金融大数据分析在职硕士

目的：通过对股票数据进行可视化，观察股票市场走势，让一般投资者能更简单地去了解此刻股票的情况。摘要：随着我国经济的发展，经济体制改革以及金融体制改革的深入，证券投资已经成为国民经济运作的一个不可缺少的部分，在资本市场中逐渐形成与银行、保险三足鼎立之势。通过此次数据分析，可以发现在选定的三支股票收盘价中，最高的是亚马逊；大约从2015年2月4日起，亚马逊的股票价格打破原本的僵局，开始迅速攀升；亚马逊的股票成交量没有太大程度的波动；唯有的两次波动发生在两次交易价变动最大的时候；股票价格波动对股票的成交量有着非常巨大的影响，两者存在明显的强相关关系；利用移动平均，将股票收盘价进行移动平均后，发现股价的上升幅度明显小于原本的收盘价；指数异同移动平均也可以观察到，亚马逊的股价上升的部分大于下跌。关键词：金融,股票,收盘价,成交量一、案例背景股市是市场经济的必然产物，在一个国家的金融领域之中有着举足轻重的地位，并且对人们的经济生活有着越来越深刻的影响。随着证券市场的逐步规范，人们的投资理念在不断提高，在资本市场中逐渐形成与银行、保险三足鼎立之势。而且，它在筹集资金时，速度最快，能力最强，成本最低，最符合市场经济的规律。因此它的发展速度也是最快的。但是，股市的暴跌暴涨会对金融市场产生很大的震荡，将会直接影响到金融市场的稳定和经济的健康发展。此次案例分析的数据包含了标准普尔500指数中找到的所有公司的历史股票价格，时间跨度为5年，从2013年2月8日至2018年2月7日，包括股票的开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量，此次案例主要分析的是AMZN（亚马逊）公司的股票情况，利用股票技术指标对股票收盘价等数据进行可视化，观察市场走势。二、案例问题股票市场作为一种影响因素众多、各种不确定性共同作用的复杂巨系统，其价格波动往往表现出较强的非线性的特征。另外，股市需处理的信息量往往十分庞大，对算法有较高的要求，用EXCEL来进行操作会略显麻烦且不尽如人意，使用Datafocus产品就可以快速处理大量数据，分析的准确性也高。三、案例分析（一）综合分析1.对比股票收盘价首先从标准普尔500指数中找到的所有公司中任意选取三支股票。在这里，我选择了“AAPL（苹果）”、“AMGN（安进）”和“AMZN（亚马逊）”作为对比。图1 三支股票收盘价对比情况从图中可以观察到，亚马逊的股票收盘价最高，其次是安进，最低的是苹果，且可以发现AMZN（亚马逊）的股票收盘价明显高于其他两家公司，但其波动程度也明显大于其他两家公司。（二）AMZN股票分析1.收盘价变动从图1中可以观察到，股价最高且波动最大的是AMZN（亚马逊），因此接下来就针对亚马逊的股票价格进行分析。首先将亚马逊的股票价格单独拎出来，观察收盘价的走势及波动情况。图2 AMZN的收盘价变动情况从上图可以明显的看出，大约从2015年2月4日起，亚马逊的股票价格打破原本的僵局，开始迅速攀升，但中途也出现了明显的下跌情况。2.股票每日交易利用股票的收盘价减去股市的开盘价，观察亚马逊股票的每日交易价格变动以及每日的交易量情况。图3 AMZN的每日股票交易变动从上图可以观察到，亚马逊的股票成交量没有太大程度的波动。唯二的两次波动发生在两次交易价变动最大的时候，一次是股价下跌最严重的时候，另一次则是在股价上涨最大的时候。3.股票涨幅接着对亚马逊股价的涨跌幅进行计算。图4 AMZN股票的涨跌幅观察图4，可以发现亚马逊的股价涨跌幅的平均值是0.13%，大致在0上下浮动。4.股票价格波动对股票价格的波动进行计算，观察价格对成交量的影响。图5 每日股票价格波动情况从上图可以发现，股票价格波动对股票的成交量有着非常巨大的影响，两者存在明显的强相关关系。5.MA-移动平均移动平均就是固定窗口然后滑动窗口计算多日收盘价的平均值。通过计算移动平均可以更加准确的观察股票的收盘价格。图6 AMZN每周收盘价的移动平均从图中可以直接看到，对比图2可以观察到，将股票收盘价进行移动平均后，股价的上升幅度明显小于原本的收盘价。6.MACD-指数异同移动平均MACD 是一种常见的股价技术分析工具，由一组曲线与图形组成，通过收盘价快变及慢变的指数移动平均值之间的差计算出来。指数异同移动平均是由双移动平均线发展而来，由快的移动平均线减去满的移动平均线，意义与双移动平均线基本相同，但阅读起来更方便。图7 指数异同移动平均线观察上图，红色柱体代表MACD大于0的部分，绿色柱体代表小于0的部分。从图中可以看出，亚马逊的股价红色部分占大多数，代表亚马逊的股价上升的部分大于下跌。（三）数据看板最后将这7个结果图导入“股票数据可视化”数据看板中，为了使数据看板更为美观，在全局样式中选择第三个预设样本，选择“自由布局”。操作结果如下：图8 数据看板四、结论综上所述，在此次案例的对比中，股票收盘价最高的是亚马逊，其次是安进，最低的是苹果，且AMZN（亚马逊）的股票收盘价明显高于其他两家公司，但其波动程度也明显大于其他两家公司。大约从2015年2月4日起，亚马逊的股票价格打破原本的僵局，开始迅速攀升，但中途也出现了明显的下跌情况；亚马逊的股票成交量没有太大程度的波动。唯二的两次波动发生在两次交易价变动最大的时候，一次是股价下跌最严重的时候，另一次则是在股价上涨最大的时候；亚马逊的股价涨跌幅的平均值是0.13%，大致在0上下浮动；股票价格波动对股票的成交量有着非常巨大的影响，两者存在明显的强相关关系。利用移动平均，将股票收盘价进行移动平均后，发现股价的上升幅度明显小于原本的收盘价；指数异同移动平均也可以观察到，亚马逊的股价上升的部分大于下跌。五、对策建议1、根据分析的情况进行归纳，观察股票市场走势，让一般投资者能更简单地去了解此刻股票的情况。2、股市有风险，入市需谨慎。除非注明，否则均为DataFocus企业大数据分析系统,让数据分析像搜索一样简单原创文章，转载必须以链接形式标明本文链接。

