立志做 Quant, 應該如何在純數學 應用數學 統計中做選擇?

時間 2021-05-10 04:51:55

1樓:babyquant

純數:證明定理的,沒啥用;

應用數學:預設你說的是研究PDE、optimization之類的,其實現在也沒多大用;

統計:這個還比較有用,把機器學習、資料探勘也歸為統計的話,更有用。當然統計學專業其他課程可以提供一些統計上的素養;而且概率論、隨機過程基礎也好一些。

2樓:haha ha

實在不明白,Quant又不是什麼高大上的工作,不就是找到自己喜歡的智力活動,賺錢?世上賺錢方式多了去了,你把自身水平能力提公升上去,多做專案,與真正的高人、老師合作。

以後機會多得是,何必在乎那以前quant行業華爾街吹牛吹出來的泡泡?

3樓:陳傑

首先我支援你,人這輩子挺現實的,也挺苦逼,支援你有明確方向和夢想!給自己追夢的機會不多。一些建議:

1、有些major從master開始就需要工作經驗,也就是說從理論-->實踐-->理論昇華。國內學生喜歡一學到頭,條條大路通羅馬。

2、PHD學也就學了,只要你喜歡導師的研究方向,工作了你可能就不想再回頭讀PHD了。

3、最後建議專業從選擇和了解行業開始;主要看你想圖什麼?

祝你成功!

最近寫了兩篇文章,在此分享下:

看山是山,不是山,還是山

你眼裡看到的量化策略是什麼?

如何應對不可預知的未來

4樓:夏目淑石

全是扯淡,你就算啥也沒學過,去了之後,腦袋靈光一點,跟著別人,學會了套路以後,再有自己的想法,一樣幹的有模有樣。。

任何工作靠的創新與踏實,所謂的演算法、程式只是工具,關鍵是人,演算法是人在觀察到事物規律的基礎上提煉出來的,所以觀察市場的能力才是本質

5樓:

看自己是想長期發展還是追求短期回報吧,基本不用提問的問題。

Quant裡邊有人分為Pquant和Qquant,也就是分別對應概率和統計。

統計完全不懂,就不發言了,但是現在很多的hedge fund要這個,做演算法交易,高頻,統計套利的,還有就是data science,不過data science貌似每個行業都很火,不限於金融。

概率的話,我覺得看樓主的終極目標吧,我自己覺得立志成為quant並且最後成功的應該挺少的,而都是一些以別的為出發點的,最後行不通了想著要不做個quant吧,養家餬口來著。

如果樓主想做核心,那麼不用懷疑,純數,這個東西學了差不多了再學概率的這些東西都是渣渣,分分鐘的事情而已。

還有就是想速成的,那麼基礎不差的話就去讀個Master也行,不過最好出名點的,美國那邊很多,歐洲也有幾個,不過基本歐洲的好的在倫敦混,美國的在紐約混。只不過這樣子出來的都只能做低端的quant。

另外那些大牛級別的都是medal擁有者,而且一般自己國家的奧林匹克獎牌擁有者只能算大牛入門,國際奧林匹克的開始大牛中的精英。(摘自quantnet)

樓主啊,Quant作為目標的話覺得不太好,真的興趣就在quant的這個上的挺少的,因為很多人都是衝著這個能養家餬口去的,所以不如找個自己興趣點發力,這樣子學起來會輕鬆很多。

祝樓主一切順利

6樓:啃指甲的豬

quant並不一定非要phd吧只是很多數學物理的phd去做了quant 個人覺得你假如是致力做quant 是不是可以考慮讀個名校的碩士金融數學金融工程這類進到投行之後再考慮已經鐵定不搞研究何必讀基礎學科的phd 假如非要讀那也別讀純數學

7樓:

quant分為幾種,看你的興趣所在了

Mark Joshi對於quant的分類http://www.

如果做derivative modelling的話,可以去讀物理的phd,會幫助你理解衍生物的本質

如果做其他HFT等,統計,訊號,畢竟一切是關於訊號捕捉

Model validating quant:數學,計算數學,可以幫助快速掌握模型思路

Research quant 數學/物理/金融數學

Quant developer: 計算數學

Statistical arbitrage quant: 你可以從名字中知道了

Capital quant

簡單來說,物理主要用在衍生物上,裡面很多PDE,用來幫助理解裡面不同衍生物,邊界條件等

統計會接觸到很多不同的統計方法,計算數學可以掌握很多高效數值方法(這個是每個專業都要認真去做的),以及學習C++。

個人傾向:計算物理,計算統計,計算數學。

8樓:Ran Wei

據我所知很多IB quant實習也招本科或研究生的,題主不妨先去申請乙個感受一下咯.

而且挺好奇題主立志做quant的原因, 除了錢多以外~

9樓:跑的比誰都快

phd是必須的吧,其實專業(單指純數學,統計什麼的)什麼的反而不是很重要了。重點是problem solving skills和對市場的把握和理解,這點是國內教育最欠缺的。

10樓:張子權

昨天參加了phd的面試,對@洪濤 和@袁浩瀚 的答案非常有共鳴,倆導師上來就問你的目標是什麼業界還是學界。我非常如實的回答現階段我並不確定將來是從事學術還是進入業界。倆人似乎並不罷休一再追問,你到底想幹什麼,我帶有一點違心的回答,如果讓我選擇我願意進入學界。

從他們的一系列反映來看,他們對這個回答非常滿意,他們非常希望自己的學生能夠留在學界。可以看出至少是做數學的人對自己學界身份有著的極高的認同感。無論你以後的路是通往業界也好留在學界也好,因為這是誰也說不准,但是他們都希望你是抱著一顆純粹的心一顆勵志坐學術的心來讀phd。

11樓:

做精做深:Top PhD in CS/Math/Physics/Stat

短平快:Top MFE(Pton/CMU/Berkeley/NYU),這四個專案各有特點吧(CMU程式設計大戶,主攻賣方;NYU數學王道;Pton比較均衡;Berkeley不甚了解,可以找在讀生問問再來說)

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