新加坡國立大學（NUS）錄取要求及獎學金申請（附詳細時間規劃）

今天我們(men) 請去年拿到新加坡國立大學定量金融理學碩士(MSc Quantitative Finance)項目offer的同學，詳細總結這個(ge) 熱門項目的申請攻略，幫助大家更全麵地了解該項目的申請要點，穩拿offer！吐血整理超詳細幹貨，全文篇幅較長，建議收藏！

我們(men) 的文章內(nei) 容包括：

• 深入剖析該項目的錄取標準和評估體係
• 詳細解讀該項目往年申請要求和篩選流程
• 分享獨家insider tips，助你在激烈競爭中脫穎而出
• 提供實用的申請策略和材料準備指南
• 分享成功案例，手把手帶你寫文書

一、項目簡介

新加坡國立大學定量金融理學碩士（MSc Quantitative）金融）由理學院數學係主導，聯合經濟係和統計與(yu) 應用概率係共同開展。項目每年8月開學，學製1年，2026年秋季入學申請將於(yu) 2025年10月開放，2026年1月截止。其課程設置緊密對接金融行業(ye) 需求，旨在培養(yang) 掌握高級數學工具分析複雜金融產(chan) 品的專(zhuan) 業(ye) 人才。項目提供最短10個(ge) 月完成課程的加速通道，最長可延至3年完成。

二、目前課程概況

課程采用“5+5”默認結構，包含5門核心必修課和5門選修課。必修模塊係統構建量化金融知識體(ti) 係：

· 金融衍生產(chan) 品建模與(yu) 計算（重點Black-Scholes模型擴展）

· 金融時間序列分析（講ARCH/GARCH模型）

· 成型產(chan) 品定價(jia) （含CDO、MBS等複雜產(chan) 品）

· 風險管理技術（VaR、壓力測試等方法論）

· 機器學習(xi) 基礎（監督學習(xi) 與(yu) 金融預測）

選修課程體(ti) 現學科交叉特色，設置三大方向：

1）計算金融方向：蒙特卡洛方法、數值模擬、數據工程等

2）金融科技方向：AI與(yu) 金融科技、機器學習(xi) 經濟預測

3）金融市場實務：投資組合管理、公司金融、宏觀分析

新增的畢業(ye) 實習(xi) 課程（Graduate Internship）允許學生在新加坡金融機構完成為(wei) 期3個(ge) 月的實戰訓練，近年合作企業(ye) 包括星展銀行、大華銀行等當地頭部機構。

三、項目院係的優(you) 勢特色

數學係擁有亞(ya) 太區頂尖的量化研究團隊，教授團隊包含：

· 金融數學領域權威Prof. Steven Kou（曾任哥倫(lun) 比亞(ya) 大學正教授）

· 風險管理專(zhuan) 家Prof.周迅宇（《金融隨機分析》作者）

· 金融科技實驗室主任Prof. Lim Kianguan（主導區塊鏈金融項目）

優(you) 勢體(ti) 現在：

1）雙導師製：學術導師+市場導師（來自高盛、淡馬錫等機構）

2）NUS風險管理研究所數據資源：可訪問亞(ya) 洲最大的信用違約數據庫

3）量化交易實驗室：配備彭博終端、FactSet等獨特專(zhuan) 業(ye) 工具

四、學費及獎學金情況

學費標準為(wei) 55,590新幣/年，折合人民幣約29萬(wan) 元（按1:5.2匯率）。

獎學金經費包括：

·NUS Global Merit獎學金：覆蓋50%學費（每年約10個(ge) 名額）

·李光耀估算金融方案：全額學費+每月2,000新幣津貼（需提交研究提案）

·行業(ye) 讚助資助：如星展銀行量化人才資助（含實習(xi) offer）

國際學生可申請新加坡教育部提供的學費補助（需任職3年工作協議），但需注意該項目屬於(yu) 非服務課程（Non-Service Programme），不享受政府的弱勢。

五、中國大陸學生如何規劃申請準備的時間線？

建議采用“12個(ge) 月準備+滾動申請”策略：

· 大三上學期（1-3月）：完成GRE/GMAT考試（目標325+/700+）

· 大三下學期（4-6月）：開展量化相關(guan) 實習(xi) （券商金工組/資管量化部）

· 大三暑假（7-8月）：準備雅思/托福（建議雅思7.0+/托福100+）

· 大四上學期（9-10月）：文書(shu) 創作+推薦信溝通

· 大四10月1日：第一時間提交提前批申請

· 大四11月-次年1月：補充高素質實習(xi) /科研

· 次年2-3月：準備麵試（技術麵關(guan) 注隨機分析/編程能力）

關(guan) 鍵提示：該項目實行階梯招生，建議在開放申請後6周內(nei) 提交完整材料。GPA提升應關(guan) 注數學課程成績，建議數學課程平均分不低於(yu) 85分。

