麻省理工的金融水吗？
MIT的fin， 水吗？ 你指水是什么？ 是考试简单难度低，还是录取容易录取率极高，亦或是毕业要求宽松没学分限制？ 如果是指这些，那么我可以非常明确的告诉你，MIT的Fin非常的不水。 MIT的数学，物理，计算机，经济，统计在美国的本科教育中历来都是最难的，号称MIT最难学的专业是CS和ECE（电子工程）。如果连这些都难学的专业都不算水的话，那也没有哪个专业能堪称水了。以我本科学的微积分为例，我们那几个难学的专业的微积分课程比别的学校同等水平的专业要难学很多，上课内容难度和深度都很高，作业量非常大。
我读PhD的时候，隔壁宿舍的哥们在ETH读金工，偶尔来我们宿舍聊天，说他们的FE(金融工程)专业好像没有像样的数学，更没有CS，感觉就是随便学学就能拿高分，然后就能轻松找到高收入的工作了，当时听到这个真是呵呵呵。。。 后来我自己做了PhD， 教两个最水专业之一的MFE（量化金融）和另一个不水的BSIA（人工智能）时才知道，水也不是这么说的。。。 MFE虽然号称MIT最难学的专业之一，但是确实是最水的一个Fin专业，因为MIT给MFE的学生提供的是最低水平的教学体验。举个栗子： MFE学生需要做大量的数值分析，模拟金融市场。为了学习这种技能，你需要用一种叫“蒙特卡洛”的方法来计算各种金融问题的解，而这个方法的基础是了解如何把问题转换为随机生成数的问题。为此MFE的学生需要学随机数和矩阵分析（这个课本身就不水才怪！）。
但问题是，你学了随机数之后，MFE的老师根本就不会再教你如何用随机数来解决实际问题，更不会教你如何通过随机产生的数据来检验模型的效果。同理，学完概率论之后老师也不会再教你如何构建一个合理的模型。一切都需要你用极其有限的授课内容去自行摸索。 而我教BA时，起码会详细讲解如何用Python来完成基本的数据分析，怎么用R进行基本的建模，怎么用最优化的理论和方法来处理复杂的数据。
可能很多人会认为我教的这两个专业很水，但是我的学生（包括中国和美国本地学生）的反馈都是这两个专业不仅不水且很难。 因为我不怕麻烦，所以我也敢给学生出难题，而多数同学也会欣然接受我的挑战----他们都知道我有认真教书的心，不会把课堂搞得轻松自在却学不到什么东西。相反如果我教MFE时也那么认真那就真算是水了。。。 PS： 有人问MFE的录取情况，我在这儿可以很清楚的告知大家，由于我教的这个项目每年从中国录取的学生只有不到10人，而且我认识的所有中国人最后都拿到了Offer，因此我认为这个项目对中国学生的歧视性还是比较小的。