为了当 Quant 去读一个 PhD 值得吗？

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Shaka · 2018-9-22 11:44:12

我觉得主要看个人，天底下没有统一的答案。我见过很年轻的mfe去buyside的好公司的，也见过ivy的数理phd找不到工作的。本科阶段，先学好数学编程吧。就phd本身而言，尽量争取去名校，花几年时间读一个水校我感觉太浪费了。就就业而已，mfe压力确实比phd大很多，要做好曲线救国的准备，很可能不能一步到位。phd还有可能去it界做data scientist，未来出路多一点。只要你一步一步踏踏实实而不是想走捷径，一定能达到和你能力匹配的高度。记住，没有真才实学，最终在北美是混不下去。

春秋小霸王 · 2018-9-22 11:44:11

难道数学物理PHD就是这么好读的吗，量子场论读了这么多年愣是还是没看明白

叫John的鱼 · 2018-9-22 11:44:09

两年后再考虑这个问题

Edison · 2018-9-22 11:44:08

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匿名用户 · 2018-9-22 11:44:07

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彭河森 · 2018-9-22 11:44:06

为了嫁给谷歌男，去斯坦佛读书值得吗？

刘斩仙 · 2018-9-22 11:44:05

为什么大家会有一种数理PHD想念就念的错觉。。。

D Young · 2018-9-22 11:44:02

我受益于我的PhD，从此我能够区分知识（知道的东西）和学习（学到新的知识，并创造新的知识）。PhD这几年我并没有学到了很多在金融中可以用到的知识（事实上，大多数PhD的知识和我现在的职业没有直接的联系）。但PhD给了我一种能够自我学习，自我成长的能力，这才是我觉得决定我职业发展的关键。

回到你的问题，你必须自己决定，是希望在一个领域把事情做好做熟，还是希望引领新的发展。这个才是你要考虑的关键。

郑阶 · 2018-9-22 11:44:01

在我看来，读不读博士的问题，从来不是由一个单因素模型决定的。

首先，从客观分析，不得不承认，quant的就业市场近几年一直处于萎缩状态。第一，是金融监管力度加强。新的金融创新产品种类越来越少。第二，金融工程，金融数学方面人才太多。很多的欧美名校，为了减缓财政压力，设立金融工程项目并大量招生用来吸金。第三，市场需求不大。银行中做quant的人本来就不多，并且很多大银行都在裁员和缩招。第四，交易平台统一的冲击。很多银行的交易定价系统全部是买的三方软件。从一定角度上说，银行自己不需要去开发定价和风险管理系统，极大的减少了对quant的需求。

其次，从自身角度分析。第一，自己正真想做的是什么？是定价模型，交易策略还是风险管理？如果是定价模型，随着计算技术的发展，可拓展的空间已经不大。如果是交易的话，很难找到能稳定盈利的策略。做高频交易更和计算机专业有关。如果是风险管理的话，市场需求不会很大，因为风险管理更多的和公司的policy相关。第二，自己是不是能静下心来读博士，做科研。即使周围的朋友可能在业界已经干的不错。第三，能不能够申请到欧美名校的博士。第四，自己是不是真的喜欢和数学统计打交道，对编程有没有兴趣呢？第五，家里人是不是支持。

最后，我想说，我可能说的负面情况过多。不过，这些都是需要考虑的因素。通过考虑这些，你可以发现自己是不是真的喜欢金融数学。从我的角度而言，我觉得，对金融行业而言，数学永远只是一个工具，并不是核心。

陈杰 · 2018-9-22 11:44:00

和另外一个帖子类似，你可以过去参考一下其他大咖的回复，一些建议：

1、有些major从master开始就需要工作经验，也就是说从理论-->实践-->理论升华。国内学生喜欢一学到头，条条大路通罗马。
2、PHD学也就学了，只要你喜欢导师的研究方向，工作了你可能就不想再回头读PHD了。
3、最后建议专业从选择和了解行业开始；主要看你想图什么？
4、我刚总结了一个人生三境的文章，供你参考：
看山是山，不是山，还是山

