本科读物理学，研究生能考去金融吗。？ 第1页

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。

物理转金融，很有优势。

物理的宏观理论+微观理论+周期描述，

也是符合经济行为的标准方法论模型。

学物理的学生一般数学功底要强很多，对概率世界观、数学模型的亲和性好很多。