来源：中国财经时报网“Kyligence Enterprise避免了开源框架需要投入的大量维护和调优成本，使我们能将大数据技术快速落地，我们最终的结果展现都是通过Kyligence Enterprise，得到了业务部门的正面反馈。”-财通大数据项目负责人自上世纪90年代至今，中国证券行业经过二十多年的发展，从初步萌芽到发展壮大、从监管缺位到逐步完善，市场规模已经达到发达国家几十年甚至上百年的发展水平，成为金融业务中最为重要的组成部分之一。而在过去几年间，随着信息技术革命的不断发展，越来越多的券商开始尝试采用数据驱动的方法来促进自身业务的升级转型，大数据分析与证券行业的结合日益紧迫。爱分析《中国金融大数据行业报告》显示 ，大数据已被以银行为代表的金融机构广泛认可，招商银行在2017年出资7.9亿元成立金融科技创新项目基金，中国银行也宣布将于2018年投入近50亿元用于科技创新建设，保险、证券等非银机构将成为银行之后的又一波将投入巨额资金用作大数据IT建设的企业。大数据分析技术在证券行业中的应用与推广虽然势不可挡，但想要驾驭大数据分析技术仍须克服重重困难。我们看到的典型问题和困难如下：资金挑战：证券行业的许多IT预算并不是为创新提供资金，而是用于金融合规和欺诈检测的“防御性”应用程序；系统老化：证券行业老化的数据系统很大程度上无法存储、汇总和分析来自不同数据源的客户和服务的海量大数据；应用缺位：面对迅猛发展的大数据变革环境，证券行业对于大数据改革缺乏具体落地的数据应用；决策谨慎：由于证券行业在数据安全、风险管理及合规性等方面的高要求，在大数据平台建设时需要寻找更加谨慎的方案——即在充分利用大数据技术、持续优化技术和业务架构，与满足各方面的安全和稳定性之间取得平衡。这些因素一定程度上限制了券商的大数据分析平台建设推进，也使得券商的大数据分析完全无法满足业务部门越来越高的业务需求。Kyligence 的大数据分析解决方案 Kyligence Enterprise，为证券公司解决了大数据IT建设与业务的需求。接下来，本文将以财通证券使用Kyligence Enterprise建设大数据平台为例，分析国内券商的大数据分析平台搭建实践，及如何通过建设大数据分析平台为其业务发展保驾护航。券商大数据分析平台建设财通证券是一家总部位于杭州的上交所主板上市证券公司，随着公司业务的高速发展，公司积累了各类海量数据，这些数据具有来源广、规模大、价值大和增长快等特征，且亟待整合、管理与发挥价值。在财通证券中构建自上而下、协调一致的数据治理体系，迫切而适时。财通证券的大数据平台建设分为三个阶段，第一阶段的建设目标是形成统一集中的大数据中心，这一目标旨在通过开源大数据技术，自主建设基于Hadoop和Kyligence Enterprise的大数据技术平台，并在此基础上自主研发各类大数据应用，包括经纪业务经营管理分析平台、两融大数据分析平台等，打破数据孤岛，并在数据治理体系下全面提高数据应用质量。目前，第一阶段的建设已经落地应用，其大数据中心的核心能力如下：l 数据治理体系建设：在数据治理体系基础上，对现有指标体系进行梳理和完善，规范化数据模型层，更好的支撑业务能力；l 数据仓库和技术平台：抽取集中交易系统UF2.0数据，在大数据平台下进行分布式存储和计算处理，Kyligence Enterprise 企业版则在超大数据集上提供亚秒级分析能力和计算服务；l 数据共享服务平台：通过数据订阅和Kyligence Enterprise RestAPI的方式，对下游业务应用系统提供数据共享和交互查询服务，并具备严格的数据访问权限；l 大数据分析平台：通过OLAP技术，多维可视化展现公司管理层、机构管理部、分支机构（分公司、营业部）所关心的指标体系，以及历史数据的查询统计分析，数据展示更直观，交互性更强。下面分别为财通证券落地后的业务和技术架构图：除此之外，在自动化运维方面，财通也做了很多个性化探索，通过实时监控，实现自动化数据采集、清洗、Cube构建等，与现有运维管理系统对接，实现自动化运维，以提升整体可用性。总体而言，财通证券在其大数据分析平台采用Kyligence Enterprise后，在以下几方面得到了提升：节省原有的繁琐报表开发中70％的人力成本，通过自主研发各类大数据应用，上线周期缩短50％；在大数据平台上，快速准确地监测分支机构运营情况，在以下四方面为管理者提供“一站式”决策支持信息服务；通过客户画像的数据挖掘分析，进行客户细分、流失客户预测等有效的客户关系管理，以提升客户满意度；深入挖掘海量投资交易信息，从而对市场预期和风险加以预测，提升综合金融服务能力和市场竞争能力。财通证券大数据团队负责人表示，未来，财通证券将致力于建设更加强大的大数据平台，实现数据应用价值的进一步挖掘，重构券商的“数据”与“业务”应用场景。在第二阶段，将致力于数据应用支持范围和深度的扩大与完善，同时丰富数据应用服务场景，第三阶段则将探索深入数据挖掘和人工智能等专业的数据分析应用，建立数据为核心的生态体系。结论结合财通证券的案例，我们归纳出大数据分析技术助力证券行业的转型与发展主要体现在技术与服务两个层面：技术层面：大数据分析技术的使用将有助于实现券商投资产品的创新——如智能投顾、黑天鹅预警等业务，并通过端到端自助服务平台缩短分析周期、丰富数据探索、增加数据洞察力，从而快速调整业务以满足不断变化的需求。服务层面：大数据分析技术的应用将有助于提高券商的服务水平，一方面，通过精准营销的方式提升获客质量，从用户、业务、留存、成本等多个维度进行评估，以实现ROI最大化；另一方面，通过精细化管理和运营，加强现有客户的业务转化和留存，在保证活跃用户体验的同时，不断提升用户生命周期的价值。目前，证券行业仍然是风险最大，但最具活力的行业之一，证券公司从客户、交易、全球化和其他许多来源获得的数据量很大，往往是传统处理平台无法承载的。可以说Hadoop和Kyligence Enterprise的数据分析解决方案是专门为这种丰富的数据和依赖数据的业务而构建的，借助其横向扩展能力、数据包容性，以及不断迭代的OLAP分析解决能力，以Kyligence Enterprise为代表的大数据分析平台将会成为证券业务增长的重要力量。