祝你早日想明白，有方向。
更多回答你可以参考这个：立志做 Quant，应该如何在纯数学、应用数学、统计中做选择？

bh lin · 2018-9-22 11:43:59

建议看看linkedin上很多quant的简历，会发现不少人是拥有PhD学位的。一个注重于数理的PhD对Quant的职业发展是很有帮助的，至少能带来更多的就业和跳槽的机会嘛（比如诸多job post都是要求有PhD学位的）。

至于读不读PhD还应该和个人的职业规划和兴趣相关。毕竟完成一个PhD也是个浩大的工程。3-5年以上的投入时间精力。MFE之后找到一个Quant的职位并且在Quant的职位上得到锻炼也不失为一种选择。当然你会发现很多时候Quant需要的是total package而MFE能教的东西很有限。

Quant的指代越来越宽泛。越来越多的Quant Dev和IT Quant的职位，其实还是很适合有不错CS背景的Master的。另外可以参考下13年Global Derivatives 前Marco Avellaneda的访谈“The Era of The Pure Quant is Over”，希望可以有所帮助。今年的Amsterdam也有关于这个话题的一个debate.

有清晰的职业规划的话，走哪条路都好。

李望 · 2018-9-22 11:43:58

如果喜爱你所学的东西，就并不存在值不值得为了做xx而去读phd这个问题。我自己感觉读phd就是很好的一个体验。

如果只是被这个职业的金钱光环亮瞎而迫使自己去学自己不感兴趣的东西。那劝你还是别读。

首先，不读个phd还真的很难做quant。而像数学模型，计算机技术，概率这些学科，如果不感兴趣学起来是很痛苦的，而且也很难学好。学不好，自然也做不了quant。

董可人 · 2018-9-22 11:43:57

非常值。有两点考虑：

出国找工作，只读master的话压力非常大，这意味着你刚到国外就要马上开始找工作。这个时候文化还没适应，课程才刚开始学，人脉还没建立，要想在短时间内找到工作，压力是非常大的。读PhD的话有比较长的时间慢慢做准备，找到好工作的概率会更大一些。
PhD不等于做科研。现在PhD烂大街的情况下，完全可以把它当作一种培训。你主要的任务是去学习如何系统化的分析问题，以及看论文，做演讲等能力，这些都是对以后的Quant工作有直接帮助的。如果你一开始就准备毕业后去业界工作，和导师沟通好，PhD期间的发论文压力可能也会比较小，不会读的很痛苦。

金融业应该是这世界上最看重PhD的工业了，Quant简直就是为数理PhD量身定做的工作，这在任何其他行业都是很难找到的（它们也许会因为你是PhD给你一个稍微高一点的起薪，但是工作内容很可能不会直接需要你读PhD期间所学到的那些能力，而在金融业，你不用担心会有这种浪费）。所以以Quant为目标去读一个PhD，基本上是可以无脑选择的。

我同意PhD并不是一个必要条件，我自己就有朋友以本科学历找到Quant工作；也不是充分条件，拿到PhD的也有找不到工作的。但是这些都可以算作outlier，不太有参考价值。一定要对自己的能力有清醒的认识，如果没有十足把握本科或硕士毕业就能找到工作的话，读PhD是非常值得考虑的选择。

陈皇宇 Renco · 2018-9-22 11:43:56

首先读PhD的时候并不是所有导师都期望你搞科研，不过你要先跟导师说清楚你毕业以后到底要干什么。

从过去来看，大部分quant都是数理方面的博士，不过如果你只是需要一个人来帮你完成一堆数理模型，直接去牛校挖个牛教授来做份兼职就搞定了，可以不用专门养一个人。

从我看到的情况来看，PhD的升职空间更大升职也更快。但是如果你可以去大公司从头做起你熬同样的年头也可以做到高层。况且要去做quant最好是牛校毕业，否则毕业以后找工作风险也还是很大。

