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【职业-资讯】在美国找金融工作的的心得，一定要看
世界五百强企业，芝加哥总部，Financial Analyst。10月底拿到offer，11月开始正式入职，截止目前工作快两个月了。这里的在美国找金融工作是指，以金融、会计、经济学、管理学为知识体系基础的金融类工作，典型代表领域包括Corporate Finance （我目前的工作方向）、Asset Management（主要是做Mutual Fund和Hedge Fund这两块，Hedge Fund下涉及编程的部分和QUANT有交集）、Risk Management (这里的风险管理不包括Quant下的RM, 通常毕业后的starting position 是在保险集团做security analyst分析风险资本运用渠道或在commerical bank做credit analyst）、Banking (包括commerical bank 和 IB）。这里的金融类工作不包括以计算机科学、工程学为知识体系基础涉及大量编程的金融工程类、金融数学类工作，如QUANT。
先介绍一下本人背景。两年半以前，以国内某财经类院校经济学Bachelor、GPA 3.7+、G/T 700+/100+、些许核心期刊论文发表\科研经历\奖学金\外资实习的背景来到在芝加哥的伊利诺伊理工大学 (IIT) 完成了两年的Master of Finance的学习，期间在一家外汇公司做过summer intern，在一家IT startup做过intern，给美本当过助教，在商学院Dean Office干过administrative的活，做过student orientation leader，proctor各种志愿者，给芝加哥另一所高校的MBA学生当过商科课程私人家教。今年5月毕业拿到Master学位后在芝加哥一家小投资公司实习到9月份辞职，开始全身心投入找工作，找了两个月，10月底拿到Offer入职，翻开人生新的篇章。
如果你是在美国学金融，想毕业后留在美国找工作，那么首先你得搞清楚，你想成为什么角色。金融是个很大的概念，涉及的方向和领域太多，如果你没有任何选择、对自身没有任何分析、不清楚自己想做什么适合什么擅长什么，而只知道：我想要金融工作，那么你很难真正找到一份理想的工作。所以，如果你认真学习了一年、一年半或两年，拿了学位，在找工作之前先给自己做一个SWOT ANALYSIS，搞清楚自己的长短处，明确自己想要什么，兴趣在哪里，今后想成为什么。有了职业目标，再谈职业规划和路线。有了职业规划和路线，你才能够有效地把自己所学的每一门课、考的每一个证书、做的每一个实习和自己的职业方向联系起来。
由于我在读MASTER的第二年选的方向就是Corporate Finance，这里重点就谈找CF的工作了 （AM RM Banking等领域就业情况均不清楚）。如果你背景偏金融财会，喜欢研究经济学现象、市场心理、行为金融、和人打交道、会计基础不错、英语不错、有不错的数学统计学基础、喜欢建模和分析处理庞大数据、不错的excel基础、一定的编程背景（SQL VBA etc.) 、较强的综合分析问题和解决问题的能力，那么CF会适合你。如果你背景偏计算机/应用数学/金融工程学，有强大的编程背景或者对编程感兴趣，不喜欢和人打交道，不喜欢讲英语，有非一般数理基础以及对码农工作不抗拒，那么FE/QUANT更适合你。如果你有幸去过WUSTL的MSF官网瞄过一眼，会发现一进去，左边corporate finance，右边quantitative finance，框架层次划分的一清二楚，明摆着就是金融这个大范围下的两大分支。我的学校IIT的MSF项目是一个盛产QUANT/TRADER/FE的金融项目，长项在于金融工程和金融数学这块，提供大量的编程课如computational finance、C++、.Net、Matlab这些课程，RM课程也是QUANT下的RM概念，和常规商学院风险管理概念不一样，涉及大量的Value at Risk计算，把MSF这个项目建设得跟着Mathematical Finance屁股后面跑，学金融的学生毕业出来和金融工程专业学生、计算机专业学生抢饭碗，原因更多在于IIT是个工程类院校。而我自己对过于复杂的编程并不太感冒，本科的纯正金融商科背景让我对宏观经济分析有大量热情，喜欢分析市场心理和金融行为，喜欢和人打交道，喜欢数学统计学，对数字较敏感，喜欢财务报表里反映出来的逻辑规律，喜欢各种cash flow相关的问题，于是第二年在这个金工强校里我并没有选择走比较流行的FE或者QUANT RM路线，而是选了一个看似非主流的CF方向，学了corporate finance, IB, venture capital 这些CF课程，收获也是很大的。比如，给美本当助教辅导他们corporate finance课程时，我发现本科level的CF课程就是现金流折来折去，更多是在研究和loan, mortgage相关的各种cash flow problem，一群小美本还跟我抱怨教授讲得太快太疯狂。