咨询一下，想从事量化交易工作，CMU的纽约校区MSCF计算金融硕士与MIT的金融硕士该如何选择？从就业和长期职业发展角度选哪个更好？
如果非常明确要做量化交易，那么CMU会比MIT更有优势。在美国量化金融圈子里，CMU 的 MSCF 一直是被公认的头部项目，比 MIT 的金融硕士在这个领域的竞争力更强。从 QuantNet 的排名来看，CMU MSCF 在专业排名、就业率、薪酬上都要更胜一筹，尤其是留美率，CMU 达到97%，而 MIT MFin 只有 66%。如果目标是留美，并且想进入量化交易领域，那 CMU 会是更好的选择。
CMU的 MSCF项目为期 16 个月，在课程设置上非常注重量化金融、编程和数学建模这些核心技能，因此项目本身是高度量化的。核心课程包括 金融计算、随机微积分、机器学习、算法交易 等，基本覆盖了量化交易所需的所有理论基础和技术工具。作为计算机科学的强校，CMU 在计算金融的教学里对 Python、C++ 等编程语言的应用深度会更大，学生在编程和数学建模上的训练会更扎实。
地理位置上，CMU 的纽约校区靠近华尔街，学生可以更方便地参与实习和 networking，接触到顶级的量化基金和投行。在项目必修的 Capstone 研究项目里，学生可以在合作的金融机构（如 Barclays、Robeco）的指导下直接研究量化交易中的实际问题。CMU 的校友网络在量化交易领域非常强，很多顶级量化基金都会直接从这个项目里招聘，CMU MSCF在量化交易方向的就业竞争力是毋庸置疑的。
MIT 的金融硕士 MFin 是 18 个月（也可以加速到 12 个月 完成），课程广度更大，涵盖了公司金融、投资管理、衍生品等多个领域，虽然也有量化课程，但相较于 CMU MSCF 并不算深入。对于想进入量化交易领域的学生来说，MIT MFin 的量化训练不如 CMU 体系化，因此毕业生进入量化交易的比例比 CMU MSCF 要低一些。当然，MIT本身的品牌效应和校友网络在全球范围内仍然是无可争议的，如果你对量化交易感兴趣，但同时也希望保持职业选择的灵活性，比如考虑进入资产管理、投资银行、对冲基金等更广泛的金融领域，那么 MIT MFin 可能会是一个更合适的选择。
从长期职业发展的角度来看，我一直觉得教育背景的作用会逐渐减弱，学校的光环在第一份工作时或许会有优势，但真正影响长期职业发展的，还是第一份工作的平台、行业资源、实战经验，以及在工作中的表现。所以，选择哪个项目，归根结底，还是要看自己未来想往哪个方向走。如果目标是纯 quant，想在华尔街长期发展量化交易，CMU MSCF是最直接的路径。如果希望有更广泛的金融职业选择空间，考虑投行、PE、资管、咨询等，那么 MIT MFin 可能更适合。
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