大部分的人读MBA的基本诉求就是想拥有更宽的视野、更系统性的提升，想提高自己的核心竞争力，并向管理层做转变。那么这些人在读完MBA后的回报率又如何呢？来看两组数据各校生源的行业分布数据01/清华经管MBA就读考生中，科技互联网电商占比26.4%、金融行业（投资管理）占比25%、制造业占比12.5%，这三类行业的学生总共占比63.9%，接近考生总数的2/3。02/复旦大学额-BI挪威商学院IMBA复旦MBA学生中从事工业的占比39.2%，从事医疗的占比10.5%，从事人力资源占比11.2%，从事项目管理的占比9.5%，从事生产制造的占比9.7%。五类行业总的从业者占比71%。03/上海交大安泰MBA04/上海交大高金MBA由于高金的定位就是金融MBA，所以考生中金融行业占比极高。新睿项目的考生中金融行业的从业人员占比接近六成，在职MBA中金融业者的占比高达75%；全日制中从事金融行业的似乎占比不高，仅为44%，实际上，这是因为就读全日制MBA的往往是那些决心经过2.5年系统学习，日后将转行到金融行业的，因此入学前本行业的从业人员与其它两个项目相比，占比不那么高。05/中欧国际工商学院MBA2019级中欧MBA的学生中，入学前金融服务业的从业者占比14.5%；科技行业的从业者占比16.2%；制造业的从业者占比11.7%；咨询服务业的从业人数占比12.8%；医疗行业的从业人数占比6.7%。这五个行业的从业者占比高达61.9%。06/长江商学院MBA毕业生年收入情况统计01/中欧国际工商学院MBA中欧MBA学员2018届毕业生主要集中在10个热门行业就业，毕业后年薪分布在10万-175万之间，中位数是93万。其中，薪资中位数最高的是房地产行业，毕业生年薪中位数为75万，薪资范围在30万-175万之间；薪资中位数最低的是金融服务业，毕业生年薪中位数40万，薪资范围分布在18万-108万之间。02/清华经管学院MBA清华MBA的最新毕业生数据显示，其毕业生薪资的中位数为40万元，年薪30万-50万的毕业生占比40.3%；年薪50万-100万的毕业生占比38.9%；年薪20万-30万的占比13.9%。毕业起薪100万以上，以及20万以内的很少，且最低值12万/年的学员其毕业去向为国家事业单位。03/长江商学院MBA长江商学院毕业年薪低于30万的和40万-50万之间的最多，占比均为26.9%；年薪30万-40万之间的占比19.2%；年薪50-60万之间的占比11.5%，占比最少。04/上海交大安泰经管学院05/北京大学光华管理北京大学光华管理学院全日制MBA毕业生就业行业分布北京大学光华管理学院MBA行业分布前三名：金融行业占比39.2%IT互联网行业占比16.2%医疗健康占比8.1%北京大学光华管理学院MBA行业分布前三名：金融行业占比39.2%IT互联网行业占比16.2%医疗健康占比8.1%职业素养的高回报率一、金融行业在公司资本运作的规模与力度日益加大的今天，每位高级部门经理都必须在熟悉传统业务的同时，了解公司资本运作机制。而且由于工作需要，金融从业者需要积累大量的人脉和资源，储备项目。商学院为积累人脉提供了一个很好的门槛，在这里的人脉质量很有可能已经高出其他渠道的人脉，而且校友关系会比单纯的社会关系来的更亲密。二、IT互联网行业这跟互联网在中国的快速发展有关，尤其是现在移动互联对人才的争夺。另外，互联网行业作为我国1986才开始初创建立的行业，至今发展才30年，且互联网红利下降的同时，也有很多高逼格的玩法需要领导者去开创和稳固，而MBA这个平台将会提供一流的师资和知识、与一流企业家充分交流的机会，最重要的是还可以拥有一流的国际视野!三、咨询行业受经济大环境的影响，很多投行在之前一段时间都进行了大规模的裁员，而MBA呈现出的一个新的趋势是从金融转行到咨询。咨询业由于其具有的高挑战性与高薪等特点，成为无数同学心目中理想的职业选择

最近在我写的上一篇文章：《论考研初试的全局规划，在整个考研过程中的重要性》（文章末尾有链接）就有读者提出问题：如果毕业了，上班了，想考研怎么办？那么今天我们就来分析一下。在在考研大军中，有两类人的处境会显得格外难：一类是跨考生，另一类是边工作边考研的考生，也就是在职考生。下面，我主要和大家谈一谈跨考生和在职考生的考研难度，并且给出一些降低考试难度的建议。一、跨考生每一年都会有不少考生选择跨考。大家进入大学，经过一通学习后，可能发现自己对本专业根本不感兴趣，所以萌生了跨考的想法；有的同学可能越学越觉得自己这个专业「钱途」渺茫，将来就业会很成问题，所以想要跨考；还有的同学可能觉得本科学历不够，又想读研又想选一个好考的专业，所以有了跨考的想法……但是，不管出于什么原因跨考，大家最终都不得不考虑这个专业以后好就业吗？这个专业考上的几率大吗？我到底是在本校跨考，还是选择跨考一个更好的学校？下面，我将从专业、初试备考和复试三方面来谈谈跨考考研究竟有多难，并且探讨降低难度的方法。（一）专业对于跨考生来说，到底考研有多难？光是选专业这一块就足以让各位考生脑壳痛了。首先，从就业来讲，越是好就业的专业报考的考生就越多，竞争压力自然就越大，报考的难度也相应越大。比如，经济金融、法律、计算机互联网三大类专业一直都相对好就业，所以这三大类相关的专业也一直都是报考的热门专业。相应的，考生的竞争压力也比其他专业的大。其次，从报考专业跨度来讲，考生报考的专业和本专业融合度太低，那么备考期间，考生的难度自然就大了。比如，从自动化专业跨考翻译硕士（有的院校不接受非语言类的考生报考翻译硕士），两个专业几乎没有交叉重叠的内容，考生备考的难度就会大大提升。相反，如果本专业与跨考专业的融合度越高，难度自然就相对越小。比如，从数学跨考经济，表面上是从理科跨到文科，但由于两个专业的课程内容有一部分交叉，所以数学专业跨考经济专业的上岸率比较高。再次，从跨考院校和地区来讲，报考的院校越好，难度自然也会更大。比如，从二本院校跨考到一本院校，难度自然不小。再比如，跨考 985、211、双一流院校，就算报的是冷门专业，难度也仍旧不低。考一区院校，难度也往往会比二区更大。因此，大家在选专业的时候注意以下几点，可以降低跨考难度：第一，审慎报考热门专业和热门院校。报考策略上，可以有这么两种方案：①高热度专业+中等热度高校；②中等热度专业+高热度高校。第二，尽量避免选择与本专业融合度差，或者是零基础的专业，不要太过冒险。第三，尽量拉长战线，补齐跨专业带来的短板。第四，重视外力的帮助。（二）学习假定大家已经选好了专业，现在进入备考环节。最初几天，大家可能鸡血上头，热情澎湃地觉得自己一定要跟考研死磕到底，每天早上六点起床，晚上十二点睡觉。但是，学了几天后，大家可能就会觉得，我去！