而我读MASTER的CF课程更多是站在公司的股票和债券的发行角度去研究 optimal capital structure，我的公司金融老师教的一种approach可以quantitatively 把这个optimal debt ratio算出来。这个在我后面面试现在这家公司时有被问到，那个耶鲁MBA毕业的面试官说他们从来没学过这种quantitative approach去决定Optimal capital structure。于是这个时候，我母校IIT强大的quant教学风格优势一下体现出来了，哪怕对于CF这样的纯商科课程，它也要求用数量手段去解决公司实际问题，这是我读MASTER时期无比热爱的一门课程。而IIT的CF这门课在我入学之前的上一届是由一位哈佛的教授在授课，当时的CF那门课更加备受称赞，被我那位在芝加哥一家大型做discount gift certificate的Financial Analyst学长捧上了天。他当时读Master时正好赶上那位教授教CF的最后一届。
确定了CF是我一直想要的之后，9月份我辞掉那家小投资公司实习工作，开始全面找工作。投了100多家左右，给了电面的有10-20家，on site面了3家。给我第一家电面的公司是一家位于Chicago downtown的Asset Management公司，规模不错，口碑也较好，只是一来就问我要不要发H1B，我诚实地回答我要，然后杳无音讯。后来随着电面越来越多，9月底开始进入on site阶段，面了两家上市公司，缺乏经验的我悲惨被拒，然后第三次on site怀着强大的激情和较为纯熟的面试经验，一周之后顺利拿到offer加入我现在的team。
下面重点谈谈这几个方面：
Resume：如果你是申CF工作，那么请全部清一色把你和CF相关的课程、实习、skills 和证书放上去。申CF工作放个我会C++上去是很可笑的。Resume的格式有很多种，我用的是我在读MASTER时Investment Banking 教授提供的Wall Street模板，这位在Deutsche Bank 干活的教授从芝大Booth商学院毕业之后曾经在华尔街Morgan Stanley干过活儿，上课时候指着他的简历告诉我们：This is Wall Street template, you don't need other versions from now on. 简单说来就是包括Summary, Experience, Education , Project, Skills, Leadership这几个大项，Education下把你的concentration写清楚，如果你有比较Impressive的GPA也可以写上去，GPA太低就不要放了。Experience 清一色是要和你的目标职位能直接或者间接挂上钩的，透露出你的分析能力和解决问题能力，和数字打交道的能力。我额外放了一个在芝加哥一家小公司销售保险的经历上去，可能很多人会问：保险销售和corporate finance能有什么关系？我的逻辑是，保险销售成功能够透露出你的与人打交道的people skills，而strong interpersonal skills是CF必不可少的一个素养。Northwest Airline的CEO曾经说过，一个最好的CFO永远都是最好的销售人员，They read people as quickly as balance sheets。所以在保险公司卖过保险不是什么丢人的事，每一段经历都是财富，都有它自身的价值，在未来的某个时间点上总会pay off，关键看你从你过去的经历里学到了什么，总结出了什么，如何去运用它的价值去target你想要的东西。Leadership项下可以加入你在美国的各种志愿者经历、助教经历、辅导员经历、办公室做学生助理等等经历，都会让你的简历丰富多彩，充满亮点，全方位展现出你是怎样的人，你如何思考以及你的核心value在哪里。Skills下如果你走的是CF路线，那么重点强调你的excel建模能力、数据库运用能力如ACCESS SQL，以及一定的programming 能力如VBA。我目前干了将近两个月，VBA暂时没有用上，不过编Macro代码是迟早的事情，因为毕竟有时候在一些特定情况下macro处理问题起来比excel formula更省时省事。在这里，我特别特别感激我的学校，IIT的MSF 503 financial modeling课程，当初上这门课我选了个难度系数最高的Tom Knowles的Modeling课，老爷子早年从芝大booth商学院毕业之后常年在IIT任教，教的modeling课难的人仰马翻，可是当你学过如此难的Modeling和VBA语言之后，再去看CF经常用到的excel formula和function，真的就蛮简单的了。好比当你考完G之后再考T，那就是普普通通的小儿科，闭着眼睛做阅读的那种感觉。我研究过不少美国TOP100学校的MSF课程设置，除了像以IIT的MSF、lehigh的MSAF，卡内基梅隆的MSCF等为代表的QUANT主打项目外，大多数都是偏理论的纯文科金融，讲的废话不少，教的实际的技术并不多。