为什么说 Quant 的工作内容和物理研究很相似？都有何相似之处？
“Quant” 这个词，可能很多人会觉得陌生，但它其实代表着金融界里一群非常有意思的人——量化分析师。你可能会好奇，这金融界的“Quant”跟我们印象中那些埋头实验室、做着复杂实验的物理学家有什么关系？事实上，这两种职业的很多工作方式和思维模式有着惊人的相似之处，甚至可以说，很多优秀的 Quant 都拥有深厚的物理学背景。
那么，到底是什么让这两者如此“撞脸”呢？我们可以从以下几个方面来细聊：
1. 对模型的深度依赖和构建：
这是两者最核心的共通点。
物理学： 物理学家的一项核心工作就是构建模型来描述和预测自然界的现象。从牛顿的万有引力定律描述天体运动，到量子力学描述微观粒子行为，再到相对论描述时空关系，每一个伟大的物理理论本质上都是一个高度抽象的数学模型。物理学家们通过观察、实验、数学推导来建立这些模型，并用模型去解释已知现象，预测未知现象。他们会不断地调整模型的参数，验证模型的有效性，甚至在模型失效时，反思模型的局限性，进而发展出新的、更优的模型。
Quant： 量化分析师的工作同样是围绕着构建模型展开的。他们用数学模型来分析金融市场数据，识别交易机会，管理风险，并最终制定交易策略。这些模型可能包括预测股票价格走势的统计模型、描述期权定价的随机微分方程模型、或者优化投资组合的数学规划模型等等。和物理学家一样，Quant 也需要从海量的数据中提取信息，寻找规律，并将这些规律转化为数学表达式。他们同样需要不断地测试、验证、优化自己的模型，因为金融市场比任何物理系统都更加复杂和多变。
你可以想象一下： 一个物理学家研究一个复杂的流体系统，他需要建立一套流体动力学方程来描述流体的运动。他会假设流体是连续的、不可压缩的，然后用微分方程来表达速度、压力等变量的变化。他的目标是通过解这些方程来预测流体在特定边界条件下的行为。
而一个 Quant 在做类似的事情时： 他在分析股票市场的价格波动。他可能会假设股票价格的变动遵循某种随机过程（比如布朗运动的变种），然后用偏微分方程来描述价格的演化。他会用历史数据来估计模型的参数，比如波动率，然后用这个模型来计算期权的价格，或者预测未来一段时间内股票价格可能达到的范围。
相似之处在于： 两者都试图用抽象的数学语言来捕捉复杂系统的内在规律，并通过这个模型来理解和预测系统的行为。他们都相信存在着某种“底层逻辑”，即使这个逻辑非常隐蔽。
2. 对数学工具的精湛运用：
数学是物理学和 Quant 的通用语言。
物理学： 物理学的发展与数学的发展是密不可分的。微积分的发明和发展直接推动了经典力学的进步；微分几何和张量分析是广义相对论的基石；傅里叶分析、线性代数、概率论、统计学更是物理学研究中的“家常便饭”。物理学家需要对各种数学工具了如指掌，并能灵活地将它们应用于解决实际问题。
Quant： Quant 的工作更是离不开各种高级数学工具。概率论和统计学是他们分析数据、进行预测的基础。随机过程理论是理解金融市场动态、定价衍生品的核心。优化理论用于投资组合的构建和风险管理。甚至像数值分析、偏微分方程、机器学习等数学和计算机科学的交叉领域，也都是 Quant 日常工作中需要频繁接触的。
举个例子： 当物理学家研究热力学第二定律时，他可能会用到概率论和统计力学来解释宏观热力学现象是由大量微观粒子随机运动引起的。他会使用统计平均的概念，计算大量粒子的概率分布来描述系统的状态。
Quant 在研究期权定价时： 他会用到随机过程，比如布莱克舒尔斯模型，这个模型本质上就是一个随机微分方程。他需要理解伊藤引理，并利用它来推导期权的价格公式。这其中涉及到的数学工具和物理学家在处理随机现象时使用的工具非常相似。
相似之处在于： 两者都需要扎实的数学功底，并且需要将抽象的数学概念转化为解决实际问题的工具。他们都是通过数学来量化和理解世界。
3. 对数据分析和模式识别的需求：
虽然物理学的研究对象是自然界，而 Quant 的研究对象是金融市场，但两者都需要从海量数据中挖掘信息。
物理学： 现代物理学实验往往产生海量数据，例如粒子加速器实验、天文观测数据等。物理学家需要使用统计学方法来分析这些数据，寻找信号，排除噪声，并从中识别出符合理论预测的模式。他们需要了解各种统计检验方法，以及如何从数据中估计模型参数。
