HKU PhD Finance; UMich/UCLA/+3 MS ECE - 留學

申請季算是提早結束了，心裡的一塊大石頭也終於落下了。
有感於最近在申請國外研究所的時候受惠於留學版良多，想說趁記憶還新鮮記錄一下。
雖然我的申請經驗並不太算具有啟發性，但 data point 總是不嫌多，
如果這篇文能為往後申請者在 train human learning model for application
時能幫上一點小忙的話我花了好幾個小時打的這篇文也就有價值了。

[Program]

- MS EE/ECE in US * 10, with track in ML or Signal
- PhD Finance in HK * 1

[Admission]

- Purdue M.S. ECE 2019/02/12
(AI & ML)

- UMich M.S. ECE 2019/02/21
(Signal & Image Processing & ML)

- Cornell M.Eng. ECE 2019/03/05
(Signal Processing)

- UCSB M.S. ECE 2019/03/26
(Communications Control & Signal Processing)

- UCLA M.S. ECE 2019/04/10
(Signals and Systems)

- HKU Ph.D. Finance 2019/03/22, WL to offer
(PGS funding, approx. 20w HKD/yr for 4 yrs)

◎ Date indicates the time getting the "recommended for admission" letter,
or the official offer letter, whichever is earlier.

[Rejection]

- Upenn M.S. EE 2019/04/06

- UWashington M.S. ECE 2019/04/06

- UCSD M.S. ECE 2019/04/13

- Columbia M.S. EE 2019/04/15

- CMU M.S. ECE 2019/05/21

[Decision]

- HKU Ph.D. in Finance

[Background]

- HKU B.Eng. in Electronic Engineering with minor in Finance (2014-2018)
GPA: 3.61/4.3 (First Class Honours)
+ Dean's Honours List 2014-2015
+ HKU Foundation Scholarships for Outstanding International Students

- UCLA Exchange in Electrical Engineering (2017)
GPA: 3.83/4.0

[Test Scores]

- TOEFL: 111 (R/L/S/W: 30/30/23/28)

- GRE: 327 (V/Q/AWA: 157/170/4.0)

[Research Experience]

- RA @ HKU Faculty of Business and Economics, 2015 ~ 2018

- Intern @ Academia Sinica IIS , Summer of 2016 & 2017

- Undergraduate Final Year Project @ HKU , 2018

[Working Experience]

- Software Engineer @ an HFT startup @ TW , 2018/11 ~ 2019/01
(company laid off 80% due to bad financial condition)

- Data Scientist @ high mountain bank @ TW, 2019/01 ~ Present

[Publication]

None, but some working papers

- Working Paper in Finance
Topic: Apply topic modeling to journal articles in finance

- Undergraduate dissertation
Topic: Image denoising via CNN

[Letter of Recommendation]

- HKU assist prof in finance * 11 (1 for HKU)
- HKU prof in EE * 10
- UCLA adjunct prof in CS * 4
- HKU lecturer in English * 5
- UCB chair prof in finance * 1 (for HKU)


------以下亂哈啦時間------


[1. 論我那長的有點歪的技能樹]

不知道在座有沒有人覺得我的申請名單有夠亂來，三心二意的到底是要走電機還財金。
不過嚴格來說我所擅長的領域究其核心其實都圍繞著 Data Science / Analytics 打轉。
如果個別分析一下財金研究專案和一個資料科學專案，可以發現

典型財金研究專案流程：
1. Data Acquisition
2. Data Cleaning
3. Feature Engineering
4. Apply linear ML models (or more precisely, econometric models)
5. Check whether p-value is low enough

典型資料科學專案流程：
1. Data Acquisition
2. Data Cleaning
3. Feature Engineering
4. Apply various ML models
5. Check whether R^2 or other loss function is low enough

各位可以從流程比較中看出其實兩者是非常相似的。
除了第1到第3步幾乎一模一樣之外，在第4步的差別幾乎只在於財金研究會採用具
可解釋性的統計模型，而資料科學則基本上毫無限制。
而差異較大的第5步則是財金研究會專注於變數之間的影響是否顯著，
而資料科學則在意模型的預測及泛化能力。

而我最早之所以會想從事財金研究是幻想著財金研究會做很多關於交易策略等等能
賺大錢的研究。等到上了車以後才發現因為這一類的研究實在太難做了
(如果好做的話商學院也不會有這麼多教授在教書了)，
所以大部分的財金研究會專注在探索各個財金變數之間的交互關係。