这也就是为什么loyola的MSF学生会跑到IIT来听Financial Modeling这门课。前段时间感恩节一个教MODELING的教授朋友邀约我去他家过感恩节，讲起这一点，说好几个loyola U的学生跑到他班上来听503这门课，说到好多学校的金融课程就是纯理论，学不到任何东西。你很轻易地能找到不少美国学校提供简单的金融会计理论的项目，可是你很难找到IIT MSF这种以QUANT为主打风格同时又提供CF和难度系数足够的Modeling课程的项目。当你在摸爬滚打无数次吐血之后练就铜铁之身时，那个时候，你再去选择去当一名quant/FE 还是去当一名FA，是非常flexible的。今年9月初我开始找工作时，去找系主任兼副院长的Prof. John Bilson聊我的job searching，曾经一度埋怨没有给想走CF的学生足够多的机会和课程，而老爷子当时这样告诉我说，我并不希望你们毕业出来去当Programmer，因为如果你现在是一个programmer，那么你十年之后很可能还是个programmer。我们的目标是要把你们培养成CEO, CFO。我之所以把IIT这个项目建设的如此QUANT，是因为我希望，在将来某一个时候，无论你那个时候在做什么，有多牛逼，都能够终身感激IIT的MSF这个项目给你打下的坚实的数理基础。当时听完老爷子这番话，我不懂。说白了，我当时就是不懂。我当时憋着一肚子鬼火抱怨CF的课程开的太少。而现在当我成为FA每天和那些不能对我构成任何威胁的excel functions 打交道时候，想起老爷子的话，总算是明白了其中的含义。
Cover Letter: 其他领域我不知道，CF的工作有一份热情饱满的CL总是再好不过的事情。我申的100多家公司都是认认真真完成的每一份网申，网申一定要重质量不要重数量。每一家公司，只要它给了我submit CL的地方，我总是会附上一份。那份CL是我确定了CF路线后在某一个晚上，怀着无比的兴奋和激情熬夜写下来的，当时就是很有灵感，很想要CF，就这么奋不顾身提起笔写下来了，把我的职业目标，规划，我的优势，我的经历，我如何看待思考CF的种种，全部写了下来，没管什么字数不字数。在美国找工作，PASSION非常重要，相信我，足够的真实的热情是最能打动别人的，而你真不真实，是不是真正喜爱这个东西，别人是一眼能够看出来的。
Recommendation Letter: 找了公司金融课程教授要了封推荐信。教授当时跑去了德克萨斯修产假等着生baby，我还打扰人家，真是倍感sorry。教授的推荐信把我写得天花乱坠，让我极度怀疑那个被推荐人是不是我。在这里，希望大家和教授保持好关系，不是为了什么或者去图什么，而是真心实意地把每一位教授当做自己的朋友去对待，尊重他们，和他们探讨学术，去追求自己热爱的一切真理。他们总是希望能够尽可能多地帮助学生们。
Interview: CF的面试涉及大量的Behavioral questions。这类问题设计的出发点和逻辑在于，以你过去的表现去推测你未来遇到同样情况和问题时你多半会采取的解决手段。而这类问题的确很make sense，因为有一项调查发现在CF领域大多数后来很成功的人士都是当初面试时回答behavioral question回答得很到位的人。这类问题典型代表就是，tell me about a situation where you use your leadership skills to solve a problem, tell me a story about your success, tell me about your failure, describe something which shows your teamwork spirit, describe your strength and weakness...等等。这类问题我当时读MASTER一年级时天天跑就业办和advisor 做Mock Interview时候就有一定初步了解，在找工作时又反复加强和升华了一下。具体的Behavioral question sample大家可以google，很多美国一流商学院都会post他们整理的此类问题在学校CMC网站上供学生参考。找到了question sample之后自己就可以开始想自己的故事，从过去的个人经历中去思考如何把自己的故事编的有趣，能够吸引打动面试官。CF面试也同样涉及technical。我面现在这家公司时被问到写vlookup function和altman z score 的概念，其中前一个是我MSF 501 mathematics with financial application这门课学到的，当时是算矩阵方差时候用到了excel vlookup 去target不同的权重和standard deviation，在此无比感谢我的501老师Prof. Chaudoin，也是我在IIT最喜欢的教授之一。而后面那个问题是我MSF 506 财务报表分析这门课学到的概念，altman z score用来计算probability of bankcrupcy。面试时候，会被问到一些比较刁钻的问题，如：你学过风险管理的课程，做过Risk的Project，如何作用于corporate finance的工作？