本科读物理学，研究生能考去金融吗。？
当然可以，而且这实际上是一个很常见的跨学科路径。很多物理学背景的学生在本科毕业后选择进入金融行业，并且发展得相当不错。这里我来给你详细讲讲，并尽量从一个过来人的角度来聊聊这个话题，希望对你有帮助。
首先，咱们直接说结论：本科物理学考研去金融，绝对是可行的，而且在某些领域，你甚至会有独特的优势。
为什么物理学背景能“转行”金融？
这可能听起来有点奇怪，毕竟物理学研究的是宇宙的规律，金融研究的是钱和市场的运行。但实际上，两者在核心的思维方式和解决问题的方法上有惊人的相似之处。
1. 强大的量化分析能力： 这是物理学最核心的卖点。
数学建模： 物理学学习教会你如何用数学语言来描述和理解复杂的现象。无论是建立力学模型、热力学模型，还是量子力学的薛定谔方程，本质上都是在构建模型来预测和解释事物的行为。金融市场同样是一个极其复杂的系统，需要大量的数学模型来定价资产、管理风险、预测走势。
数据处理和统计： 物理学实验离不开对海量数据的处理、分析和统计。你需要理解误差、分布、拟合等等概念。在金融领域，尤其是在量化金融、金融工程等方向，数据分析能力至关重要。你接触过的统计物理、计量经济学的一些概念都会派上用场。
抽象思维和逻辑推理： 物理学训练你从现象中抽离出本质的规律，并通过严密的逻辑推理来推导结果。这种能力在理解复杂的金融产品、分析市场逻辑时非常有价值。
2. 解决复杂问题的能力：
分解问题： 面对一个复杂的物理问题，你学会了将其分解成若干个可解的小部分，然后逐个击破。金融市场中的复杂问题，比如宏观经济分析、风险管理，也可以用类似的思路来处理。
迭代和优化： 物理研究往往是一个不断尝试、修正模型、优化参数的过程。金融建模同样需要这种迭代优化的能力，以使模型更贴近现实。
3. “硬核”技能的迁移：
编程能力： 很多物理学研究需要编程来实现模拟、数据分析等。Python、C++、MATLAB等语言在物理学界和金融界都是非常通用的工具。如果你在本科阶段就已经掌握了扎实的编程基础，那么在金融领域，尤其是在量化交易、算法交易等岗位上，会比很多纯商科背景的学生更有优势。
对概率和随机过程的理解： 量子力学、统计物理本身就涉及大量的概率和随机过程。金融市场本质上也是一个充满随机性的系统，对概率论、随机过程的深入理解，是金融建模的基础。
考研方向选择：
既然你有了物理学的坚实基础，那么在考研时，可以选择的金融相关专业会比较多，主要可以分为以下几类：
1. 金融工程（Financial Engineering）/数量金融（Quantitative Finance）/金融数学（Financial Mathematics）：
特点： 这是最适合物理背景的金融专业方向。它将数学、统计学、计算机科学与金融学相结合，侧重于使用数学模型来解决金融问题，比如金融衍生品定价、风险管理、投资组合优化等。
优势： 你的物理学背景在这里能最大程度地发挥优势，尤其是你在数学建模、算法、编程方面的训练会让你如鱼得水。
考试科目： 通常会考数学（高数、线代、概率论）、英语，以及部分院校会考金融学综合或者专业课。你需要了解目标院校的具体考试科目，并有针对性地复习。
2. 应用统计（Applied Statistics）/经济统计（Econometrics）：
特点： 侧重于统计方法在经济和金融领域的应用。会学习时间序列分析、回归分析、面板数据模型等，用来分析经济数据、预测市场趋势、评估政策影响。
优势： 统计学是金融分析的基石，你的物理学实验数据处理和统计知识是很好的基础。
考试科目： 通常会考数学（同上）、英语、政治，以及统计学专业课。
3. 金融学（Finance）/经济学（Economics） 偏量化方向：
特点： 传统的金融学和经济学专业，但有些学校会有专门的量化方向或者更侧重于数量分析的研究生项目。