Quant： Quant 的工作更是围绕着“数据”展开的。他们需要分析历史股票价格、交易量、宏观经济数据、新闻文本等等海量信息。通过统计分析、机器学习等技术，Quant 试图从中发现能够带来超额收益的模式或信号。数据清洗、特征工程、模型训练和评估是他们工作中不可或缺的环节。
再用一个比喻： 物理学家在实验中观测到一些粒子轨迹，他需要根据这些轨迹来判断是否存在某种新的粒子，或者验证某个理论的预测。他会统计粒子的能量分布、动量分布，寻找异常值，并用统计学的方法来判断观察到的现象是真实的信号还是随机的波动。
Quant 在研究市场时： 他可能会观察到某些股票在特定时间段内表现出某种“异常”的波动模式。他需要利用技术分析指标，或者更高级的机器学习算法，来量化这种模式，判断它是否具有预测能力，并最终将它转化为一个可执行的交易信号。
相似之处在于： 两者都需要具备强大的数据处理和分析能力，并且对模式识别有着敏锐的直觉和系统性的方法。他们都在与“噪音”进行斗争，试图从中找出“信号”。
4. 对抽象思维和逻辑推理的要求：
无论是理解宇宙的奥秘还是金融市场的运作，都需要高度的抽象思维能力。
物理学： 物理学的很多概念都高度抽象，比如量子态、时空弯曲、场论等。物理学家需要能够脱离具体事物的表象，抓住事物的本质，并运用逻辑推理来推导出新的结论。一个好的物理学家能够构建出简洁而优美的理论，来解释极其复杂和看似混乱的现象。
Quant： Quant 也需要具备很强的抽象思维能力来理解金融市场的复杂性。他们需要将模糊的交易直觉转化为清晰的数学逻辑，将复杂的市场行为抽象成可操作的模型。例如，理解市场上的“羊群效应”或“恐慌性抛售”等行为，并将其纳入模型之中，就需要高度的抽象和逻辑能力。
打个比方： 物理学家在研究黑洞时，他无法直接“看到”黑洞内部，他只能通过黑洞对周围物质的影响来推断其性质。这个过程需要高度的抽象和逻辑推理，将观测到的现象与理论模型联系起来。
Quant 在研究市场非理性行为时： 他也无法直接“测量”所有投资者的情绪，但他可以通过分析交易量、价格波动幅度和市场新闻等指标，来推断市场的整体情绪，并将其融入模型中，以捕捉这种非理性行为可能带来的交易机会或风险。
相似之处在于： 两者都需要“透过现象看本质”的能力，将复杂的现实问题剥离成更基本的组成部分，并通过严谨的逻辑推理来寻找解决方案。
5. 探索未知和迭代优化的过程：
科学研究和金融量化分析都是一个不断探索和优化的过程。
物理学： 科学研究没有终点，物理学家总是在探索未知的领域。当一个模型无法解释新的实验数据时，他们就需要反思模型的假设，改进模型，甚至提出全新的理论。这是一个不断试错、学习和迭代的过程。
Quant： 金融市场也在不断变化，新的技术、新的监管政策、新的市场参与者都会对现有模型提出挑战。Quant 需要持续地监控模型的表现，当模型的效果下降时，他们需要分析原因，重新审视市场规律，调整模型参数，甚至开发全新的交易策略。
就像是： 一个天文学家通过望远镜观察星系，发现某个星系的运动轨迹与牛顿万有引力定律的预测不符。他会尝试修改引力常数，或者思考是否存在未知的引力源，最终可能会促使理论的进步，比如爱因斯坦的广义相对论就解释了牛顿理论在极端引力条件下的局限性。
Quant 在交易时也面临类似情况： 他的模型在过去一段时间表现良好，但最近却开始出现亏损。他需要分析是市场环境变了，还是模型本身存在缺陷，然后着手修复或改进模型，以便在新的市场环境下继续有效。
相似之处在于： 两者都处于一个动态的学习和适应过程中。他们都需要保持开放的心态，接受失败，并从失败中学习，不断地追求更好的理解和更优的策略。
总而言之，“Quant” 和物理研究之所以如此相似，是因为他们都致力于用严谨的数学和逻辑工具去理解和预测复杂系统，并且都处于一个不断探索、验证和优化的过程中。从构建模型到运用数学工具，从分析数据到进行抽象推理，再到持续的迭代优化，这使得金融量化分析师和物理学家在思维方式和工作方法上有着深刻的共鸣。可以说，物理学的严谨和量化分析的实效，在“Quant”这个职业上得到了很好的结合。
那么，到底是什么让这两者如此“撞脸”呢？我们可以从以下几个方面来细聊：
1. 对模型的深度依赖和构建：
这是两者最核心的共通点。
