1樓：nli-sz
我就說一句...像我這種數學方面弱渣到不行的，只懂些P的東西，室友做Q的，他做的東西對我來說都是變魔術變出來的天書......
2樓：
有些軟文在胡扯, 講的好像有啥哲學思想大方向的差異, 其實p-quant跟q-quant只是測度上的差異, p-quant一樣可以使用連續隨機過程, CAPM也是可以從幾何布朗運動匯出的定理, 而且有兩種證明法, 參閱Stochastic Portfolio Theory
只是因為實務上大家都傾向避免麻煩, 能用線性回歸處理的問題就不會想去使用隨機過程積分, 久而久之就看起來沒啥重疊了. 只有衍生品定價不能免俗要陷入隨機過程的泥沼中
現在還誤為看起來不像q-quant就是p-quant這種奇葩分類法, 什麼機器學習都跑進p-quant, 但把樣本的測度轉換過去再丟進機器學習不就是q-quant了?
3樓：宋思源
我個人傾向是P。
模擬一下，P是數學上的數值解，Q是解析解。
基本上上能求出來解析解的時候就求了，而求不出解析解的時候，只能求數值解了。
更多的建議參考這個問題，裡面有更多地涉及
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