LTerrier · 2018-9-22 11:43:55

孩子，要问自己一个问题：如果你对科研兴趣真的一般的话，为什么要去逼自己做quant呢？而且矛盾的是，你对数学有兴趣，但是对科研没有兴趣，这又怎么解释？你对quant的了解有多少？还是只是那是想象中的了解？

在做什么之前，要搞清楚的是你真正感兴趣的是什么。读不读phd，读不读mfe，那都是手段，不是目的。

quant也分很多种，有热爱技术的it geek，有些崇拜数理的研究狂人，还有敏锐嗅觉的市场逐利者。个人觉得，三者集一身，才是一名合格的quant。能具备其中一种素质者，若精通，也能成事。你看看你是不是向往具备这三种素质，这是不是你兴趣所在。如果都不是，那趁早别折磨自己，你不适合做quant。

下面说说phd和mfe：如果你本身很优秀，很聪明悟性高，也很卖力吃苦，那么mfe是能让你最快具备这三种能力的项目，所以，why not. 但是要小心，很多mfe出来就只能干干金融it的活儿。因为数理能力这种东西，若非天才，总需要时间积累的。所以要想好，以及掂量好自己的能力和毅力。

phd不是玩玩的，个人觉得若非有非常的兴趣，以及不功利的心态： phd诚然是敲门砖，但心不在焉不能成事，不坚定不能成事，无兴趣你会非常痛苦。若读phd是为了更好地找到quant的工作，那我劝你别这样折磨自己

不多说，最后真心劝你的是，要想好兴趣所在，所有的路只是手段，不是目的。无法立刻决定就去探索。精诚所至，你会找到答案的。加油。

Yupeng · 2018-9-22 11:43:53

做金融的其实就是看regulator的脸吃饭，人家让你做什么不让你做什么，你都要去按部就班，不然市场就没有你的立足之地。包括一些central clearing、capital charge，银行也在适应新的市场规则。而学位方面，不是phd的quant前后台都有，但感觉在银行里quant的phd还是不少，因为phd有四年的时间，足够你去更多的了解市场、学习量化分析、做好编程，优势相对于msc还是很多的。但银行不是看学位，而是看能力，如果一个msc具有以上的水平，该收的肯定收。phd之所以多是因为phd有了更多时间去学习，所以能力会比一般msc强一些。

这几年已经不像过去了，过去纯数物理phd可以一点也不懂市场但依旧靠数理在quant领域横行霸道，也不需要跟其他部门沟通太多。但现在regulator push us to collaborate，一些市场规则让这些quant不得不去做出改变，对市场的理解和概念也是越来越重要了，因为大家都要在规则下玩游戏。

这几年很火的高频交易在实际中跟数学其实关系不大，重点是如何分析limit order book，而计算机明显感觉比数学占更多份额，而这几年这一领域随着regulator的限制（自然不止是中国），逐渐由灰色地带走出来，以后的发展不知道会变好还是变坏，但未来应该会有很多限制在里边。

再比如单单counterparty risk一个方面，市场规则这几年一直非常混乱，有的银行只算cva，有的算dva，还有的会charge kva和fva，而对不同客户，银行的策略还是不同的，有时考虑competetive还会不charge或少charge，而最近regulator又想搞ccp以减少系统性风险，ccp一出cva、dva将变im，一些学者模型论文没写完，规则就让他模型变了废纸，所以现在大家都要理解规则。

而hedge fund方面，有的fund不需要传统意义上的quant，因为他们的策略对衍生品的需求不大，更多需求一些tech的人，而有的量化fund会需要quant，但tech的东西还是很多，coding会被当作一项基本技能，msc在这方面比做过数据处理的phd会有些差别。但归根到底，业内是看能力而不是学位的。

为了当 Quant 去读一个 PhD 值得吗？

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