物理学： 物理学家的一项核心工作就是构建模型来描述和预测自然界的现象。从牛顿的万有引力定律描述天体运动，到量子力学描述微观粒子行为，再到相对论描述时空关系，每一个伟大的物理理论本质上都是一个高度抽象的数学模型。物理学家们通过观察、实验、数学推导来建立这些模型，并用模型去解释已知现象，预测未知现象。他们会不断地调整模型的参数，验证模型的有效性，甚至在模型失效时，反思模型的局限性，进而发展出新的、更优的模型。
Quant： 量化分析师的工作同样是围绕着构建模型展开的。他们用数学模型来分析金融市场数据，识别交易机会，管理风险，并最终制定交易策略。这些模型可能包括预测股票价格走势的统计模型、描述期权定价的随机微分方程模型、或者优化投资组合的数学规划模型等等。和物理学家一样，Quant 也需要从海量的数据中提取信息，寻找规律，并将这些规律转化为数学表达式。他们同样需要不断地测试、验证、优化自己的模型，因为金融市场比任何物理系统都更加复杂和多变。
你可以想象一下： 一个物理学家研究一个复杂的流体系统，他需要建立一套流体动力学方程来描述流体的运动。他会假设流体是连续的、不可压缩的，然后用微分方程来表达速度、压力等变量的变化。他的目标是通过解这些方程来预测流体在特定边界条件下的行为。
而一个 Quant 在做类似的事情时： 他在分析股票市场的价格波动。他可能会假设股票价格的变动遵循某种随机过程（比如布朗运动的变种），然后用偏微分方程来描述价格的演化。他会用历史数据来估计模型的参数，比如波动率，然后用这个模型来计算期权的价格，或者预测未来一段时间内股票价格可能达到的范围。
相似之处在于： 两者都试图用抽象的数学语言来捕捉复杂系统的内在规律，并通过这个模型来理解和预测系统的行为。他们都相信存在着某种“底层逻辑”，即使这个逻辑非常隐蔽。
2. 对数学工具的精湛运用：
数学是物理学和 Quant 的通用语言。
物理学： 物理学的发展与数学的发展是密不可分的。微积分的发明和发展直接推动了经典力学的进步；微分几何和张量分析是广义相对论的基石；傅里叶分析、线性代数、概率论、统计学更是物理学研究中的“家常便饭”。物理学家需要对各种数学工具了如指掌，并能灵活地将它们应用于解决实际问题。
Quant： Quant 的工作更是离不开各种高级数学工具。概率论和统计学是他们分析数据、进行预测的基础。随机过程理论是理解金融市场动态、定价衍生品的核心。优化理论用于投资组合的构建和风险管理。甚至像数值分析、偏微分方程、机器学习等数学和计算机科学的交叉领域，也都是 Quant 日常工作中需要频繁接触的。
举个例子： 当物理学家研究热力学第二定律时，他可能会用到概率论和统计力学来解释宏观热力学现象是由大量微观粒子随机运动引起的。他会使用统计平均的概念，计算大量粒子的概率分布来描述系统的状态。
Quant 在研究期权定价时： 他会用到随机过程，比如布莱克舒尔斯模型，这个模型本质上就是一个随机微分方程。他需要理解伊藤引理，并利用它来推导期权的价格公式。这其中涉及到的数学工具和物理学家在处理随机现象时使用的工具非常相似。
相似之处在于： 两者都需要扎实的数学功底，并且需要将抽象的数学概念转化为解决实际问题的工具。他们都是通过数学来量化和理解世界。
3. 对数据分析和模式识别的需求：
虽然物理学的研究对象是自然界，而 Quant 的研究对象是金融市场，但两者都需要从海量数据中挖掘信息。
物理学： 现代物理学实验往往产生海量数据，例如粒子加速器实验、天文观测数据等。物理学家需要使用统计学方法来分析这些数据，寻找信号，排除噪声，并从中识别出符合理论预测的模式。他们需要了解各种统计检验方法，以及如何从数据中估计模型参数。
Quant： Quant 的工作更是围绕着“数据”展开的。他们需要分析历史股票价格、交易量、宏观经济数据、新闻文本等等海量信息。通过统计分析、机器学习等技术，Quant 试图从中发现能够带来超额收益的模式或信号。数据清洗、特征工程、模型训练和评估是他们工作中不可或缺的环节。
再用一个比喻： 物理学家在实验中观测到一些粒子轨迹，他需要根据这些轨迹来判断是否存在某种新的粒子，或者验证某个理论的预测。他会统计粒子的能量分布、动量分布，寻找异常值，并用统计学的方法来判断观察到的现象是真实的信号还是随机的波动。
Quant 在研究市场时： 他可能会观察到某些股票在特定时间段内表现出某种“异常”的波动模式。他需要利用技术分析指标，或者更高级的机器学习算法，来量化这种模式，判断它是否具有预测能力，并最终将它转化为一个可执行的交易信号。
