今天我们请去年拿到新加坡国立大学定量金融理学硕士(MSc Quantitative Finance)项目offer的同学，详细总结这个热门项目的申请攻略，帮助大家更全面地了解该项目的申请要点，稳拿offer！吐血整理超详细干货，全文篇幅较长，建议收藏！
我们的文章内容包括：
- 深入剖析该项目的录取标准和评估体系
- 详细解读该项目往年申请要求和筛选流程
- 分享独家insider tips，助你在激烈竞争中脱颖而出
- 提供实用的申请策略和材料准备指南
- 分享成功案例，手把手带你写文书
一、项目简介
新加坡国立大学定量金融理学硕士（MSc Quantitative）金融）由理学院数学系主导，联合经济系和统计与应用概率系共同开展。项目每年8月开学，学制1年，2026年秋季入学申请将于2025年10月开放，2026年1月截止。其课程设置紧密对接金融行业需求，旨在培养掌握高级数学工具分析复杂金融产品的专业人才。项目提供最短10个月完成课程的加速通道，最长可延至3年完成。
二、目前课程概况
课程采用“5+5”默认结构，包含5门核心必修课和5门选修课。必修模块系统构建量化金融知识体系：
· 金融衍生产品建模与计算（重点Black-Scholes模型扩展）
· 金融时间序列分析（讲ARCH/GARCH模型）
· 成型产品定价（含CDO、MBS等复杂产品）
· 风险管理技术（VaR、压力测试等方法论）
· 机器学习基础（监督学习与金融预测）
选修课程体现学科交叉特色，设置三大方向：
1）计算金融方向：蒙特卡洛方法、数值模拟、数据工程等
2）金融科技方向：AI与金融科技、机器学习经济预测
3）金融市场实务：投资组合管理、公司金融、宏观分析
新增的毕业实习课程（Graduate Internship）允许学生在新加坡金融机构完成为期3个月的实战训练，近年合作企业包括星展银行、大华银行等当地头部机构。
三、项目院系的优势特色
数学系拥有亚太区顶尖的量化研究团队，教授团队包含：
· 金融数学领域权威Prof. Steven Kou（曾任哥伦比亚大学正教授）
· 风险管理专家Prof.周迅宇（《金融随机分析》作者）
· 金融科技实验室主任Prof. Lim Kianguan（主导区块链金融项目）
优势体现在：
1）双导师制：学术导师+市场导师（来自高盛、淡马锡等机构）
2）NUS风险管理研究所数据资源：可访问亚洲最大的信用违约数据库
3）量化交易实验室：配备彭博终端、FactSet等独特专业工具
四、学费及奖学金情况
学费标准为55,590新币/年，折合人民币约29万元（按1:5.2汇率）。
奖学金经费包括：
·NUS Global Merit奖学金：覆盖50%学费（每年约10个名额）
·李光耀估算金融方案：全额学费+每月2,000新币津贴（需提交研究提案）
·行业赞助资助：如星展银行量化人才资助（含实习offer）
国际学生可申请新加坡教育部提供的学费补助（需任职3年工作协议），但需注意该项目属于非服务课程（Non-Service Programme），不享受政府的弱势。
五、中国大陆学生如何规划申请准备的时间线？
建议采用“12个月准备+滚动申请”策略：
· 大三上学期（1-3月）：完成GRE/GMAT考试（目标325+/700+）
· 大三下学期（4-6月）：开展量化相关实习（券商金工组/资管量化部）
· 大三暑假（7-8月）：准备雅思/托福（建议雅思7.0+/托福100+）
· 大四上学期（9-10月）：文书创作+推荐信沟通
· 大四10月1日：第一时间提交提前批申请
· 大四11月-次年1月：补充高素质实习/科研
· 次年2-3月：准备面试（技术面关注随机分析/编程能力）
关键提示：该项目实行阶梯招生，建议在开放申请后6周内提交完整材料。GPA提升应关注数学课程成绩，建议数学课程平均分不低于85分。
六、该项目近年招收学生情况
根据2023年招生数据，中国大陆学生参与人数约45%，主要生源为：
· 985所院校：62%（清北复交浙占35%）
· 211所财经院校：28%（两财一贸为主）
· 海本/港校：10%
专业背景分布：
· 数学/统计：42%
· 金融工程：28%
· 计算机/电子工程：15%
· 经济学：10%
· 其他：5%