至於財金的研究做一做之後發現機器學習好像很好玩，原理也差不多又炫砲，
於是開始不務正業搞東搞西搞到還錄取了 ML 相關的電機碩士班又是另一個故事了 (X

[2. 還有申請過程]

其實我在去年申了一波 2018 Fall 的北美財金博士班。
因為在港大做財金研究時我們家教授有跟 UCB 的教授合作，
我也算對他們的研究出了點力，所以最後拿到了 UCB 大佬的推薦信。
本來想說至少 UCB 是穩的吧於是海投一波 Top 10 PhD in Finance。
當我知道我有多不自量力之後已經是三四月拒絕信滿天飛的時候。
吃了一發全滅的我心灰意冷一畢業就去當了兵，想說九月退伍來再次努力申請一把。

至於我不自量力的點多到說不清。
首先就是版上財博前輩們也有提過的，財博一般一間學校一年收 3-5個，
想錄取 Top 10 那得是當年度全世界申請者裡 Top 30-50 才有機會。
再加上財博的學術市場薪資豐厚，導致各路好手皆來挑戰。不
只是名校商學院的 RA，有時候還可以看見物理博士跑來搶位子的，
我連中級個經總經和高等數學都沒學過的亞洲電機學士連邊都摸不到……

於是在申請 2019 Fall 時就想說不如歸去吧，轉頭回老本行電機，主申 AI 領域，
又順手丟了個自己家的財博。
這個時候我心裡是非常恐懼的，很怕全滅再次上演，所以除了申請名單轉趨保守之外，
還找了全職工作，想說如果申請全部 GG 那我至少還有工作可以做。

所以六月入伍，九月退伍，十一月找到工作+開始忙著申請，
大概是這麼樣的一個時間安排。
就我的觀察而言想出國讀書的四個月役男如果不是暫時不管兵役直接出國的話，
時間規劃大多是在十二月之前想辦法在實驗室裡拼論文和推薦信，
然後差不多在一二月時入伍，一路等開獎，然後暑假後開心上學去。

而我的時間安排的壞處是會沒辦法在提交申請之前再搶救一下，
如果能力不夠也來不及再提升了，風險不小，然後夏天當兵很熱。
好處是我現在可以工作賺學費，
然後上班路上偶爾可以看到在車站裡集合要去當兵的小夥伴們然後想著「還好我退了」 XDD

[3. 接著談談 SOP]

誠如大家所知 SOP 這東西……到底有沒有用我還是不太清楚，
不過既然要寫就認真一下。我爬了留學版前輩的文，整理出了個大框架，
然後下筆……然後發現我的英文文筆實在有夠乏味。
再加上我 2019 Fall 最早還是想主申財博的，發現太難，後來想轉 CS，發現也很難，
決定要申 EE 時已經是十一月中旬了。那時候期限將近又要工作沒多少空閒時間。

於是我尋思我 104 上面那份當初為了找工作，
而用一小時寫出來文情並茂的中文自傳好像是個挺不錯的材料，
於是我就從寫得挺好的中文翻譯成還不錯的英文，
最後一段再客制化「你們學校好棒，教授的研究我也好喜歡，收我吧拜託」等等的廢話。

所以心得是當想要寫美妙文采的時候用中文思考也不壞 (？

作為參考提供一下我的 SOP 段落大意。
請留意這是針對 MS ECE 的 SOP，
我申請的 HKU PhD Finance 只要 research proposal 不用 SOP

1. 我愛科學，我愛寫程式，所以我讀了包山包海的電機系

2. 我進港大後自學寫了個小遊戲，在新創實習了一個暑假寫RoR後端，
在中研院實習了兩個暑假做 DL 研究，表示一下我講我喜歡程式不是說說的

3. 講講在財金系當 RA 時和在中研院實習時都做了啥研究，
帶出我在資料科學以及學術研究上的能力

4. 提一下學士專題的 Image Denoising via CNN，進一步帶出我另一個還挺滿意的研究

5. 貴校教授 A 的研究領域 X 我好喜歡啊，又跟我過去的研究經驗一拍即合 <3

6. 我過去做研究時雖然東西能做出來但深層的理論往往不太懂，
所以我需要碩士學位的訓練。我相信貴校一定能為我帶來正確的教育與訓練

可以看出我的 SOP 其實是挺一板一眼的，
對每一間學校客製化的部份基本上只有第5段，
but it just works, at least for UMich-level schools

[4. 那 TOEFL 和 GRE 和 CV 呢？]

