1樓：MOMO
真心佩服現在的年輕人，才剛剛本科就懂這麼多。我當年phd畢業工作兩三年了，都沒搞清楚這麼多東西，現在工作小十年了也沒弄明白業內的全貌。其實誰知道畢業的時候哪塊雲彩落雨，能找到什麼工作呢。
學生會些基礎的程式設計，基本的統計金融知識，剩下的找到工作慢慢再學唄。你現在還是申請個好學校是正經，街上面試quant很勢利的，一看你是普林mit的phd，拿offer的把握立刻提高乙個數量級。啥也不會也沒關係，人聰明呀，來了滿滿學唄。
2樓：Mellisacat
如果打算 PhD, 不用糾結太多。往上走都是通的，無非乙個是從理論出發到實踐，乙個從實踐出發到理論. 沒有太容易的，也沒有說起來這麼難，無非人無完人，coding 強的，execution 好，但抽象思維就不一定了。
反之亦然。統計口就業情況參考舊作 https://
zhuanlan /p/27353331。
3樓：炊飯夾油條
我總覺得Q比P更難一點哈哈
P的話感覺東西太雜太多，方法工具一大堆，然後你也說不上到底啥是好的，用著看看
另外人工智慧那麼火，大家可能對P比較看好吧但是其實套路只是思維方式，具體還是要結合實際業務，也沒有哪個更有前途的說法
其實我很想知道P怎麼向Q轉，感覺Q很有意思
4樓：
題主問了很多很多問題：
1、"乙個偏Q系的學生如何補充自己的統計（和程式設計）背景，逐漸向P Quant靠攏？"
我覺得不管P還是Q都需要程式設計，不是為像P Quant靠攏而是為了強化自己知識吧。至於統計確實P Quant日常工作接觸的很多，但讓你失望的是在日常工作中P Quant的理論方面沒有Q Quant深（不需要很多很複雜的continuous-time modelling來做定價），給我感覺難度主要來自implementation（比如投資組合最優化的演算法優化或者資料分析）至於如何補充的話我覺得Bishop的那本pattern recognition and machine leaning講的很深入淺出，而定價方面那本經典asset pricing得讀讀，然後由於我是做optimization的個人覺得一切關於convex optimization的材料都必看
2、「pricing quant這些年感覺活力上越來越被data-science-driven的P-quant壓倒？」
第一我覺得data science跟P還是Q Quant都不是互斥的：data science是一門學科，P跟Q quant是兩種specialise in不同側重點的職業，就跟煮飯的和炒菜的一樣。第二我理解你說的「活力」意思可能是職場對Q quant的需求變得不太大，這點認同：
衝在最前線的pricing quant的確不太被需求了，Q quant大多轉向中後台model review。第三你說「被P-Quant壓倒」可能指的是待遇，這點認同，buyside待遇（至少倫敦這邊）給我感覺待遇好不是一點半點
3、「不知道這些打算，方向上可行嗎？有機會往P上轉嗎？總覺得Q是必須掌握的基礎，但P才是未來？」
現在標準碩士課程都是從risk-neutral pricing教起（包括我學的）所以給人感覺很多quant的Q-measure下的建模理論知識很紮實，但我不覺得是成為quant的必要條件，所以別灰心。至於你提到的那些課當然都得會（ML也不一定都像玄學一樣高深莫測：舉例來說線性回歸其實也算supervised learning。
一些簡單的分類、回歸或clustering等等理論基礎並不難，難的是implementation因為你真的程式設計時會遇到一系列書本上沒遇到的問題....），當然ML如果課程學的很深（deep learning）不建議花太多時間，畢竟有限時間你要做的是打好基礎
5樓：文兄
其實我個人觀點是就數學統計的課來說Q系P系學的東西沒太多差別，像回歸分析、時間序列分析也是Q必須掌握的，同樣隨機過程隨機分析對P來說也不是沒有用的。可能唯一的就是data science現在P用的多。
關鍵在於，P很多東西感覺都不是書本上學到的，比如你如果想提高資料處理、建模的能力，可以去打幾次kaggle，如果能進一次10%，最好能有個5%甚至1%，就很可觀了。
此外，我也建議你去參加參加什麼trading challenge去實際感受一下。我上學期就參加了MIT的trading challenge，最後拿了第三名。他們的case是option trading和forex dark pool，由於是互相間競爭的高頻交易，所以熟悉了很多execuation的東西，就感覺對學生來說還是有一定經驗收穫的。
6樓：莫蔚彬
其實，我覺得這個問題有點蠻呵呵的。（試問，你覺得你自己對待知識的態度是正確的麼，進一步說，你認為你懂得思考是怎麼一回事了麼——會思考和一味的吸收知識，可不是同乙個層次的東西）
1、如果單純培養思考能力，Q和P其實沒有太多本質上的區別（或者說絕大多知識都沒有區別），但Q從表面上看，貌似更注重「思考」，「或許」更能讓你在摸索思考是何物這一問題上，容易開竅。
2、你問這個問題是覺得你自己時日無多，所以想找一條知識的捷徑進行學習；還是覺得自己特別的蠢，需要比別人笨鳥先飛，從而把自己的精力集中到更功利的點上。
而這又衍生乙個問題，你是多麼渴望在乙個基於金錢來衡量價值的觀念下證明你自己——對於這個問題，我覺得不好給予對錯的評判（雖然金錢的確是價值的重要組成，但不是全部）。
假如你並不覺得自己是時日無多，或是自己特別蠢，就不要考慮向什麼靠攏不靠攏的事情；而是選擇你最感興趣的內容去學習——好奇，才是人培養自己學會思考的最核心部分。
最後舉乙個例子。好幾年前，我去了一次暨南大學，給金融系的學生分享了對這個行業的認知（當時還有兩個同事和學生分享）。另外兩個同事是說他倆是用什麼什麼工具進行研究的，讓在場的絕大部分學生覺得話題很吸引（當時乙個教室至少能坐40人吧）。
而我說的內容是，充分必要，這個概念而已——乙個是初中還是高中學的知識點吧（當時在後面的面對面交流，只有兩個學生跟我繼續聊這個話題）。難道你認為你在中學學到的知識，就真的已經學會了，無需在不斷接受新的知識同時去反思這些曾經學過的知識——老實說，在我最近處理某一問題上，我自己對充分必要這個知識點，又有了更進一步的認識。
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