加米||申请MFE||推荐信分配||推荐信四选三||是意见就行大家可以一起讨论

申请20Fall MFE，计划申请15个学校左右【涵盖美国，英国，瑞士】，手头上有四封推荐信想请大家给一些建议（不介意结交下今年一起申mfe的朋友。
Berkeley Stat 某Prof一封。跟她做过一段时间RA。

• 劣势：做的事情难度并不算高，不太能算做research，只是在一个概率问题上思考了多种数学方法并coding simulation进行验证。
• 优势：老师邮件中告诉我了她会具体写什么【工作内容】以及What it was like to work with me，并且指出All of them will be positive。老师有wikipedia主页，算比较年长的教授。
  

国内课程老师一封。上过他的一门课。

• 劣势：要求自己写推荐信。
• 优势：课程总评很高，课上和老师交流很多，提出过新颖的方法。
  

国内科研老师一封。她自己是Cornell Phd毕业。上过她一门课并且做过很长时间的Research。

• 劣势：要求自己写大纲。
• 优势：课程总评不错，长时间Research做的东西比较核心，涉及NLP和ML，她对我影响非常好。
  

国内私募量化实习一封。

• 劣势：写推荐信的人对我不够了解，但事实上是我自己写，不清楚有没有影响。做的东西是挖因子，没有做出特别耀眼的成果。
• 优势：公司CEO写推荐信。是国内不错的私募。
  

想请问下地里的朋友们以下几个问题：

• Berkeley Stat的那一封指出了是Positive，但是我不清楚做的东西不那么核心会不会对申请MFE的影响非常大呢？
• 听说国外都知道国内是自己写推荐信的，这种情况下推荐人对自己的了解程度还是否重要呢？
• 我本来计划是15个学校都用Berkeley Stat那封推荐信，但是这样会不会风险太大，还是说已经指出是positive了风险就较小呢？
• 在没有明确规定academic和professional要求的学校里面，这几个学校怎么取舍比较合适呢？
  

感觉自己的问题还是挺常见的，有类似问题的朋友也可以留言一起讨论下我们知道的信息。希望帖子别沉～谢谢大家～