优势： 可以让你更全面地了解金融市场和宏观经济。但如果你选择这个方向，需要弥补一些纯金融理论的知识。
考试科目： 会考数学、英语、政治，以及金融学/经济学专业课。这里的金融学专业课可能更偏重理论，需要你花更多时间去学习。
如何准备考研？
1. 明确目标院校和专业：
研究排名和声誉： 哪些学校的金融工程、数量金融、应用统计专业做得好？国内的顶尖学府（如清北复交、人大、南开等）都有不错的金融相关专业，一些财经类院校（如央财、上财、贸大等）的金融专业也非常有实力。
研究考试科目和招生简章： 这是最关键的一步。仔细阅读目标院校的招生简章，了解所需的考试科目、参考书目、复习大纲。不同学校、不同专业的考试要求差异很大。
2. 补足金融和经济学理论知识：
数学基础： 你的数学基础应该很扎实，但金融领域的数学可能需要侧重于概率论与数理统计、随机过程、微积分（多元）、线性代数、最优化方法等。确保你对这些概念有清晰的理解。如果有些教材对你来说比较抽象，可以找一些金融数学的入门书籍或者公开课来辅助理解。
金融基础： 至少需要了解宏观经济学、微观经济学、货币银行学、国际金融、公司金融等基本概念。可以阅读一些经典教材，如曼昆的《经济学原理》、罗斯的《公司理财》等。
金融市场和工具： 了解股票、债券、期货、期权等基本金融工具的运作方式，以及金融市场的基本结构。
3. 加强英语和政治： 这是所有考研都需要面对的，保持稳定的复习节奏。
4. 锻炼编程和量化技能： 如果你的编程基础还不够扎实，现在是时候抓紧了。学习Python进行数据分析（Pandas, NumPy），或者学习C++进行高性能计算。如果目标是量化金融，甚至可以学习一些机器学习和深度学习的知识。
5. 模拟题和真题： 一旦你掌握了一定的知识，就开始做历年真题，了解考试的题型、难度和出题风格。模拟考试环境，找出自己的薄弱环节。
物理学背景的优势在哪里体现？
求职竞争力： 很多金融机构，尤其是投资银行、对冲基金、量化交易公司，非常青睐有扎实数理背景的人才。他们认为这些人有更强的分析能力和解决问题的能力。你的物理学背景会让你在众多金融学或经济学出身的求职者中脱颖而出，尤其是在面试的数理逻辑题和模型设计环节。
更深入的理解： 在理解一些复杂的金融模型时，你的物理学知识会让你更容易触类旁通。例如，期权定价中会用到布朗运动和随机微分方程，这些都与物理学中的某些概念有联系。
职业发展： 很多成功的量化交易员、金融工程师、风险管理师都拥有物理、数学、计算机等背景。这意味着你在这个领域有着广阔的职业发展空间。
可能遇到的挑战：
理论知识的补充： 金融理论本身就是一个庞大的体系，需要时间去学习和理解。
思维方式的转变： 虽然有很多共通之处，但金融市场的人为因素、政策影响、信息不对称等，也需要你从纯粹的物理规律中跳出来，去考虑更复杂的现实世界因素。
专业术语的学习： 需要熟悉大量的金融术语和行业知识。
给你的建议：
不要只看书本： 多关注财经新闻、行业报告，了解金融市场的实际运作。可以阅读一些《金融时报》、《华尔街日报》或者国内的财经媒体。
利用好学校资源： 看看学校里有没有金融相关的辅修、双学位，或者旁听一些金融的公开课。如果有老师是做量化研究的，可以尝试向他们请教。
积极参与实践： 如果有机会，可以尝试参加金融类的竞赛（如CFA协会的比赛、建模比赛），或者找一些与金融分析相关的实习，这将是宝贵的经验。
心态放平： 跨学科的学习需要付出更多努力，但如果你有兴趣并且坚持下去，回报会非常丰厚。
总而言之，本科物理学考研金融，是一条非常有潜力的道路。你的量化能力和逻辑思维是巨大的优势，只要你在考研准备阶段有针对性地补充金融和经济学知识，并保持积极的学习态度，成功是完全可期的。祝你考研顺利！