六、該項目近年招收學生情況

根據2023年招生數據，中國大陸學生參與(yu) 人數約45%，主要生源為(wei) ：

· 985所院校：62%（清北複交浙占35%）

· 211所財經院校：28%（兩(liang) 財一貿為(wei) 主）

· 海本/港校：10%

專(zhuan) 業(ye) 背景分布：

· 數學/統計：42%

· 金融工程：28%

· 計算機/電子工程：15%

· 經濟學：10%

· 其他：5%

硬件條件中位數：

· GPA：3.7/4.0（985）、3.9/4.0（211）

· 雅思：7.0（單項≥6.5）

· GRE：325（分數≥168）

軟性背景亮點：

· 平均2.3段相關(guan) 實習(xi) （券商/基金認定工作67%）

· 35%申請者具有科研經曆（偏微分方程在金融中的應用最常見）

· 18%申請者獲得CFA/FRM證書(shu) （至少通過一級）

七、該項目畢業(ye) 生就業(ye) 前景及競爭(zheng) 力

6個(ge) 月就業(ye) 率達到98%，主要去向：

· 賣方機構：摩根士丹利量化研究（28%）、瑞銀衍生產(chan) 品交易（22%）

· 導出機構：橋水基金風險建模（18%）、淡馬錫資產(chan) 配置（15%）

· 金融科技：Grab 金融算法交易（12%）

· 學術路徑：NUS博士項目（5%）

薪資水平：

· 新加坡就業(ye) ：平均起薪8,500新幣/月（約人民幣44,000元）

· 回國就業(ye) ：平均年薪35-45萬(wan) 人民幣（一線城市）

核心支撐體(ti) 現：

1）CFA Institute認證課程：可豁免CFA Level I部分課程

2）Python量化證書(shu) ：完成指定課程獲得NUS-SGX聯合認證

3）校友網絡：亞(ya) 太區量化金融從(cong) 業(ye) 者中，17%畢業(ye) 於(yu) 該項目

八、該項目除學術成績外，還看重哪些方麵的條件？

除GPA外，項目特別：

1）量化實踐：偏好關(guan) 注Python/Matlab金融建模經驗的申請者

2）數理競賽經曆：全國大學生數學競賽/北美大學生建模競賽等

3）職業(ye) 成熟度：語音的職業(ye) 規劃（需在論文中體(ti) 現對南方研究/量化交易等細分領域的認知）

4）跨文化適應力：有東(dong) 南亞(ya) 交流經曆者優(you) 先優(you) 勢

九、成功申請案例參考

案例一：某985大學數學與(yu) 應用數學專(zhuan) 業(ye) GPA 3.8/4.0（專(zhuan) 業(ye) 排名前15%），雅思7.5（單項≥7.0），GRE 330實習(xi) 經曆：1）中金公司模擬研究部（基於(yu) 開發機器學習(xi) 的多因子選股模型）2）華泰證券金融工程組（參與(yu) 期權定價(jia) 模型優(you) 化）

科研項目：《基於(yu) 深度強化學習(xi) 的算法交易策略研究》（EI會(hui) 議論文二作）

錄取關(guan) 鍵：突出隨機過程課程（98分）和C++編程能力，文書(shu) 中詳細介紹NUS在東(dong) 南亞(ya) 衍生品市場的獨特優(you) 勢

案例二：某211大學統計學專(zhuan) 業(ye) GPA 3.6/4.0，托福105，GRE325實習(xi) 經曆：1）南方基金量化投資部（參與(yu) 構建FOF風險評估係統）2）普華永道金融風險谘詢（商業(ye) 銀行市場風險計量）

學術經曆：國家級大創項目《基於(yu) Copula函數的邊界資產(chan) 相關(guan) 性研究》

獲得關(guan) 鍵：通過選修課程論證量化能力（隨機分析95分、金融數據庫技術92分），文獻重點闡述對信托金融市場數據治理的研究興(xing) 趣

十、如何寫(xie) 好個(ge) 性化申請文書(shu) ？

DOs：1）量化能力證明：【例】在畢馬威金融風險谘詢實習(xi) 期間，我使用ARIMA-GARCH模型預測滬深300波動指數率，開發的風險預警係統被納入部門標準操作流程。或許經曆讓我深刻認識到蒙特卡洛模擬在壓力測試中的重要性，這就是貴校QF5302課程的核心內(nei) 容。

2）地域特征認知：【例】新加坡作為(wei) 亞(ya) 洲外匯交易中心，其獨特的離岸人民幣市場結構為(wei) 我的研究提供了理想樣本。貴校與(yu) 新加坡交易所（SGX）的合作關(guan) 係，將推動我開展外匯衍生品定價(jia) 研究，這是我職業(ye) 規劃中希望專(zhuan) 精的領域。

DON’Ts：1）籠統番茄：錯誤提示：“我對量化金融充滿熱情”修改建議：“在美賽F題對氣候衍生產(chan) 品定價(jia) 的探索，使我認識到隨機波動率模型在新型金融工具中的應用潛力”

2）課程技巧對應：具體(ti) 到課程代碼：QF5203（金融時間序列）涉及的狀態空間模型與(yu) 實習(xi) 中的宏觀預測工作直接相關(guan)

3）職業(ye) 規劃誤區：避免：泛泛而談“進入金融行業(ye) ”建議：明確路徑如“致力於(yu) 發展以色列地區碳金融衍生產(chan) 品市場，利用新加坡國立大學在能源金融領域的優(you) 勢研究”

實戰範例：【學術經曆】在《金融隨機分析》課程設計中，我采用Feynman-Kac公式希望主動違約互換定價(jia) 問題，該成果被教授采納為(wei) 教學案例。這促使我在貴校QF5208（信用風險專(zhuan) 題）中深入研究流動性風險對CDS定價(jia) 的影響。

職業(ye) 規劃：長期目標是在新加坡建立報表綠色金融衍生產(chan) 品定價(jia) 中心，這需要深入了解熱帶地區特有的氣候風險對金融產(chan) 品的影響。貴校氣候金融交叉研究中心提供的跨資源學科，將是我實現這一願景的關(guan) 鍵跳板。