學員背景

硬體丨中國海洋大學，GPA88，IELST7，GMAT720

軟體丨3項校級獎學金（兩個校二等獎學金、一個社會獎學金）、3項榮譽稱號（優秀學生、優秀青年志願者、區圖書館優秀志願者）、雜七雜八的社團活動和志願者活動、兩段普通的實習經歷、3段research經歷（都與課程相關，不是和教授一起做的）、2個比賽獎項

優勢丨三維達標

劣勢丨沒有專業的研究經歷，比賽經歷少，所以專業都是跨專業申請

申請專業特點丨三個方向——商科下偏技術分析類、經濟學類、工院下偏供應鏈類

參加未明專案丨量化訓練營8月班《我國上市公司ESOP分析》

斬獲offer丨香港科技大學工程企業管理碩士研究生、香港中文大學資訊與科技管理碩士研究生、華威大學資訊系統管理和數字化創新碩士研究生

1、種草男神校&試探新選擇

6月份，我在指南者留學的公眾號上看到一篇名為“在香港科技大學就讀是一種怎樣的體驗”的推送（這裡附上傳送門在香港科技大學就讀是一種怎樣的體驗？）。文章作者的專業恰巧是我的目標專業之一，從此港科技晉升成我的男神校。港科技很看重專案經歷，也需要些對口實習，而且Engineer Enterprise Management(EEM)在招生方面更偏向錄取本科工科專業的學生。我本科國貿，課程涉及到很廣泛的知識，但都廣而不深。好在EEM這個專案學科包容性很強，就看軟硬體是否足夠優秀。

同時，我也在考慮是否要增加商學院下偏向技術和分析的專業，如Business Analysis、Info and Technology、Info Systems之類。我想通過實踐來檢驗新選擇是蜜餞還是砒霜。

2、WHY 未明學院

我身邊有不少正在準備留學的朋友，有花幾萬去某500強打雜的，有花五六千去香港參加一週培訓拿推薦信和獎項的。個人覺得，這個專案與市面上其他類似的軟背景提升專案相比，更適合我。

當時，我已經找到了暑假實習，但CV上沒有一項量化分析專案經歷。我只能利用晚上或週末的時間彌補短板，這個專案剛好錯開了我的實習時間。與老師溝通後發現，這個專案的優點在於12人的小班教育能讓老師、助教顧及到所有同學。課程和實踐結合緊密，結課後需要小組一同完成真實的企業專案，這樣可以充分做到學以致用。另外，小組人數控制在3人以內，每個人分專案參與度非常高。

我家沒有礦也沒有草原，它價效比高；短期來看，能增加申請香港科技大學的競爭力，試探新選擇是否適合我，畢竟選錯專業這個坑太大了。但我更在意的是，我能學到一個新的實用的技能。於是報名參加了8月份的專案。

3、專案進行時

我在學校只學過Eviews，平時的資料統計全靠Excel。這個專案對我來說有難度。馬老師講課深入淺出，是我這種逢quant類課程必犯困人群的大救星。為馬老師的講課水平和超級nice的助教姐姐瘋狂打call！

8月，我週一至五在本土八大會計事務所實習，專案經理攬專案能力一流，我每天都處於被榨乾的狀態。我只能利用中午1.5h的午休時間回看課程和寫課程作業，白天趁經理不在時，悄悄地請教助教姐姐問題。助教姐姐有問必答，不管問題有多智障。

我們的專案是採用事件研究法分析我國上市公司員工持股計劃的股價效應。我們組只有兩個人，隊友實習和GRE備考同步進行中，時間都非常緊。我們在Wind、Choice金融終端查詢資料，如ESOP的行業分佈、第一大股東持股比例、樣本公司的地域分佈。然後按照專案指引選取指數和構建模型，計算絕對勝率和相對勝率，得到事件視窗內樣本的平均超額收益及累計平均超額收益率，再基於不同影響因素分組進行實證研究分析。我們對股票瞭解有限，請教了學校老師和班裡的炒股大神，一起分析得到的資料和圖表。馬老師總是及時解答問題，保證我們沿著正確的方向完成專案。

4、專案收穫

我從股票小白進階到會利用已有資料研究某事件導致的股價效應，有一份引以為豪的量化報告，每個字和圖都異常親切。

《我國上市公司ESOP分析報告》部分展示

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我也把這段很Quant的專案經歷寫進了CV，希望學校對跨專業申請的我多看幾眼。