首先，咱们直接说结论：本科物理学考研去金融，绝对是可行的，而且在某些领域，你甚至会有独特的优势。
为什么物理学背景能“转行”金融？
这可能听起来有点奇怪，毕竟物理学研究的是宇宙的规律，金融研究的是钱和市场的运行。但实际上，两者在核心的思维方式和解决问题的方法上有惊人的相似之处。
1. 强大的量化分析能力： 这是物理学最核心的卖点。
数学建模： 物理学学习教会你如何用数学语言来描述和理解复杂的现象。无论是建立力学模型、热力学模型，还是量子力学的薛定谔方程，本质上都是在构建模型来预测和解释事物的行为。金融市场同样是一个极其复杂的系统，需要大量的数学模型来定价资产、管理风险、预测走势。
数据处理和统计： 物理学实验离不开对海量数据的处理、分析和统计。你需要理解误差、分布、拟合等等概念。在金融领域，尤其是在量化金融、金融工程等方向，数据分析能力至关重要。你接触过的统计物理、计量经济学的一些概念都会派上用场。
抽象思维和逻辑推理： 物理学训练你从现象中抽离出本质的规律，并通过严密的逻辑推理来推导结果。这种能力在理解复杂的金融产品、分析市场逻辑时非常有价值。
2. 解决复杂问题的能力：
分解问题： 面对一个复杂的物理问题，你学会了将其分解成若干个可解的小部分，然后逐个击破。金融市场中的复杂问题，比如宏观经济分析、风险管理，也可以用类似的思路来处理。
迭代和优化： 物理研究往往是一个不断尝试、修正模型、优化参数的过程。金融建模同样需要这种迭代优化的能力，以使模型更贴近现实。
3. “硬核”技能的迁移：
编程能力： 很多物理学研究需要编程来实现模拟、数据分析等。Python、C++、MATLAB等语言在物理学界和金融界都是非常通用的工具。如果你在本科阶段就已经掌握了扎实的编程基础，那么在金融领域，尤其是在量化交易、算法交易等岗位上，会比很多纯商科背景的学生更有优势。
对概率和随机过程的理解： 量子力学、统计物理本身就涉及大量的概率和随机过程。金融市场本质上也是一个充满随机性的系统，对概率论、随机过程的深入理解，是金融建模的基础。
考研方向选择：
既然你有了物理学的坚实基础，那么在考研时，可以选择的金融相关专业会比较多，主要可以分为以下几类：
1. 金融工程（Financial Engineering）/数量金融（Quantitative Finance）/金融数学（Financial Mathematics）：
特点： 这是最适合物理背景的金融专业方向。它将数学、统计学、计算机科学与金融学相结合，侧重于使用数学模型来解决金融问题，比如金融衍生品定价、风险管理、投资组合优化等。
优势： 你的物理学背景在这里能最大程度地发挥优势，尤其是你在数学建模、算法、编程方面的训练会让你如鱼得水。
考试科目： 通常会考数学（高数、线代、概率论）、英语，以及部分院校会考金融学综合或者专业课。你需要了解目标院校的具体考试科目，并有针对性地复习。
2. 应用统计（Applied Statistics）/经济统计（Econometrics）：
特点： 侧重于统计方法在经济和金融领域的应用。会学习时间序列分析、回归分析、面板数据模型等，用来分析经济数据、预测市场趋势、评估政策影响。
优势： 统计学是金融分析的基石，你的物理学实验数据处理和统计知识是很好的基础。
考试科目： 通常会考数学（同上）、英语、政治，以及统计学专业课。
3. 金融学（Finance）/经济学（Economics） 偏量化方向：
特点： 传统的金融学和经济学专业，但有些学校会有专门的量化方向或者更侧重于数量分析的研究生项目。
优势： 可以让你更全面地了解金融市场和宏观经济。但如果你选择这个方向，需要弥补一些纯金融理论的知识。
考试科目： 会考数学、英语、政治，以及金融学/经济学专业课。这里的金融学专业课可能更偏重理论，需要你花更多时间去学习。
