牛津这个硕士项目，一次入读，一生牛。这确实是个很高质量的programme。极高的reputation，课程也教会了大量的实用性内容。知识量实在太大太广，数学、金融、量化等等都是知识大点，单单risk里头的Copula就能难倒一部分数学基础不好的同学。
They must demonstrate their aptitude for, and knowledge of, mathematics, particularly in the area of real analysis。申请这个项目的人一定都是奖状等身，各种学霸，各种高分。会有大量的人去说服AO，自己的背景有多优秀，但却很少人能够和AO证明自己对量化金融的理解有多深。PS建议体现到以下作为项目出彩部分：
1. 量化对冲策略（量化高频策略、趋势策略等等）的实现，具体的例子。
2. Stochastic control，最优化买入和卖出点，这里头可以结合dynamic programming从而延伸到编程经验的证明，建议是一个具体事例用来贯穿。
行业理解层面，也是容易突出这篇文书价值的部分。可以说90%以上的人并不知道整个业界的情况。这个专业最对口的是hedge fund quant。如果想说业界情况，可以提到风控等等，但最有吸引力还是针对对冲策略演化提出自己的看法和观察。比如发展中市场，alpha对冲策略的alpha收益正在朝发达国家逼近（因为机构化），而日内交易的收益成为拓展收益模式的关键，这使得Market Microstructure and Algorithmic Trading 这门课显得尤其有价值。再例如Fama的因子原来size effect是负的，指导了很多hedge fund用size作为因子进行对冲，但是这些年的数据却显示了反转，导致了很多机构投资者在derivatives和asset双双损失，引起了人们对行业中性的思考以及对于更多因子的考虑，而课程里的deep learning 和 Optimisation的结合，很好的解答了这个问题。