我于是回答，学习了RISK让我懂得如何去运用各种derivatives 的金融工具去控制和管理风险，对于严重依赖原材料的制造业公司，我学过commodity futures and options，我懂得如何用它们去帮助公司控制面临的原材料价格波动风险；对于涉及国际结算的跨国公司，我懂得用foreign exchange rate和interest rate相关的衍生品去控制汇率风险和利率风险。被问到一些看似刁钻的问题并不可怕，关键在于你如何整理你的知识体系，如何讲你学到的东西和你target目标联系起来。每一块知识都是有机的，关键看你如何arrange他们。在此也无比感谢我的MSF 505衍生品课程教授Prof. Wu和MSF 554Market risk management课程教授Prof. Cai. 如果你度过了网申没有任何回应的阶段，开始陆陆续续有了电话面试机会，永远记住这样的顺序会接踵而至：phone interview only without on site - pass phone interview and get to on site - on site but fail - more and more on site - pass on site and get offer。所以如果你被电面拒了，或者是被人卡H1，不要紧，继续尝试，这样的规律会慢慢呈现在你眼前，相信我。
IIT MSF Course: 课程不少，因为方向不少。第一年6门基础课，我一门没有waive学下来的，虽然502统计是我最后悔没waive的，因为本科全学过. 你要是本科学过高数和概率论统计，501 502这两门都直接waive吧，去选点别的感兴趣的学。第二年涉及选方向问题，我走的是corporate finance，公司金融，就业方向是做公司内部的金融财务工作，starting position 通常是financial analyst，做一到两年可以往senior FA走。corporate finance结构下一般涉及 cashier, treasurer, FP&A, internal auditor, business controller等角色，CF出来一开始做FP&A是比较常见的，做Planning和财务分析，要求比较好的会计基础和excel SQL等软件运用能力，和一定的Presentation能力。CF的终极目标，也就是这个框架的最顶端是CFO，所以CF的career通常最终走的是管理层路线。大公司的CF工作的竞争对象通常是一流美本和TOP商学院MBA毕业生。不过不用被吓到，我面这家公司时遇到连应付账款都不知道在资产负债表上而瞎说是在现金流量表的美本纸老虎，所以作为MASTER的你要足够自信。
对于老师的评价我也只能给出基础课老师和CF方向老师的一些介绍&&基础课503是最有用的，Modeling，也是我最爱的课程之一，学了之后你excel能力去申一般的CF工作可以足够傲娇和自信，我上的TOM老爷子的课，你也可以选另一个section，那个section好老师不少，可以学到足够多。如果你想走CF，那么我建议你modeling重点放在formula这块；如果你走QUANT/FE，那么建议你重点放在VBA和MACRO这块，为今后学VBA升级版C++等编程语言打基础。506也是我很喜欢的课程，紧扣CFA一级的FSA讲，财务报表分析钻得很透，做Project可以学到不少，rybak老爷子也是上课很有激情的CFA charter holder，我当初申CFA Society of Chicago membership就是他签的字。Greg的501力推！真的是，好的没得说，伊藤引理随机过程那一带略显深奥，但是矩阵和初涉505衍生品的那部分，包括欧式美式期权介绍，二叉树模型这些内容真的很不错。501是我反反复复看的课程，因为学好它意味着给你整个master打下一个战略性的奠基。vlookup hlookup这些function我也是从501学来的，而不是503。这个function是CF里反反复复用的工具，不过在我现在的工作中华丽地被Index Match PK掉。方向课程CF主要包括corporate finance , investment banking, venture capital，这些，有个equity valuation也沾边，不过更多是站在投资学觉得讲股票而不是站在公司角度。我辅导美本时候也间接地碰过本科的corporate finance，financial accounting, economics这些课程，把我本科复习了一遍&&然后自己自学了一些UIUC CF方向的课程，如 M&A 和 Private equity这些IIT并没有开设，但是CF很核心的课程，因为IIT CF这个方向提供的课确实很有限，所以我的建议是你如果要在IIT走CF，必须要自学一定的东西，尤其是如果你本科还不是金融背景的话，就更要自学或者靠考证来学了&&然后充分发挥IIT Modeling和高级公司理财等课程的quantitative风格把数量化加到你的CF理论和思维模式上，然后就很强大了。因为大多数商学院的CF方向毕业生，包括美本和MBA，并没有如此solid的数量背景去支撑研究公司的财务问题。CF如果能有足够的财务报表分析skill外加强大的建模和excel formula运用能力是最完美的。CF方向IIT老师都不错的，Prof. Fang，也就是我选的CF教授的CF非常有一套独到的approach，而且人很nice。