相似之处在于： 两者都需要具备强大的数据处理和分析能力，并且对模式识别有着敏锐的直觉和系统性的方法。他们都在与“噪音”进行斗争，试图从中找出“信号”。
4. 对抽象思维和逻辑推理的要求：
无论是理解宇宙的奥秘还是金融市场的运作，都需要高度的抽象思维能力。
物理学： 物理学的很多概念都高度抽象，比如量子态、时空弯曲、场论等。物理学家需要能够脱离具体事物的表象，抓住事物的本质，并运用逻辑推理来推导出新的结论。一个好的物理学家能够构建出简洁而优美的理论，来解释极其复杂和看似混乱的现象。
Quant： Quant 也需要具备很强的抽象思维能力来理解金融市场的复杂性。他们需要将模糊的交易直觉转化为清晰的数学逻辑，将复杂的市场行为抽象成可操作的模型。例如，理解市场上的“羊群效应”或“恐慌性抛售”等行为，并将其纳入模型之中，就需要高度的抽象和逻辑能力。
打个比方： 物理学家在研究黑洞时，他无法直接“看到”黑洞内部，他只能通过黑洞对周围物质的影响来推断其性质。这个过程需要高度的抽象和逻辑推理，将观测到的现象与理论模型联系起来。
Quant 在研究市场非理性行为时： 他也无法直接“测量”所有投资者的情绪，但他可以通过分析交易量、价格波动幅度和市场新闻等指标，来推断市场的整体情绪，并将其融入模型中，以捕捉这种非理性行为可能带来的交易机会或风险。
相似之处在于： 两者都需要“透过现象看本质”的能力，将复杂的现实问题剥离成更基本的组成部分，并通过严谨的逻辑推理来寻找解决方案。
5. 探索未知和迭代优化的过程：
科学研究和金融量化分析都是一个不断探索和优化的过程。
物理学： 科学研究没有终点，物理学家总是在探索未知的领域。当一个模型无法解释新的实验数据时，他们就需要反思模型的假设，改进模型，甚至提出全新的理论。这是一个不断试错、学习和迭代的过程。
Quant： 金融市场也在不断变化，新的技术、新的监管政策、新的市场参与者都会对现有模型提出挑战。Quant 需要持续地监控模型的表现，当模型的效果下降时，他们需要分析原因，重新审视市场规律，调整模型参数，甚至开发全新的交易策略。
就像是： 一个天文学家通过望远镜观察星系，发现某个星系的运动轨迹与牛顿万有引力定律的预测不符。他会尝试修改引力常数，或者思考是否存在未知的引力源，最终可能会促使理论的进步，比如爱因斯坦的广义相对论就解释了牛顿理论在极端引力条件下的局限性。
Quant 在交易时也面临类似情况： 他的模型在过去一段时间表现良好，但最近却开始出现亏损。他需要分析是市场环境变了，还是模型本身存在缺陷，然后着手修复或改进模型，以便在新的市场环境下继续有效。
相似之处在于： 两者都处于一个动态的学习和适应过程中。他们都需要保持开放的心态，接受失败，并从失败中学习，不断地追求更好的理解和更优的策略。
总而言之，“Quant” 和物理研究之所以如此相似，是因为他们都致力于用严谨的数学和逻辑工具去理解和预测复杂系统，并且都处于一个不断探索、验证和优化的过程中。从构建模型到运用数学工具，从分析数据到进行抽象推理，再到持续的迭代优化，这使得金融量化分析师和物理学家在思维方式和工作方法上有着深刻的共鸣。可以说，物理学的严谨和量化分析的实效，在“Quant”这个职业上得到了很好的结合。
网友意见
物理界和数学界出了很多Quant高手，比如贝尔实验室的凯利。
鼎鼎大名的凯利公式就是在大神在无聊的科研中提出，跟他混在一起还有一个香农，香农公式就不说了，据说香农的私人收益率很高没准是因为信息论鼻祖出身掌控了信息比率。不过传闻牛顿和爱因斯坦也做投资，不过绩效一般。
实际上当年冷战之后很多搞火箭的数学家、物理学家和工程师因为供给侧改革等原因都转战了华尔街，当然有技术情怀的后来还反哺了科技界。比如西蒙斯在华尔街名声大噪后还救济了海军实验室，成就了粒子对撞实验。
Quant工作和物理研究所以何止是相似，简直就是同一波人的副业。同样的研究框架，同样的套路。数据分析，提出假设，建模，参数优化，模型实盘测试，跟搞物理研究甚至马斯克的火箭研发也没啥区别。
Quant工作和物理研究所以何止是相似，简直就是换了个数据集的知识迁移。搞不懂市场的时候，也会直接把工程模型参数寻优的各种算法套上，像什么模拟退火、遗传算法对于搞气动/结构优化的人来说简直是信手拈来，一言不合直接挖矿。
要研究Quant，可以来BigQuant试试！
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