受專案啟發，我放棄了申請Business Analysis。因為比本科是CS類、Quant類的學生比，我的弱勢顯而易見。基礎不紮實，再往深處學會壓力很大。求職上，BA走技術路線，如果技不過人，名校文憑也白費；另外女孩子更怕禿頂和熬夜長肉。但我保留了Info & Technology Management、Info System& Digital Management這類分析偏管理的專業申請。繼續自學SPSS、STATA，想把它作為常備技能。

11.14上午10點，港科技的offer來得猝不及防，狂喜過後覺得這offer理所當然。Chance favors only the prepared mind.雞湯有時也是真理。

5、老學姐的建議

留學越早準備越好，學姐的大三真是一把辛酸淚。

熱門專業不一定選合適你。最好通過實習、參加相關的專案檢驗所選的專業是否適合自己。

留學不會萬事大吉，該有的技能時常儲備。

行業熱門背景提升專案

火熱招生中

新零售

優衣庫模式的LDA主題模型研究

從資料角度看行業&市場

快時尚黃金十年落幕，H&M，Zara等行業領頭羊業績都大幅度下滑；消費降級也在被頻頻提及。但優衣庫似乎沒有受到絲毫影響，銷售量繼續不斷攀升，2018年天貓雙十一登頂服飾銷量排行榜第一位。 

本專案將從快時尚行業切入，將優衣庫與行業整體狀況進行比對，使用優衣庫官方旗艦店的服飾資料，從商品資訊、價格、款式等多個角度進行分析，並基於LDA主題模型進行建模，探究消費降級下高歌猛進的優衣庫所具備的特質。

電商

京東暢銷榜圖書流行影響因素分析

構建圖書暢銷模型，解析流行影響因素

閱讀雖然還沒有成為大眾的生活方式，但據調查顯示，國民書籍閱讀數量在逐步增長，尤其電子書籍閱讀量增長更加快速。暢銷書不一定就是好書，但它一定符合當時人的閱讀口味。 

本專案使用京東圖書暢銷榜資料，對作者、出版社、出版時間、售價、所屬類別、讀者評論等多維度資料進行分析，建立暢銷書影響因素模型；並通過紙質圖書與電子書的對比，洞察紙質圖書與電子圖書銷售的不同特徵。

券商

行業基本面選股策略之消費品研究

專案制學習掌握量化金融關鍵方法

行業基本面選股，是量化投資方法與主動投資理念的有機結合。 

本專案著眼於必需消費品行業，分析行業上市公司的經營特點，利用2010-2018年全行業的基本面指標以及行情資料，探究必需消費品行業內股票的風格特點、歷史表現；通過對排序分組回測方法，對行業基本面指標進行測試，比較不同的組合之間的收益表現，分析分組指標的有效性；根據測試結果，結合行業基本特徵，從基本面角度構建必需消費品行業內的選股策略。

券商

上市公司業績預告“變臉”分析

資料梳理，盤點金融熱點事件

業績預告制度從1998年開始實施，是風險提前釋放的一種方式。業績變臉是上市公司釋出業績預告之後，釋出業績修正公告或直接公告變臉，與之前釋出的業績預告相比，預測性質存在方向上的變化。 

本專案基於A股市場2011-2017年年度業績預告資料， 對每年發生正向和負向變臉的公司進行特徵統計；從公司的財務資訊、公司治理資訊、業績預告資訊等多方面，進行顯著性檢驗，尋找潛在的預測變數；通過多項Logit模型進行業績變臉的預測，從而構建相應的投資策略。

線上旅遊

攜程APP酒店評論資料情感分析

掌握資料探勘&機器學習核心技能

線上下消費時,大家已經習慣了在美團、口碑、攜程等網站上檢視該商戶的評價，以確定自己是否在這家店進行消費。每一家商戶在這些APP上都有大量的評論資訊，有的是正面的評論資訊，有的是負面的評論資訊。一款智慧的APP能自動的對使用者的評價進行分類。 

本專案使用攜程APP的酒店評價資料，結合自然語言處理技術和機器學習方法，建立自然語言情感分析模型。該模型能自動的對使用者評價的情感進行分析判別，判斷該評論是對商戶的正面評論還是負面評論。