硬件条件中位数：
· GPA：3.7/4.0（985）、3.9/4.0（211）
· 雅思：7.0（单项≥6.5）
· GRE：325（分数≥168）
软性背景亮点：
· 平均2.3段相关实习（券商/基金认定工作67%）
· 35%申请者具有科研经历（偏微分方程在金融中的应用最常见）
· 18%申请者获得CFA/FRM证书（至少通过一级）
七、该项目毕业生就业前景及竞争力
6个月就业率达到98%，主要去向：
· 卖方机构：摩根士丹利量化研究（28%）、瑞银衍生产品交易（22%）
· 导出机构：桥水基金风险建模（18%）、淡马锡资产配置（15%）
· 金融科技：Grab 金融算法交易（12%）
· 学术路径：NUS博士项目（5%）
薪资水平：
· 新加坡就业：平均起薪8,500新币/月（约人民币44,000元）
· 回国就业：平均年薪35-45万人民币（一线城市）
核心支撑体现：
1）CFA Institute认证课程：可豁免CFA Level I部分课程
2）Python量化证书：完成指定课程获得NUS-SGX联合认证
3）校友网络：亚太区量化金融从业者中，17%毕业于该项目
八、该项目除学术成绩外，还看重哪些方面的条件？
除GPA外，项目特别：
1）量化实践：偏好关注Python/Matlab金融建模经验的申请者
2）数理竞赛经历：全国大学生数学竞赛/北美大学生建模竞赛等
3）职业成熟度：语音的职业规划（需在论文中体现对南方研究/量化交易等细分领域的认知）
4）跨文化适应力：有东南亚交流经历者优先优势
九、成功申请案例参考
案例一：某985大学数学与应用数学专业GPA 3.8/4.0（专业排名前15%），雅思7.5（单项≥7.0），GRE 330实习经历：1）中金公司模拟研究部（基于开发机器学习的多因子选股模型）2）华泰证券金融工程组（参与期权定价模型优化）
科研项目：《基于深度强化学习的算法交易策略研究》（EI会议论文二作）
录取关键：突出随机过程课程（98分）和C++编程能力，文书中详细介绍NUS在东南亚衍生品市场的独特优势
案例二：某211大学统计学专业GPA 3.6/4.0，托福105，GRE325实习经历：1）南方基金量化投资部（参与构建FOF风险评估系统）2）普华永道金融风险咨询（商业银行市场风险计量）
学术经历：国家级大创项目《基于Copula函数的边界资产相关性研究》
获得关键：通过选修课程论证量化能力（随机分析95分、金融数据库技术92分），文献重点阐述对信托金融市场数据治理的研究兴趣
十、如何写好个性化申请文书？
DOs：1）量化能力证明：【例】在毕马威金融风险咨询实习期间，我使用ARIMA-GARCH模型预测沪深300波动指数率，开发的风险预警系统被纳入部门标准操作流程。或许经历让我深刻认识到蒙特卡洛模拟在压力测试中的重要性，这就是贵校QF5302课程的核心内容。
2）地域特征认知：【例】新加坡作为亚洲外汇交易中心，其独特的离岸人民币市场结构为我的研究提供了理想样本。贵校与新加坡交易所（SGX）的合作关系，将推动我开展外汇衍生品定价研究，这是我职业规划中希望专精的领域。
DON’Ts：1）笼统番茄：错误提示：“我对量化金融充满热情”修改建议：“在美赛F题对气候衍生产品定价的探索，使我认识到随机波动率模型在新型金融工具中的应用潜力”
2）课程技巧对应：具体到课程代码：QF5203（金融时间序列）涉及的状态空间模型与实习中的宏观预测工作直接相关
3）职业规划误区：避免：泛泛而谈“进入金融行业”建议：明确路径如“致力于发展以色列地区碳金融衍生产品市场，利用新加坡国立大学在能源金融领域的优势研究”
实战范例：【学术经历】在《金融随机分析》课程设计中，我采用Feynman-Kac公式希望主动违约互换定价问题，该成果被教授采纳为教学案例。这促使我在贵校QF5208（信用风险专题）中深入研究流动性风险对CDS定价的影响。
职业规划：长期目标是在新加坡建立报表绿色金融衍生产品定价中心，这需要深入了解热带地区特有的气候风险对金融产品的影响。贵校气候金融交叉研究中心提供的跨资源学科，将是我实现这一愿景的关键跳板。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