这专业课好难啊！！要学的内容怎么这么多啊？这些知识点根本记不住啊。这个时候，大家很可能会再挣扎一下，想方设法调整好心态，然后坚持学习专业课。但是，很快，大家可能又会觉得，天呐！这专业课的内容真的太多了！这个地方好难啊，根本看不懂啊！怎么办啊？感觉自己根本就不可能学完人家四年的课程啊！这样反复循环几次后，有的同学可能直接就放弃跨考了。有的同学还在坚持学习，但是越学就越怀疑自己选择的路，会忍不住反复问自己：这个专业课我真的能学好吗？我真的能和人家本专业的学生竞争成功吗？我真的要跨考这个专业吗？我现在去找工作会不会更好？因此，跨考生在备考期间，需要注意以下几点：第一，要善于借助外力。对于跨考生而言，大家极可能面临的是一个很不熟悉的学科，大家不知道该怎么学。这个时候，大家不仅是要克服畏难情绪，还要善于借助身边的资源，比如上网搜寻资料，比如询问相关专业的同学，比如咨询辅导机构等等。第二，找一个研友一起奋斗。备战考研极为枯燥，中途放弃考研的比比皆是，而跨考生因为压力相对更大，放弃考研的概率更大。因此，在备考期间，大家最好找一个志同道合的研友一起学习。这样，在你被打击信心时，他可以鼓励你。在你想放弃时，他可以鞭策你。第三，适当缓解压力。备考期间，难免会有极为倦怠的时期，这个时候要适当调节自己的状态，缓解自己的压力。你可以和研友一起出去散散心，打打球之类的，但注意放松的时间不宜过长，不然，心都被玩野了更不想备考了。而且，不只是备考期间会出现疲惫感。如果你是一个跨专业、跨院校还跨地区的三跨考生，在复试期间，你会在不同城市之间来回奔波，你会感到说不出的疲惫，甚至可能会有莫名其妙的难过感。这个时候，不妨看点段子或是搞笑视频放松一下，缓解一下自己的无助情绪。（三）复试说到复试，这也是跨考生的一个痛点。初试好不容易熬过去了，复试的时候怎么办呢？如果是本专业考研，自己还能去咨询一下老师同学等等，就算以后要调剂，也能找本校老师联络联络。但如果是跨专业，大家没法找到本校相关老师给自己牵头搭线。更困难的一点在于，如果跨考生没有通过初试，很可能没有调剂的机会（同一个专业，有的学校接受跨考生，有的学校不接受）；就算有调剂资格，大家也找不到老师帮自己联系调剂院校，只能自己上网各种关注信息，过程确实很不容易。因此，在复试阶段，大家要注意整合和互换信息。每年都有很多跨考生，大家不妨在各个 APP 上搜一搜目标院校以及所考专业的考研群，很可能得到自己想要的讯息。二、在职考生接下来，我们谈谈在职考生。大家在工作之后，可能发现自己如果有个研究生文凭，在晋升的时候会比其他同事快；有的人可能觉得读个研究生之后，自己能跳槽到更好的公司；有的人想通过读研积累人脉；还有的人可能是因为心中一直有个研究生梦。但不管大家是出于什么原因选择在职考研，都不得不考虑成本问题，时间问题，以及在职考研的含金量究竟有多高。下面，我将从成本、专业、时间、学习、四个方面来说明在职考研究竟有多难，并给出应对之法。（一）成本首先，谈谈成本。这个成本，不止是说金钱成本，还有时间成本。在职研究生一般读 2~5 年，学费比普通学术硕士（学硕）高出许多，通常每年学费都在一万以上。而且，不同专业的学制相差不大，但学费相差很大。比如，中国人民大学金融学（大数据与金融科技方向）（如图 2.1），学制两年，学费 4.2 万元。中国社会科学院研究生院法学高级课程班（如图 2.2），学制两年半，学费 14 万元，而且这个高级班每两个月授课一次，每次授课时长 4 天，大家得好好考虑一下自己是否能每次拿出 4 个整天来参与学习。【注】大家可以登录「在职研究生招生信息网」查询具体信息，也可以从自己的目标院校官网查找学费和就读时间等信息。除了学费和学制，大家还需要注意，有的专业对工作年限有要求。以中欧国际工商学院为例，MBA 专业要求工作 2 年以上，如图 2.3。金融 MBA 专业要求工作 5 年以上因此，在职考生在备考时，要注意：自己的资金储备是否足够？自己的工作年限是否足够？自己想要报考的院校究竟是不是在自己工作的省份内，或者说自己工作所在的省区是否有自己想报考的院校？最优项自然是找一个离自己工作地点不算太远的院校，学费也在自己的承担范围内，自己的工作年限也在专业要求之内。（二）专业对于在职考生来说，在选择专业的时候首先得从自己的职业规划出发。就现在市场行情来说，心理学、工商管理、金融学等都是在职考研热门专业。这里有一个难处在于，大家已经好几年没在学校这种环境中，很难进行考研信息共享，如果所有资料都自己慢慢去查，会很费精力。这里，大家要善于借助外力，不要老想着单打独斗。比如，大家可以联系一下读过研的同学或是朋友，说不定能有意外收获。（三）时间在选择好目标院校和报考专业后，在职研究生首先最头疼的就是时间问题了。换个说法，也就是头疼怎么协调好工作和考研。一般来说，大多数单位都不愿意自己的员工考研。因为在单位看来，在职人员考研一方面会影响工作，另一方面会造成单位人才流失。所以，在职考生该如何协调好工作与考研，该怎么分配考研复习时间确实是一个相当困难的事情。通常来说，为了不影响工作，大家可能选择白天工作，晚上回家后再进行复习，而且，周末这种休息时间估计也得奉献给备考。这样一来，大家每天几乎是连轴转，确实神经紧绷，很疲累。所以，大家要及时调整自己的状态。如果实在很疲累了，那就适当放松一下。劳逸结合，效率才会更高。（四）学习由于已经毕业几年了，像英语这种科目估计早就不用了，备考起来会特别麻烦。再次，由于好几年都没参加应试考试了，乍一投入这种备考阶段，在职考生可能会需要一点时间来适应。而且，在学习过程中遇到困难的时候，大家也不太容易找到同学或老师解答疑惑。并且，在这种独自学习的情况下，学习氛围自然不像当年在学校那样好，大家在复习过程中很容易半途而废。这里，大家可以加入一些学习群，和研友们一起互相监督、共同学习，这样在备考期间才感觉没那么孤独、乏味。不管怎么说，考研就是对自己的一种投资，没有哪项投资是轻轻松松就能成功的。大家一定要调整好心态，慎重选择。总之，未来可期，相信大家都能越来越好。论考研初试的全局规划，在整个考研过程中的重要性

