为什么业界P盛Q衰 而美国的金融工程 金融数学项目大量培养Q-quant？
时隔一年多了，回头看来当时的自己在某些方面还是略显naive= =先马克，如果这个暑假return拿到手了底气足了，就回来重新修正一发。--04/15/2018 ------------------------------------------- 去年参加某mfe面试时遇见了Jim Gatheral，他问我有什么问题问他。我说我发现贵项目这几年开了越来越多P quant的课，比如机器学习、大数据、microstructure什么的，你们的学生学完这些课真的能找到P quant的工作吗？Gatheral表示：“Yes, you know, if the pricing quant isn't dead, it's dying. So we try to make ourself different... But I still don't like the words 'P' and 'Q'. In fact, most works in financial industry are between them now.” 其实p和q是不矛盾的。几年前大家普遍认为p和q的本质区别是，p quant用统计方法研究真实测度下的分布，q quant先把model倒进q测度下定价。但在学术界，计量/实证等等看起来很统计很p的东西，往往也都基于比较复杂的stochastic volatility model来展开。比如之前读过一系列印象很深的paper，作者Anderson是Kellogg的大佬，据说发的最菜的都是Journal of Finance的那种，他主要研究的是financial econometrics，用option panel拟合model并发展了不少期权面板数据参数估计、假设检验和收敛性的方法，这种工作看起来应该算p系了，但是人家拟合用的stochastic model，甚至其中的jump measure都是自己编的= =||| (Anderson et al. (2015a))这么看来又可以算是大Q了。 在业界的话，米国我还不是很了解，但国内的量化市场上做策略的人也常常把随机分析中一些典型的思想融入策略里去，比如我老板的策略就融入了一些OU过程的假定（虽然OU并不是多么高深的模型）。如果你闯进某个量化投资公司拿砖头瞎砸，被砸死的人里90%都是会随机分析和期权定价的。因为传统的option pricing是金融数学的起源，里面蕴含了许多根本性的如何用数理知识探究金融学的思想，一个成功的p quant完全不懂q，这几乎是不可想象的。相应地，面试量化投资公司的时候，面试官常常会问关于定价、布朗运动、甚至BS公式、对冲、希腊值相关的东西。一方面，就像其他答主提到的，相比于量化投资，这些知识有固定的答案，更容易考察水平；另一方面，虽然这些东西看起来在工作中用不上，但其中蕴含着用概率统计探索金融学的基本方法论。你如果完全不会，对方可能会觉得你根本就是一个外行人。 MFE偏Q并不是错误的，因为曾经这个项目被创立的时候，它就是为培养Q quant而生的。如今q quant越来越不行，MFE们也都在积极地转型（例如现在几乎所有的top MFE都开设了machine learning），不过你不能指望他很快地完全变成一个P quant master program，因为p quant的兴起并没有几年，时间上来不及；而且如上面所说的，一个好的quant不能不学Q。在业界做derivatives的人不能不懂统计和计量，做quantitative investment的也不能不懂stochastic modeling，做策略直接眼一闭写一个神经网络模型，把历史数据输进去就瞎generate信号的都是在玩弄玄学。 不过随着政策的变动，说不定某一天pricing就又回来了，这也是说不准的事情- -||| 我导师以前说过一句很科学的话：“如果q quant是大海，p quant就是友谊的小船（那时候这个梗还没烂大街，咳），没有大海，友谊的小船说翻就翻。”就是这样一个道理。不会Q是不行的。