GPA： GPA never matters, but having a decent GPA is not a bad thing。有很多GPA 4.0的学生找不到工作，可见GPA的作用是很有限的，而且普遍这样的4.0学生都是中国学生。在此我不得不说，中国的教育走出来的模式在美国是很容易shake off的，这一点反映在很多方面：中国学生来了美国还是照样过中国生活，不和任何外国朋友接触，天天呆在中国人圈子里，讲中文，混中国城，用惯用的GPA is everything 的思维去judge 一切。GPA根本不能说明一个人的能力，而只能说明这个人有多会考试。我MASTER的GPA算decent，足够放在简历上面，但绝没有4.0什么的看着炫。可是到底炫不炫酷不酷，找工作的时候就知道了。在这里，我见惯了一群中国学生攀比GPA，3.9还是4.0， 拿A还是B，谁选的课难，谁有没有去选那个computation finance。。。没有职业规划，不知道自己以后想做什么，成为什么，选再难的课，拿个A+也没用。我从一开始就认定了CF，所以从一开始就avoid所有类似computational finance\c++\ model for derivatives 等等的课程。。。因为我知道我对hard core的编程没兴趣，我不想成为Programmer/trader或FE。我只想要corporate finance，因为我喜欢它，并且更重要的是，它适合我，符合我的性格、长项以及审美。因为我知道，哪怕我去学了一两门Matlab的课，我...
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2017年QuantNet美国大学金融工程排名
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美国公布了2017年QuantNet美国大学金融工程排名，卡耐基梅隆大学与纽约市立大学巴鲁克学院、加州大学伯克利分校三者并列第一。来看看2017年QuantNet美国大学金融工程排名。
美国公布了2017年QuantNet美国大学金融工程排名，此次排名中卡耐基梅隆大学连续五年蝉联榜首，与纽约市立大学巴鲁克学院、加州大学伯克利分校三者并列第一。我们一起来看看具体的2017年QuantNet美国大学金融工程排名。
2017年QuantNet美国大学金融工程排名
Baruch College, City University of New York
Financial Engineering
$35,040 (non-resident), $24,315 (resident)
Carnegie Mellon University
Computational Finance
University of California, Berkeley
Financial Engineering
Columbia University
Financial Engineering
New York University
Mathematics in Finance
Princeton University
Master in Finance
Cornell University
MEng, FE concentration
Columbia University
Mathematics of Finance
University of Chicago
Financial Mathematics
Georgia Institute of Technology
Quantitative and Computational Finance
$56,067 (non-resident), $25,461 (resident)
Massachusetts Institute of Technology
Master of Finance
University of Washington
Computational Finance & Risk Management
$39,690 (42 credits) - $51,030 (54 credits)
Boston University
Mathematical Finance
NYU Tandon School of Engineering
Financial Engineering
University of California, Los Angeles
Financial Engineering
University of Toronto
Mathematical Finance
CAD 45,000
Rutgers University