来源：市值风云作者 | 阿尔法a流程编辑 | 小白证券公司作为非银金融中重要的组成部分。一方面，证券公司是证券市场投融资服务的提供者，为证券发行人和投资者提供专业化的中介服务，如证券经纪、投资咨询、保荐与承销等;另一方面，证券公司本身也是证券市场重要的机构投资者，它在金融中承担着不可或缺的角色，和大众联系最紧密就是股票业务，比如，股票的发行价格，股票的委托交易。回顾2014-2019年证券行业指数（红色）与沪深300指数（黄色）趋势情况，在2014年11月-2015年5月底，行业优势明显领先。2015年6月股灾的到来，行业指数迅速回落，但行业指数始终在沪深300指数之上，直到2017年4月，证券行业指数开始落后于沪深300指数。一、行业概述纯度，表示该上市公司从事证券相关业务收入的占比。据统计上市公司中涉及证券相关的业务有44家，其中哈投股份的纯度为57%；华鑫股份的纯度为47%，越秀金控的纯度为60%，东方财富的纯度为58%，其余都是纯度100%的证券公司。一般情况下，上市公司对应一家券商，比如，哈投股份控股江海证券，华鑫股份控股华鑫证券，越秀金控控股广州证券，但锦龙股份较为特殊，它参与控股了两家券商，分别为中山证券和东莞证券。一般来说，证券公司的业务主要包含：投资银行业务，经纪业务，资产管理业务，自营业务四大类业务方向。券商中投资银行业务主要分为股权类业务和债权类业务，股权类业务包括： IPO（首次公开募股），公司的重组收购兼并等业务；债权类业务包括：债券承销，资产证券化等。这里再说明一下，它和商业银行的投行部门最大的区别在于：商业银行的投行主要做债权类业务，不能进行股权类业务。就是说，只有券商的投行部门才能做IPO，并购重组业务。经纪业务主要为投资者服务；通过其设立的证券营业部，接受客户委托，按照客户要求，代理客户买卖证券业务，从而赚取交易佣金。资产管理业务指证券公司通过管理客户资产，收取资产管理费。自营业务指证券经营机构以自己的名义和资金买卖证券从而获取利润的证券业务。二、证券公司业务能力证券业协会每年都会发布当年的《证券公司经营业绩指标排名情况》，我们可以通过这份报告中统计的相关经营数据及业务情况，来对比一下证券行业上市公司在不同方面的业务能力。1、投资银行业务先来看看被称为“3年不开张，开张吃3年”的投行部门，也被大家认为是券商里“高大上” 的部门。投资银行部业务包含两部分，一部分是证券承销与保荐业务收入；另一部分是财务顾问业务收入。（1）证券承销与保荐业务净收入所谓证券承销与保荐业务指的是证券公司代理证券发行人发行证券（股票、债券）的行为。整体来看，中信证券和中信建投在承销与保荐业务上处于行业领先位置，2014-2018年中信证券、中信建投平均占据承销与保荐业务市场10.11%，8.94%。从2014-2018年证券公司的承销与保荐业务净收入平均增幅来看，红塔证券的年平均增幅相对最大，是因为在2014年红塔证券的160万增长至2015的 3675万，翻了近22倍。中信证券、中信建投、国泰君安的年平均增幅为10.25%，19.08%，15.57%。但在最近2017-2018年增幅情况来看，红塔证券由2017年的4953万减少至1870万，减少了62%；而南京证券由2017的2312万增长至2018年6800万，增幅比例达到194%。（2）财务顾问业务财务顾问业务是指与证券交易、证券投资活动有关的咨询、建议、策划业务。例如，资产重组，收购兼并，管理咨询服务。从2014-2018年证券公司财务顾问业务收入情况来看，中信证券五年总收入占据财务顾问业务市场10.5%份额；就2018年而言，中信证券占据8.15%，而中信建投占据8.05%，有赶超中信证券的趋势。回顾2014-2018年财务顾问收入的年平均增幅，江海证券的年平均增幅相对最大，是因为在2017年江海证券财务顾问收入由0.4亿增长至2018年1.8亿，增长幅度312%。就2017年-2018年财务顾问收入增幅来看，华鑫证券的跌幅相对最大，由2017年的1.4亿降至2018年0.49亿，增长幅度为-65%。根据2019中报公布的证券公司营收中投资银行业务手续费收入占比情况来看，锦龙股份的营收只有8.24亿，但锦龙股份投资银行业务手续费的占比相对最高为38.78%，其次是中信建投占比为27.45%（上半年营收59.06亿元）。2、证券经纪业务收入证券经纪业务收入包含三部分：代理买卖证券业务收入，交易单元席位租赁收入，代销金融产品收入（1）代理买卖证券业务收入含席位租赁代理买卖证券业务是证券公司最基本一项业务，通过其设立的营业部，接受客户委托，按照客户的要求，代理买卖证券，从中收取佣金的业务。席位租赁指的是其他机构投资者向证券公司租赁交易席位参与交易，席位租赁收入就是租赁交易席位的费用。从2014-2018年证券公司代理买卖证券业务收入含席位租赁的数据来看，国泰君安的五年该项总收入相对最多；对比2014-2018年，在2015年收入最大；对比2017-2018年，该项收入有明显缩减，平均缩减23%，唯独东方财富一家该项收入增加，增幅为19%。（2）代销金融产品收入从2014-2018年代销金融产品的收入情况来看，代理金融产品收入不足代理买卖证券业务含席位租赁收入的十分之一。中信证券五年代销金融产品总收入相对最高为40.6亿元，是位居第二的银河证券的3.3倍；对比2017-2018，该项收入有明显的增幅，平均增幅为61.8%，增幅相对最大的是太平洋证券，增幅比例为910%，增幅相对较小的是西部证券-64%。从2019年中报公布的证券经纪业务手续费与营收占比情况来看，方正证券的占比相对最高，为42.32%；其次是国信证券，占比为34.83%。3、资产管理业务收入从2014-2018年证券公司资产管理业务收入数据来看，资产管理业务收入大约占代理买卖证券业务的五分之一；其中东方证券五年的资产管理收入相对最高，为68亿；对比2017-2018年，资产管理业务收入基本持平；增幅相对较大的是方正证券，增幅比例为40%。根据2019年中报公布的证券公司资产管理业务手续费与营收占比情况来看，第一创业的占比为28.92%（第一创业中报营收11.84亿元）。4、自营业务自营业务指证券公司用自己的钱进行投资，自负盈亏。从2014-2018年证券公司自营收入来看，中信证券五年的自营总收入相对最高，为390亿，是国泰君安自营总收入1.5倍；对比2017-2018年自营收入增幅，红塔证券增幅比例相对最高，为279%；国盛证券的跌幅相对最高，由2017年自营盈利4.9亿到2018年亏损1.1亿。