如何准备考研？
1. 明确目标院校和专业：
研究排名和声誉： 哪些学校的金融工程、数量金融、应用统计专业做得好？国内的顶尖学府（如清北复交、人大、南开等）都有不错的金融相关专业，一些财经类院校（如央财、上财、贸大等）的金融专业也非常有实力。
研究考试科目和招生简章： 这是最关键的一步。仔细阅读目标院校的招生简章，了解所需的考试科目、参考书目、复习大纲。不同学校、不同专业的考试要求差异很大。
2. 补足金融和经济学理论知识：
数学基础： 你的数学基础应该很扎实，但金融领域的数学可能需要侧重于概率论与数理统计、随机过程、微积分（多元）、线性代数、最优化方法等。确保你对这些概念有清晰的理解。如果有些教材对你来说比较抽象，可以找一些金融数学的入门书籍或者公开课来辅助理解。
金融基础： 至少需要了解宏观经济学、微观经济学、货币银行学、国际金融、公司金融等基本概念。可以阅读一些经典教材，如曼昆的《经济学原理》、罗斯的《公司理财》等。
金融市场和工具： 了解股票、债券、期货、期权等基本金融工具的运作方式，以及金融市场的基本结构。
3. 加强英语和政治： 这是所有考研都需要面对的，保持稳定的复习节奏。
4. 锻炼编程和量化技能： 如果你的编程基础还不够扎实，现在是时候抓紧了。学习Python进行数据分析（Pandas, NumPy），或者学习C++进行高性能计算。如果目标是量化金融，甚至可以学习一些机器学习和深度学习的知识。
5. 模拟题和真题： 一旦你掌握了一定的知识，就开始做历年真题，了解考试的题型、难度和出题风格。模拟考试环境，找出自己的薄弱环节。
物理学背景的优势在哪里体现？
求职竞争力： 很多金融机构，尤其是投资银行、对冲基金、量化交易公司，非常青睐有扎实数理背景的人才。他们认为这些人有更强的分析能力和解决问题的能力。你的物理学背景会让你在众多金融学或经济学出身的求职者中脱颖而出，尤其是在面试的数理逻辑题和模型设计环节。
更深入的理解： 在理解一些复杂的金融模型时，你的物理学知识会让你更容易触类旁通。例如，期权定价中会用到布朗运动和随机微分方程，这些都与物理学中的某些概念有联系。
职业发展： 很多成功的量化交易员、金融工程师、风险管理师都拥有物理、数学、计算机等背景。这意味着你在这个领域有着广阔的职业发展空间。
可能遇到的挑战：
理论知识的补充： 金融理论本身就是一个庞大的体系，需要时间去学习和理解。
思维方式的转变： 虽然有很多共通之处，但金融市场的人为因素、政策影响、信息不对称等，也需要你从纯粹的物理规律中跳出来，去考虑更复杂的现实世界因素。
专业术语的学习： 需要熟悉大量的金融术语和行业知识。
给你的建议：
不要只看书本： 多关注财经新闻、行业报告，了解金融市场的实际运作。可以阅读一些《金融时报》、《华尔街日报》或者国内的财经媒体。
利用好学校资源： 看看学校里有没有金融相关的辅修、双学位，或者旁听一些金融的公开课。如果有老师是做量化研究的，可以尝试向他们请教。
积极参与实践： 如果有机会，可以尝试参加金融类的竞赛（如CFA协会的比赛、建模比赛），或者找一些与金融分析相关的实习，这将是宝贵的经验。
心态放平： 跨学科的学习需要付出更多努力，但如果你有兴趣并且坚持下去，回报会非常丰厚。
总而言之，本科物理学考研金融，是一条非常有潜力的道路。你的量化能力和逻辑思维是巨大的优势，只要你在考研准备阶段有针对性地补充金融和经济学知识，并保持积极的学习态度，成功是完全可期的。祝你考研顺利！
网友意见
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。
类似的话题
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