本科读物理学，研究生能考去金融吗。？

物理转金融，在美国华尔街20多年前就很普遍了，特别是量化金融。这方面许多的大咖就是物理出身的，其中最出名的当属写了本《My life as a quant》的Derman。此君当初从南非到美国哥伦比亚大学物理系读博，毕业后先后去了所罗门兄弟和高盛，与Black这样的大V合作提出了BDT利率模型。可以说，华尔街投行和对冲基金中最早的一代宽客，物理学家占了一大部分，包括各大行的核心班底。他们中间后来不少人成为了出色的基金经理和交易员。物理学家在量化金融领域中，在理论发展和实战中都发挥了至关重要的作用。
后来的事情大家也都知道。08金融危机后，奇异衍生品市场萎缩，传统的模型不再起主导作用，但是物理出身的人在华尔街依然受到青睐。原因是物理的许多原理，方法和工具，其作用和意义远远超过了物理本身。不管是PDE，随机微积分，布朗运动，还是蒙特卡罗方法，都是在以物理模型和应用的基础上被应用到金融中的，包括量化金融的鼻祖模型-BSM方程，其求解也是通过转换为物理中的热传导方程然后求解。布朗运动就更不必说了，这个在中学物理中就出现过的概念，许多人居然是在学习金融时才彻底地了解了其数学模型和原理。大物理学家费曼的名字甚至都出现在了金融模型教程中(Feymann-Kac)。至于蒙特卡罗方法这一最早被用于核物理研究的工具，现在已经成为金融机构中量化部门不可缺少的工具，广发的用于衍生品定价，组合管理，对手风险和压力测试中。
不过需要注意的是，物理中的模型与金融中的模型虽然在很多情况下非常相似，甚至后者许多情况下就是前者照搬的翻版，但是二者的意义是完全不同的。物理中的模型真实反映了客观世界-这也是物理模型的终极目标，即使达到这个终极目标需要不断的演化。比如牛顿力学是量子力学在宏观下的近似，狭义相对论是广义相对论在低引力下近似将空间平直化的近似。但是金融中对于证券价格的描述，仅仅是模型而已。金融市场的一切变化归根结底都是人的行为产生的结果，而人的行为是无法完全用数学模型来刻画的，与此相关的金融变量，无论是股票价格，利率水平和波动率，也都不可能用GBM，OU这样的随机微分方程来精确描述。因此金融模型中的参数需要通过校准(calibration)使得其定价符合市场价格。这与物理模型中通过理论推导或者实验测量出得到的参数，如普拉克常数或者精细结构常数的性质完全不同。即使是学术研究，物理中的方法和模型固然可以借鉴，但是需要认识他们之间的本质不同，不仅在实证方法上，其目标也是不一样的。相对来说，金融中没有什么永恒不变的真理，虽然市场在很多情况下往往是最好的参考，但也仅此而已，特别是在市场缺乏流动性的时候。

期权匿名回答 · 2021-9-26 09:44:13

物理转金融，在美国华尔街20多年前就很普遍了，特别是量化金融。这方面许多的大咖就是物理出身的，其中最出名的当属写了本《My life as a quant》的Derman。此君当初从南非到美国哥伦比亚大学物理系读博，毕业后先后去了所罗门兄弟和高盛，与Black这样的大V合作提出了BDT利率模型。可以说，华尔街投行和对冲基金中最早的一代宽客，物理学家占了一大部分，包括各大行的核心班底。他们中间后来不少人成为了出色的基金经理和交易员。物理学家在量化金融领域中，在理论发展和实战中都发挥了至关重要的作用。
后来的事情大家也都知道。08金融危机后，奇异衍生品市场萎缩，传统的模型不再起主导作用，但是物理出身的人在华尔街依然受到青睐。原因是物理的许多原理，方法和工具，其作用和意义远远超过了物理本身。不管是PDE，随机微积分，布朗运动，还是蒙特卡罗方法，都是在以物理模型和应用的基础上被应用到金融中的，包括量化金融的鼻祖模型-BSM方程，其求解也是通过转换为物理中的热传导方程然后求解。布朗运动就更不必说了，这个在中学物理中就出现过的概念，许多人居然是在学习金融时才彻底地了解了其数学模型和原理。大物理学家费曼的名字甚至都出现在了金融模型教程中(Feymann-Kac)。至于蒙特卡罗方法这一最早被用于核物理研究的工具，现在已经成为金融机构中量化部门不可缺少的工具，广发的用于衍生品定价，组合管理，对手风险和压力测试中。
不过需要注意的是，物理中的模型与金融中的模型虽然在很多情况下非常相似，甚至后者许多情况下就是前者照搬的翻版，但是二者的意义是完全不同的。物理中的模型真实反映了客观世界-这也是物理模型的终极目标，即使达到这个终极目标需要不断的演化。比如牛顿力学是量子力学在宏观下的近似，狭义相对论是广义相对论在低引力下近似将空间平直化的近似。但是金融中对于证券价格的描述，仅仅是模型而已。金融市场的一切变化归根结底都是人的行为产生的结果，而人的行为是无法完全用数学模型来刻画的，与此相关的金融变量，无论是股票价格，利率水平和波动率，也都不可能用GBM，OU这样的随机微分方程来精确描述。因此金融模型中的参数需要通过校准(calibration)使得其定价符合市场价格。这与物理模型中通过理论推导或者实验测量出得到的参数，如普拉克常数或者精细结构常数的性质完全不同。即使是学术研究，物理中的方法和模型固然可以借鉴，但是需要认识他们之间的本质不同，不仅在实证方法上，其目标也是不一样的。相对来说，金融中没有什么永恒不变的真理，虽然市场在很多情况下往往是最好的参考，但也仅此而已，特别是在市场缺乏流动性的时候。

期权匿名回答 · 2021-9-26 09:45:02

我的两大学生都是从理工研究生和博士转为学金融的。但都执着和肯下功夫。补本科专业知识要占大量时间。有一点要清楚，自己的发展方向。

期权匿名回答 · 2021-9-26 09:45:07

答案是100%可以。
金融里面就学习而言，现在最强调的就是经济学的学习方式，也就是不断的造模型，用数学。好消息是现在经济学用的大多数的模型是来自于牛顿力学的，因此读物理学去学金融是再恰当不过，简直就是专业对口。有无以伦比的学习优势。
在金融里面，就算是在实用的层次，也经常用一大堆数据在里面搅和来搅和去，用作障眼法。这么说来学理工科的同学其实是非常有优势的。毕竟就数学或者是其他工具了而言，要熟悉的多，而且很容易能发现其中的毛病。
最重要的是当一个人本科的时候受过逻辑训练。他在进入一个非逻辑的环境的时候，适应能力是很强的。能够很快的发现其中那些很奇怪的地方，并做出适当的修正。当然可以是正的修正，也可能是负的修正，也就是说在里面发现可乘之机。
做金融是没有门槛的，任何人都可以。至于说高下立论之说，那往往是运气问题和努力的关系不是很大，至少在当前的环境下，个人是这么观察的。
有兴趣的话可以看一看那个出名的老师李永乐讲了不少关于金融的视频。这点可能就能加强楼主作为一个物理学的本科生，学习金融的信心。