根据2019年中报公布的证券公司自营收入与营收占比情况，西南证券自营收入的占比相对最高为48.57%；南京证券的自营收入占比相对较低为14.4%。三、证券公司风险管理能力及合规管理水平证券监管部门每年会以证券公司风险管理能力为基础，结合公司市场竞争力和合规管理水平，对证券公司进行的综合性评价。主要体现的是证券公司合规管理和风险控制的整体状况。根据《证券公司分类监管规定》，证券公司分为A（AAA、AA、A）、B（BBB、BB、B）、C（CCC、CC、C）、D、E等5大类11个级别。A、B、C三大类中各级别公司均为正常经营公司，其类别、级别的划分仅反映公司在行业内风险管理能力及合规管理水平的相对水平。D类、E类公司分别为潜在风险可能超过公司可承受范围及被依法采取风险处置措施的公司。根据2019年中国证监会公布证券公司分类结果来看，上市的券商公司中有8家获得AA评级，19家获得A评级，11家获得BBB评级，3家获得BB评级，3家获得B评级，1家CCC评级；相较于去年的评级结果来看，中原证券由C提升至BBB，评级提高；长江证券由BBB将至CCC;东莞证券由A将至B，评级降低幅度较大。四、证券公司财务数据1、营业收入就2019年证券公司公布的中报数据显示表明：中信证券业绩稳居龙头地位，营收217.9亿元，2019年中信证券完成了对广州证券的收购，进一步巩固了券商龙头地位。2、净资本净资本：衡量证券公司资本充足和资产流动性状况的一个综合性监管指标，是证券公司净资产中流动性较高、可快速变现的部分，它表明证券公司可随时用于变现以满足支付需要的资金数额。净资本指标的作用：其一是要求证券公司保持充足、易于变现的流动性资产，以满足紧急需要并抵御潜在的市场风险、信用风险、营运风险、结算风险等，从而保证客户资产的安全;其二是在证券公司经营失败、破产关闭时，仍有部分资金用于处理公司的破产清算等事宜。根据中国证券监督管理委员会《证券公司风险控制指标管理办法》最新修订，其中要求净资本与各项风险资本准备之和的比例不得低于100%；净资本与负债的比例不得低于8%；净资本与净资产的比例不得低于40%。从2019年中报公布的净资本与各项风险资本准备之和比例来看，都满足证监会要求（>100%），均值为260%；其中红塔证券的比例最高为518.64%。从净资本与负债的比例来看，都满足证监会要求(>8%)，其中华林证券的比例最高，为94.11%，招商证券的比例相对最低为25.06%，均值46.11%。3、净利润单看净利润来说，头部券商的净利润也占据相对优势；就2019年中报公布的净利润率来说，东兴证券、东方财富、华西证券、招商证券的净利润率都超过了40%。与去年同期相比，东吴证券的净利润由0.3亿增长至7.54亿，增幅最大；华林证券的净利润由1.85亿降至1.82亿，增幅相对最小为-1.2%。中信证券、海通，国泰君安，广发，华泰五家券商净利润平均增幅为38%。五、总结中信证券，中信建投、国泰君安、海通证券、华泰证券、广发证券依旧是经营稳健、资本实力强以及政策优势明显的头部券商。南京证券属于今年刚上市的券商，业务有很大的提升空间；2019年中报显示东吴证券的净利润提升非常明显；2019年长江证券的风险管理水平被评为CCC，相对较低。本报告（文章）是基于上市公司的公众公司属性、以上市公司根据其法定义务公开披露的信息（包括但不限于临时公告、定期报告和官方互动平台等）为核心依据的独立第三方研究；市值风云力求报告（文章）所载内容及观点客观公正，但不保证其准确性、完整性、及时性等；本报告（文章）中的信息或所表述的意见不构成任何投资建议，市值风云不对因使用本报告所采取的任何行动承担任何责任。以上内容为市值风云APP原创未获授权 转载必究

今天给大家介绍的金融招生院校是西南财经大学。西南财经大学校徽一、分数线2020年复试分数线380/48/722019年复试分数线383/49/74二、研究方向2020年金融专硕全日制与非全日制研究方向都为金融学。三、学制学费全日制/非全日制：学制2年全日制/非全日制：学费21000生/年信息来源：西南财经大学研究生院官网四、招生人数2020年计划招生总人数205人，全日制185人，非全日制20人。五、录取信息2020年全日制录取149人，最高分432，最低分380。信息来源：西南财经大学研究生院官网六、专业目录初试科目：政治思想理论+英语二+数学三+金融学综合复试科目：金融学综合（货币金融学60%，公司金融40%）七、其他信息来源：西南财经大学研究生院官网另，研线课堂2021考研万人公益大模考开始报名！想了解更多万人公益模考信息的同学们请私信小编，即可领取链接入口嗷！此时正在备考的你是不是还在为了“ 历年真题找不到 ”等这些问题而捉急上火？憋慌！私信小编即可获得10G超全考研资料的获取方式，你想要的历年真题资料这里都有！如果想成功逆袭上岸，请一定收下这份备考大礼包！真没多少时间了，快快抓紧时间学习啦！文章来源：研线网微信公众号原文标题：MF择校 | 西南财经大学金融硕士分数线、报录比等情况分析

有朋友问我，金融大数据到底有什么样的前景和未来？金融大数据是近几年才又火爆的概念。之所以说是又火爆是因为金融大数据的概念不是从今天开始的，从十年前就已经开始，从所有银行的核心系统升级改造时就已经开始注重了大数据的积累。那时候的系统改进和升级就要求新的系统要满足大数据积累的需要。如今经过十多年的发展，金融大数据的分析和应用已经进入到了一个新的层次，也就是说经过十年的数据积累和科技分析能力的提升，目前的大数据分析进入到了一个广泛的应用阶段，也就是说到了一个出成果的阶段，所以才又一次的火爆并进入人们的视野 。你所说的金融行业的大数据前景怎样？大数据在金融行业例如银行业的发展前景大吗？我可以告诉你：金融大数据像其它行业的大数据一样，肯定对未来的产业发展前景产生重要的影响，同时也会催生和细分出很多新的行业，如数据存储行业、数据分析行业以及新的其它行业，如人工智能医生、人工智能分析师，都依托于大数据。而银行也可以借助于大数据的分析和应用，对产业模式和人们的行为习惯进行改进和引导，从而导致金融服务方式和模式的改变。金融改变人们的生活，生活也会改变着金融，而大数据已经成为改变人们的生活和金融行为的重要手段和方式，大数据的应用让金融和人们的生活更加了解、互相改进和互相适应。这是一个颠覆的社会，只有你想不到，没有做不到，而这一切都必须以大数据的分析为前提。所以，结论就是：金融行业的大数据有很好的前景；而大数据在金融行业例如银行业的发展前景也会非常好。作者：麒鉴，专注银行三十年，财经金融分析评论，欢迎关注并留言

