穿上了工作的正装，扎起了干练的马尾，脸上还带着大学遗留下的稚嫩，眼睛里却全是慌张，刚刚毕业的你如刚刚入场的拳击手一般，全身紧张，呼吸慌乱，局促的像个孩子。
又是一年毕业季，却几家欢喜几家愁：有些已经规划好了前程，准备踏上步往人生巅峰的道路；有些虽对现有的工作不满意，但好歹有个方向，准备走一步看一步；而有些则从毕业的那一天起就仿佛置身于黑暗中，举目四望，没有一盏指引前程的灯。
刚毕业的你，是哪一种？
其实不仅是刚刚毕业的学生会产生困惑，有很多学生在工作后的1-3年内都会有阶段性的迷茫无助期。为了不在这一个又一个迷茫中蹉跎了青春，有人开始了新的尝试和挑战，今天希望跟我们分享个人成长经验的学长就是一个很好的例子。下面让我们听听他怎么说吧！
毕业院校：西南财经大学
实习开始时间：2019年7月
实习项目：招商证券金融工程组实习
作为一个已经毕业一年的金融工程本科生，由于工作内容本身与金融的联系不多，大学时所学到的知识也遗忘了很多。有时候我也在想要不要回到自己感兴趣的行业重新开始一份工作，又担心自己的竞争力不够。在一次又一次的纠结和徘徊之后，我下定了决心，选择拾起曾经学过的知识，并了解量化分析师的工作日常。在机缘巧合之下，我便选择参加了启德【善·任】名企实习项目中为期一个月的招商证券金融工程组的实习。这次实习主要是以教学为主实证研究为辅，乍一看会觉得其实就是在上课，没有实际的参与到他们的工作中去。但由于金融工程的上手难度，这种方式实际让我学到了很多。教学内容主要讲解了概率论、统计学、计量经济学、投资学、随机过程、衍生品等课程的相关知识；覆盖最小二乘法、CAPM、因子模型、期权期货定价、希腊值等核心的统计方法与模型；并讲解了在校期间涉及的不多的权息处理、指数编制、绩效归因等内容。除了教学，导师还带领我们进行了报告的研读，了解同质性分析、因子模型设计、事件驱动模型等知识，也了解了这些报告的制作过程以及取数逻辑。除了日常的学习外，其余的时间我们用于消化学到的知识，并进行了三个课题的实证研究。实习环节中令我印象最深的是关于“样本数量以及取样频率对β值的影响”这一课题的实证研究。在本科学习时，由于很少考虑样本数量以及取样频率对实证结果的影响，在做实证研究时我往往会默认选择日频数据进行研究。但是在实证研究后，我发现了样本数量与β值大小近似成反比，取样频率与β值大小近似成正比这一现象。发现其实针对不同的数据，对样本数量以及取样频率的选择应该是不一样的。在做研究时应当具体问题具体分析，要让自己做的每一步都有理论依据，而不能认为自己的做法理所当然。在研读因子模型报告时，也发现我在写本科论文时对因子模型有着错误的理解，没能认识到该模型的正确使用方法，这提醒了我去阅读原版论文的重要性。 其实在这个实习之前，我是拒绝继续去读金融工程的，因为我在本科期间就深知随机过程、衍生品定价等知识的困难程度，我怕我还是和以前一样学不好。但是经历这次实习，我发现重新学习这些脑海中还有印象的知识，已经没有当时那么吃力了。这个学科以及量化分析师的这个工作，是真正的能用到学过的所有知识，哪怕是最基础的微积分、线性代数、概率论，在学习工作中都常常涉及，不会让人产生学习某一科目没有意义的错觉。尽管导师说现在量化分析师的门槛很高，每年只招5人左右，但是经历这次实习我想我还是会选择攻读金融工程专业，也许未来会从事金融领域的其他工作。 在实习的最后，我才了解到导师是招商证券的首席金融工程分析师，也才反应过来他为何能够脱稿给我们讲述那么多工具模型，能够对金融市场有着那么多的见解。这次实习我学会了很多，我想这些知识不论是对我未来的学习，还是工作面试，都会有着很大帮助。
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