有些非數理背景又不像我一樣有熱情的人其實半放棄了學習，我並不覺得花大把鈔票不學到東西只來拿學位是值得的事，雖然UCLA MFE聽起來很強就是了。對了，整個 UCLA Anderson 有三個master program，包含 MFE、MSBA、MBA，沒有大學major(有會計minor的樣子)，系館很棒都有插頭，我自己滿喜歡在Anderson讀書的感覺，新系館很讚。 murmur...想打一些關於UCLA MFE的事，畢竟沒什麼台灣人讀這個，很多人讀之前也不知道詳細課程，但一直都太忙了，趁著剛開學閒一點來分享，如果有什麼有興趣的我沒打的也可以留言詢問。另外，感覺發在個版觸擊率會很低，但我被留學版刪太多次文有點不爽那個板，反正看不到是留學版的損失哈哈，其他文章可以看我的medium

-依然接受各位的詢問或約coffee chat，我不常開dcard，可以ig私訊我，但請記得有禮貌，感謝