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1.지원동기
[미래를 선도하는 금융기술 전문가가 되기 위해] 금융공학은 복잡한 금융시장 속에서 효율적인 무위험 수익 실현을 가능하게 하는 핵심 기술이라고 생각합니다. 대학 시절 데이터 분석과 수학적 모델링에 깊은 흥미를 느껴, 통계와 확률론을 활용한 자산 가격 예측과 위험 관리를 중점적으로 공부하였습니다. 특히, 학부 연구 프로젝트로 매월 1,200건 이상의 시장 데이터를 분석하여 주가 변동 예측 모델을 개발했고, 이 모델은 백테스팅 결과 일별 수익률 8%의 손실을 0. 2% 이하로 제한하는 성과를 냈습니다. 이후, 금융기관 인턴십을 통해 실무에 접목할 기회를 얻었고, 6주간 실시간 금융 데이터 추세를 분석하여 옵션 가격 예측의 오차를 평균 2% 미만으로 낮추는 데 성공하였습니다. 이러한 경험들은 금융공학의 이론과 실무를 접목하는 능력을 키우게 하였으며, 금융 시장의 다양한 변수들을 수치로 변환하여 최적화하는 기술력이 필요하다는 것을 깊이 체감하였습니다. 카이스트 금융공학 MFE 과정은 저에게 최첨단 연구와 산학협력 기회를 제공하여, 볼린저 밴드와 몬테카를로 시뮬레이션 등 최신 기법을 배우고 실무 프로젝트를 수행하며 실력을 한…