呃抱歉這一部分我真的沒有什麼特別的可以分享，所以這一段請容許我快速帶過

- TOEFL：就是刷 TPO 而已，然後聽力的部分有餘力的話建議在紙上做個類逐字稿的東西

- GRE：我用 Anki 背單字，然後好像沒怎麼刷題就直接上了。
另外去美加上了個作文，考試前把作文題庫刷過一遍，每題就稍微想個大綱。
想不出來的話網路上都有別人想好的

- CV：直接丟找工作用的 Resume，反正我有把一些研究專案寫在上面

[5. 然後就是推薦信了]

這部分我就稍微可以分享一下了。
在這個電子化推薦信的時代教授每上傳一封就要花 3-5 分鐘，
導致有的教授們會限制推薦信數量。
再加上每間學校大概會要求三封左右的推薦信，
所以跟教授們都不太熟的我在台灣遠距要推薦信時遇到了點困難，
導致第三封變成了以下的分配：

UCLA CS 老師：UCLA / UCSD / UCSB / Columbia (限四封，主打 UC 系列)

HKU 大四教寫英文論文的老師：UMich / Purdue / CMU / UW / UPenn (共五封)

UCLA CS 老師和我不熟，但我在他課上拿了個 A，寫信問他他也願意寫，
想說應該對申請 UC 系列有大大加分

HKU 英文老師和我挺熟，我在課堂表現也不差，非常樂意幫我寫，
但我一直覺得他的名氣肯定比不上上面那位 UCLA 的老師，加上又不是電資專業的，
信的效力應該不強

結果是 HKU 英文老師五中二 (UMich / Purdue)，UCLA CS 老師四中二 (UCLA / UCSB)

雖然因為沒有很好的把其他變量控制住 (比如說可能 UC 系列本來就難申)，
所以我沒辦法斷言說一個低名氣非相關專業的強推一定會跟
高名氣相關專業但不熟的普推一樣好，
但我至少可以說只要老師對你夠了解也賞識你那這封信的效力總是會有的

[6. 還有選校]

當初選校的時候真的是很頭痛，畢竟美國的學校我只去過 UCLA，
其他學校一概不熟。但感謝各位 ECE 前輩們的錄取文，
我從每一篇文裡面各抽了一點選校建議整理了一下，
再輔以 US News Ranking 好不容易選出了十間。下面節錄部分選校心得供參考用

大量 direct (抄) quote (襲) 注意 (直接引用會用引號)

UMich：「有修課彈性。去年ECE在選CSE相關課程開始受到限制。
對台灣人好像滿友好的，收了不少台灣的學生。
很愛台灣人的學校，台灣人申請就先贏一半了吧。」
然後ECE收人大概是CSE的五到十倍之多（官網有數字可查），所以會比較好上

Purdue：「好像也很喜歡收台灣人」

Cornell：「名校出身 + 高GPA的話，上的機會大。托福是硬門檻(L15 W20 R20 S22)，
單科沒到標準申請時系統會擋。
Cornell很用心招生，回信速度很快，有一次三分鐘後就回我信了，
錄取後會寄很多email和相關文件，希望你去就讀。」

USC：保底神校？但要求托福在九月入學時仍然有效，
所以拿一份托福連著申請兩年的同學們要注意了

Columbia：好像是最近一兩年開始會要求錄影面試 (One Way Interview)，
相關細節一畝三分地裡有

UCLA：申申申，不申還是人？去交換過最喜歡的就是宿舍食堂，全美第一不是吹的。
然後 convex optimization 的大神 Boyd 的麻吉 Vandenberghe 就在 UCLA。
我當初隨手亂填上了他的課還拿了個 A，
然後是在兩年之後才發現原來 Vandenberghe 也是大師級的。
因為不熟所以後來果不其然沒辦法用 email 隔空拿到推薦信。
當初上課時沒套好關係真是虧了

[7. 最後…]

雖然就結果而言我的申請名單因為去年的心理陰影似乎有點低估了，
偶爾會想想是不是該丟一點北美的財博，或是買個 Stanford EE 樂透。
不過就順其自然吧，人生的美妙之處在於你永遠不知道明天會發生啥。
從自信滿滿到 PTSD 到我居然也有收到 offer letter 的一天，
又是當兵又是工作的繞了一大圈之後又即將回到了母校，其實也還挺有趣的

最後祝福大家 Offer 滿手，以及就算全滅也不要失去希望，謝謝！

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