Quantitative Finance
$59,057 (non-resident), $38,759 (resident)
Fordham University
Quantitative Finance
North Carolina State University
Financial Mathematics
$15,547 (non-resident), $8,286 (resident)
University of Waterloo
滑铁卢大学
Quantitative Finance
CDN 14,685
Johns Hopkins University
Financial Mathematics
University of Illinois
Financial Engineering
University of North Carolina at Charlotte
Mathematical Finance
$39,674 (non-resident), $19,917 (resident)
Rutgers University
罗格斯大学新布朗斯维克分校
Mathematical Finance
$55,700 (non-resident), $32,000 (resident)
Illinois Institute of Technology
Mathematical Finance
University of Minnesota
Financial Mathematics
$37,920 (non-resident), $30,240 (resident)
Rensselaer Polytechnic Institute
Quantitative Finance and Risk Analytics
Claremont Graduate University
Financial Engineering
Stevens Institute of Technology
Financial Engineering
以上就是2017年QuantNet美国大学金融工程排名，更多美国专业排名，【】或【免费咨询电话：400-668-7181】。
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立志做Quant 如何在纯数学、 应用数学、统计中选择？
　　谢邀。看到题目感慨颇多，深夜写长文，如果不耐烦，请直接看最后一段。
　　80年代初的某一天，Peter Muller，一个Princeton纯数学系的明星本科生，驾着台破二手车，横跨，从新泽西来到了加州的伯克利。此时的他，唯一的爱好就是音乐，于是很自然的，在伯克利80年代的嬉皮士怀旧风潮下，找了份略潘康墓ぷ鳎涸诮∩矸扛∶啦俚智倥淅帧Ｄ鞘彼油獗砜蠢从肓骼撕何抟欤星苛业纳缁嶂饕迩阆颍λ凇痘秩毡(,)》工作的女朋友是资本主义女孩。
　　过了两个月，Peter虽然很享受这种朝不思暮的自由生活，但发现自己实在是太穷了――穷到要花工资的一半――200美金，去租朋友的朋友的一个房间――而那个朋友的朋友，有点神经质，经常没事拿出枪对天空击两下。于是Peter决定去找找工作，怎么也要改善下苦逼的生活。
　　彼时，Peter有一份在纽约的工作，去给一家的软件公司做码农――码农，当时可是高富帅的职业――有着36,000的年薪（80年代）。只是他太迷恋加州，一拖再拖入职时间。朋友告诉他，就在伯克利，有一个叫Barra
Rosenberg的教授，主业，副业研究佛学，出来开了家公司，叫BARRA，提供金融咨询服务，要招一个FORTAN的程序员，让他去试试运气。
　　凭着本科各种数学比赛第一名和全美本科生数学协会主席的辉煌经历，Peter
Muller拿到了面试。面试当天，Peter准备时在BARRA的卫生间发现了一个熄灭的烟头（80年代美国飞机都不禁烟）。Peter当时便不愿意去面试了，他讨厌烟，非常之讨厌。后来BARRA的人听他说了，告诉他BARRA禁烟，这应该是客户躲在卫生间抽的，Peter才继续面试，最后留在了BARRA。
　　彼时的伯克利，因为Barra Rosenberg的存在，网罗了大量的人才，有后来凭借Active Portfolio
Management名震天下的Ronald Kahn，也有后来GMO的Emerging Markets明星对冲基金经理Arjun
Divecha。而文艺复兴基金的James
Simons，因为找了一个伯克利教授做Partner，在他说服下，主要的交易工作站都放在伯克利，方便这位伯克利的教授开发第一套交易策略，而Simons则在纽约长岛利用他杰出的数学成就，向富人们募集着资金。所有这些在伯克利的人中，或许后来没有一位有Peter
Muller成功――7年在BARRA后，1992年，Peter回到东岸加入了Morgan
Stanley，组建了自己的对冲基金团队PDT（Process-Driven
Trading），直到今天，除了两个月有亏损，持续盈利，年均复利接近30%。
　　与此同时，一位沃顿的毕业生居然因为天气原因在芝加哥大学和斯坦福大学中选择了前者，并成为了金融系Gene