Python在计量金唯一一本详细讲解使用Python分析处理金融大数据的专业图书；金融应用开发领域从业人员必读。Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区，在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用，并且成为该行业开发核心应用的首选编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析，以及开发相关应用程序的技巧和工具。《Python金融大数据分析》总计分为3部分，共19章，第1部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了金融分析和应用程序开发中最重要的Python库、技术和方法，其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出操作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、随机数生成和随机过程模拟、Python统计学应用、Python和Excel的集成、Python面向对象编程和GUI的开发、Python与Web技术的集成，以及基于Web应用和Web服务的开发；第3部分关注的是蒙特卡洛模拟期权与衍生品定价实际应用的开发工作，其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值、波动率期权等知识。一部分py与金融，作者讲解了为什么选择py进行金融数据分析，以及py数据分析配套的库；第二部分金融分析与开发，大致内容有py基础语法结构、绘图、pandas、文件读取、性能优化、粗浅的数学统计、GUI/Web集成；第三部分衍生品分析，其实就是具体时间，内容包括估值框架、价格模拟（回归）。本书优点：介绍了py在进行数据分析中使用到的一些库，比较全面；以金融数据分析，进行了具体的实践；内容比较全面，设计具体理论内容比较少。本书缺点：因为篇幅原因每种库的介绍比较少，应该在每章加入深入阅读的资料；书中理论部分缺少具体的说明，应给出参考文献；书中绘图部分比较基础，缺少对类似seaborn库的介绍，不够过瘾。

本文重点讲解北大数院金融专硕介绍、北大数院金融专硕课程设置、北大数院金融专硕初试考试科目、北大数院金融专硕参考书、北大数院金融专硕复习规划、北大数院金融专硕复试情况及北大数院金融专硕的奖助学金等信息，下面凯程老师就详细的给大家介绍一下。一、院校介绍北大数学学院暨北京国际数学研究中心拥有一支实力雄厚的师资队伍，现有教师119人，其中中科院院士7人，长江特聘教授11人，国家杰出青年基金获得者24人，他们不仅在数学研究的前沿领域上取得了杰出的成就，还长期坚持在教学岗位上，为国家培养了一批又一批高素质、高水平的创新型人才。1952年以来，数学科学学院先后为国家培养了一万多名毕业生，他们奋斗在国家建设的各条战线上，其中包括30余名两院院士。获得国家最高科技奖的吴文俊院士和王选院士是数学科学学院校友中的杰出代表。数学科学学院在2001年获得国家优秀教学成果特等奖；在教育部学科评估中，2002年、2007年、2012年北大数学均名列全国首位；2017年北大数学和统计学均获评A+并入选国家“一流学科”建设名单。二、数院金融硕士介绍金融数学是近年来蓬勃发展的新学科，在国际金融界和应用数学界受到高度重视。北大数学科学院金融数学系除培养金融数学本科生外，还通过金融数学与精算学应用硕士项目培养面向金融业的高级人才。金融数学系将培养学生不仅具有扎实的现代数学基础，熟练使用计算机的技能，而且具有深厚的金融专业知识，文理并茂，全面发展。分系后除继续开设概率统计、随机分析、微分方程等数学基础课外，还将开设利息、证券、汇率、保险精算等金融数学的专业课程，一些经济与金融的基础课由经济学院及光华管理学院开设。金融数学系本科毕业生将能熟练运用数学知识和数据分析方法，从事某些金融保险实际工作，并可继续深造，到高等学校和科研机构应用数学、经济和金融管理等专业攻读硕士或博士学位。三、课程设置本项目的学习期间为两年（4个学期），前三个学期以课堂学习为主，课程包括必修课（30学分）和专业选修课（10学分）两类。必修课程除北京大学研究生院统一要求的政治外语类课程外，还包括：金融中的随机数学、金融中的统计方法、风险管理与金融监管、投资组合管理模型、衍生工具模型、风险管理的数学模型，以及证券投资、精算学、衍生工具和风险管理的专题讨论班（任选一门）。选修课将包含数学类课程：概率论与随机过程、数值方法与随机模拟、统计数据分析、金融时间序列分析，应用类课程：金融风险管理实践、金融经济学、实用精算方法、金融数学与精算学专题选讲、信用及利率衍生产品等。学生将在第三学期或第四学期到金融机构进行3个月左右的实习，实习结束时，若学生能够提供符合要求的实习报告并经过专题讨论班老师考核合格者可获得 3学分专题讨论班的必修课成绩。硕士论文应在第四学期的4月30日前完成。导师同意后方能送审。具体的送审时间按北京大学研究生院当年的具体规定为准。硕士论文需两位副教授或以上职称的评议人评议。论文评议通过后方可组织答辩。具体的答辩要求将按照数学科学学院的统一要求进行。四、培养目标本项目的毕业生将主要分布在商业银行金融市场部门或风险管理部门，保险公司精算部，投资银行或基金公司或证券投资公司从事定量分析的部门，以及金融监管机构和各种咨询公司从事金融定量分析相关的岗位。五、初试考试（以2019年为例）2019年分数线为385分1、考试科目科目一：101思想政治理论（满分100分）科目二：201英语（一）（满分100分）　　科目三：303数学（三）（满分150分）　科目四：431金融学综合（满分150分）2、专业课参考书（1）数学分析邓东皋, 尹小玲编著 《数学分析简明教程》 高等教育出版社 2006方企勤编著，《数学分析》（第三册）上海科学技术出版社， 2002（2）高等代数蓝以中编著，《高等代数简明教程》(第2版)，北京大学出版社，2007，上册、下册第6、7章（3）初等概率论何书元编著，《概率论》，北京大学出版社，2005，第一章至第六章（4）数理统计陈家鼎等编著，《数理统计学讲义》，高等教育出版社，2006年5月第二版，第一至第四章、第七章（5）金融数学引论吴岚，黄海编著，《金融数学引论》，北京大学出版社，2005年8月第1版，第一章至第七章3、专业课复习规划数院专业课包括<概率论> （何书元）<数理统计>（陈家鼎） <金融数学引论>（吴岚、黄海）三门课，各50分，计算题居多，有部分证明题金融数学引论：相对而言最简单，包括利息理论，现金流贴现以及在债券，股票上的应用等。课后题量较大，书上的课后题眼熟练掌握，至少保证做过2-3遍。熟记公式，考场上把步骤写出来，可以的步骤分。概率论：和我们学过的概率论还是有很大区别的，课后题有部分有一定难度，需要经过思考才能解决。考纲要求的6章内容最好都熟练掌握，完全掌握，出任何题目都能从容应对。对于基础偏弱的同学，这可能要花费很长时间。不过不要担心，一步一步来，基础打扎实，不要追求速度。数理统计：难度最大。可以辅助茆诗松的<概率论与数理统计教程><概率论与数理统计教程习题与解答>，可以只看数理统计部分中与<数理统计学讲义>重叠的内容。用茆诗松的书做入门书入门，相比较而言，茆诗松的书难度低，学起来更容易上手，课后题难度不大，能够加深理解。认真阅读<数理统计学讲义>中的指定章节。不要押题，扎扎实实提高自己实力，打好基础，无论什么题目都不慌张，做到心中有数六、复试概况投资学，衍生品，精算学，编程(R语言，python和其他的东西),还有个综合能力考查(包含各种金融相关的开放性问题)，自主选择科目，基本上至少需要回答2个科目，复试按照1:1.5形式七、学费与奖学金1、学费本项目学费为7.6万元，分两年交清，每学年交纳3.8万元。2、奖学金（1）校长奖学金奖学金额度为7万元/年/人；目前学校博士研究生奖学金中最高级别的奖励，发放校长奖学金荣誉证书；学院每年有42个左右的名额；可以减免需要承担助教（助管）的工作量；可以申请其他各类奖学金，并可获得优先推荐。（2）学院奖学金奖学金额度为5.5万元左右/年/人；学院每年有42个左右的名额；可以减免需要承担助教（助管）的工作量；可以申请其他各类奖学金。（3）国家奖学金由国家出资设立的用来奖励特别优秀学生的奖学金，奖励规格高；奖励标准：硕士生每年2万元，博士生每年3万元；学院每年有10个左右的博士名额，7个左右的硕士名额；可以和其他奖学金重复申请。（4）院长奖学金主要为了吸引各个学校最优秀的学生继续在北大攻读研究生；名额没有具体限制，金额可以协商；可以和以上奖学金重复申请。（5）博士生岗位奖学金除了以上列出的各类奖优奖学金，其他90%的同学都能够申请到博士生岗位奖学金，金额根据所承担的岗位补贴从4.9-6.5万/ 年不等；岗位奖学金必须要承担助研、助教或助管等工作。（6）其他其他学生工作办公室负责的各类冠名奖学金，例如：廖凯原奖学金、庄圻泰奖学金等，金额从2000元至12500元不定。八、关于辅导班1、判断是否需要报班是否报班需要同学们结合自身考虑，以下几点同学们可以作为参考：（1）专业课的复习：很多同学在复习专业课的时候会很迷茫，不能合理的制定自己的复习计划，也没有专业的复习资料以及往年真题，而且很多同学在大三时的学习并没有学习到很多的知识，再提升专业课的时候还要顾及到公共课的复习，对于没有复习计划的同学来说可能会手忙脚乱。（2）自制力：考研的复习过程并不是说有老师带着指导着，完全要靠自己，所以个人的自制力就很重要。如果自制力很强，那么就很容易进入学习状态，这样的话学习效率也会很高，要看个人的能力选择要不要报班；自制力不好，经常走神，那么学习的过程就是浪费时间，没有任何效率，如果是这种情况建议还是报班。（3）心态以及和研友的交流：考研的过程是孤独的，需要忍受一段时间的磨炼，这对考研学生的心态是一个很大的挑战，如果不选择报班自己复习，那么必定要忍受孤独，没有在辅导班中同学以及老师一块交流学习的状态好，而且同学一起可以分享一些最新的考研动态，避免错过一些机会。（4）复习时间的把握：考研有几个很重要的时间节点，很多学生会不清楚在每一个时间段做什么，与其焦头烂额不知道该怎么做，不如报辅导班跟着老师的安排走，会更有计划性和条理性。（5）报考的学校的难度：既然考研都是想要考名校的，但是名校的报考难度自然是很大，想要顺利的通过初试和复试脱颖而出必然是不容易的，不如报辅导班系统的学习知识，将考试内容掌握的牢固一些，对于复试也有专业性的指导，报考成功的几率会大一些。2、辅导班该如何选择市面上考研辅导班众多，但是真正做好北大数院金融硕士的机构寥寥无几，在业内，凯程的金融硕士非常权威，基本是考清华北大人大中财贸大金融硕士的同学们都了解凯程，而凯程辅导金融专硕考研的实力也得到了众多考研同学和家长的认可。凯程有系统的《北大数院金融硕士讲义》《北大数院金融硕士历年真题解析》《金融硕士凯程一本通》，也有系统的考研辅导班，及对北大数院金融硕士深入的理解，在北大数院的人脉，及时的考研信息，这些同学们都可以来实地咨询和考察。在课程设置上坚持循序渐进，步步为营的指导原则，其中寒假远程班、春季集训营和远程班、暑期疯狂集训营、百日冲刺集训营、冲刺点题押题模考、复试辅导班均为各个阶段全程训练课程，满足学生扎实训练的要求；保过班课程均为个性化授课课程，会根据学员实际状况，以实际考试目标分数为导向，安排更有针对性和有效的个性化课程，考生和家长可以根据实际情况报名，学生在报考之前会有专业的老师予以指导，为学生量身打造课程，这样才能有效的提高学生成绩。这样的课程安排也是金融硕士考生的特点决定的，大部分金融硕士考生每个人都有自己不同的问题，仅仅凭借集中课程的讲授远远不够，每个人暴漏出来的短板和弱点，必须由教师在长期的督导和训练下才能够得到纠正，“一对一”、“师徒式”手把手的单独辅导和研判必不可少。凯程教育深入研究金融硕士考研的专业特点，做到精准制导，同时深入发掘每个学生独特的潜质，呈现出基础扎实而稳拿高分的面貌。祝愿同学们考研成功，前程似锦！