Fama的学生。Fama一生有十个得意的杰出贡献，这些贡献一定程度上塑造了金融的理论化，而其中，他最得意的也许还是EMH，有效市场假说。而这位新来的学生，完成课程开始研究后，最大的兴趣却是证明有效市场假说不全面，市场有Alpha。Alpha，代表着不受指数影响（Beta）的超额收益，是每一个基金经理孜孜不倦追寻的东西。Fama毕竟是一代大师，不会以为意见相左而把门生逐出门下。最后这位学生收集了前所未有的数据，从多个角度，以学术的方法，完成了博士论文，验证了一定前提下，Alpha是存在的。随之加入了高盛，创办了自己的子基金，名字就叫Global
Alpha。而他的名字――Cliff
Asness――也持续的在各种学术期刊以每年至少一篇的频率中出现。当然后来他离开高盛，成立了自己的对冲基金AQR（Applied Quantitative
Research），也成为对冲基金界一个传奇――或许在盈利之余，从发论文量来看，也是业界最学术的对冲基金了。
　　我可以继续把这个80年代接受教育、活跃在当代的著名Quant的故事写很长，包括Neil Chriss, Peter Carr, Ken
Griffin等等等等。但关键要说明的是，就从Peter Muller和Cliff
Asness两个例子，一个本科生，一个金融博士毕业，你就可以发现，能不能做Quant，以及能不能做一个好的Quant，和你是不是PhD没有必然联系。而且作为统计背景出生的人，我保证他们不是个例――不是我为了说服你而故意构造的Bias。
Muller当时在Barra时，慎重考虑过是否要读一个金融PhD，后面在伯克利听了两个月的金融课，发现博士在读生没有第一手的金融数据，而他们想做的东西其实很多Barra已经做了。于是打消了这个念头。
　　而Neil Chriss，另外一位杰出的Quant，SAC Capital的Head
Quant，也在继续在哈佛做纯数学博士后和去摩根斯坦利做Quant中思索了很久，并和另一位学者Benedict
Gross做了一次很有意思的聊天。Gross说，其实全职数学家（也就是在学术界的数学研究人员）是非常现代的概念，数学家在20世纪前和现实世界有着更多的接触；就像高斯是在帮乔治四世调查汉诺威公国的问题时，才发现了OLS、Differential
Geometry等等。因此Gross的意思是，去业界也许你会遇到更加激发你灵感的问题，因此带来进一步的数学突破。于是Chriss最终走向了业界。
　　我不是劝你不要读PhD，而是要你不要把PhD当做去做Quant的敲门砖，这两个事情需要的初心是不一样的。在我看来，读PhD有三种情况是最合适的：长期学霸（申请博士是自然而然的结果）、立志做教授（博士在美国本来的意义）和有很强毅力要投身研究类岗位的人。而做Quant，需要你对金钱有一定的渴望，同时信仰数理是进行金融分析的一种可靠的途径。
　　金融有着很强的特点：往往是业界引领学术界的发展――所谓道高一尺，魔高一丈――总是业界发明了某个产品，然后学术界来提出理论模型完善和解释；在Black-Scholes出现多年前，就被交易了几百年，而CDS也是在出现数年后，才有基于Copula的模型去进行定价。所以多接触业界比你一直在学术界按照导师的要求而非市场的需求做各种研究有很大的优势。
　　那为什么Quant界有那么多PhD？我自己并非PhD，不自信能给出一个PhD也赞同的回答，我的理解是，PhD给你最重要的东西，是一套科学研究的方法和思维――使你可以在面对一个极其无头绪的难题时也能淡定的庖丁解牛。在这个网络密集化的今天，所有的知识点你都可以在网上找到无数的pdf获得解释，但如何用这些碎片化的知识来科学的解决一个个问题，这是PhD可以带给你最大的财富。
　　因此，我希望如果你想要读PhD，怀着一颗奔赴学术界的心去读，忘了Quant吧，去尽情的感受理论带给你的美感，当你把学术做好了，去做Quant对你而言将是一个轻松事情。而如果你的初心是要做Quant，本科也可以申请，读个MFE也可以申请，早入行了解最新的产品是什么，整个商业模式是如何运作的，实在需要一个安静的环境去思考回顾积累的疑惑了，再回到学术界读PhD把它们理论化把。
　　个人而言，我过去一年最纠结的问题就是应该去业界还是在继续读PhD。我当时是打算去读统计PhD的，因为进可攻退可守――能做Faculty最好，回业界也能混饭吃。虽然看过很多坑爹的现状，但我对于PhD有着非常崇高的敬意。在我看来，美国社会里面，一流的人是去做学术的，二流的做生意，而三流的去做政客（个人看法）。要知道，做教授可是比做Quant辛苦多了――还是在收入不对等的情况下。Quant下班了工作的问题可以一边放了，而在学术界，没有解决的问题，如同魅影，会需要你全天候的思考。
　　如果你觉得我全部牛头不对马嘴在耽误你时间，我个人觉得为了做Quant去读PhD，第一选择统计或者应用数学，第二选择理论物理，第三选择计量经济学。
　　来源：知乎
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（编辑：晓燕）
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