金融的核心是數學嗎？

01-17

Quant這樣的職業最近幾年發展地很快，理性的數學方法無論如何確實是金融行業不可缺少的一部分，數學到底對於金融業以及從業者來說有多重要。

謝邀

這個問題很宏大，金融遠比交易或者量化要大。而回答這個問題需要俯瞰這個行業的高度，小生不敢僭越，只說說我淺薄的看法。

如果一定要總結一下，我覺得金融的本質是資金的融通，而做好金融的本質是對高維信息抽象化的能力。

金融是什麼？是你有項目，壕有資金，兩方各取所需，實現資產的最優配置，這是從封建時代開始就是這樣的模式。資產的最優配置，代表每一個資產都得到最好的安置，配置到最應該被管理的地方。

於是出現了銀行和銀行家，不論是商業銀行（存款到貸款的映射）還是投資銀行（資產到投資的映射），都是中間人，一端有著與資本良好的關係，一端知道如何最好的去配置資產，長袖善舞，然後賺取中間微薄的息差或手續費

當荷蘭人發現，投資本無不同，都是對未來現金流的折現，於是他們開始了股市——也就是二級市場，來使得從一個投資切換到另外一個投資更加方便，這拓展了資產另一個維度——流動性——的價值，間接刺激一級市場的繁榮

於是，基於股份制的東印度公司攜著改變國家命運的使命，帶著股東的錢，一路東進；J. P. Morgan，靠著極高的個人信譽和號召力，聯手洛克菲勒等一系列行業領導者用金融來推動美國的國家級項目建設。金融市場使得全球級別的資產配置成為可能，這一切，都是資金的融通。

60年代，資產配置開始引起人們的重視，這是相關性的維度；73年，由於Black Scholes公式的推廣，期權交易越來越活躍，之前，幾乎所有的產品都是交易金融資產的一次項——價格。期權使得交易二次項成為可能；80年代，金融市場第一次嘗試用保險定價的技術來測度信用（Credit），這個新的維度，使得大規模的資產證券化成為可能，也直接為09年的金融危機埋下了伏筆。

所以隨著金融的發展，金融家不停地推動金融維度的拓展，從利息到價格，價格到流動性，流動性到波動性，波動性到信用。本身這個世界的資產屬性都是複雜的，如果說上帝在11維駕馭世界，那麼我們對金融產品的定價也是在不斷推高維度的過程——維度越高，定價越準確。維度拓展帶來的是而帶來各種全新的產品，而我們忽略一個維度、或者錯估一個新的維度，往往導致了黑天鵝事件的發生。

對高維信息抽象化的能力，不論是對於二級市場的交易員至關重要，也對於一級市場的銀行家不可或缺。

交易中，可能一個簡單地信號，改變時間的維度，或者從線性變為非線性，其預測效果可能就雲泥之別。而銀行家做單中，意識到人際關係中一個更高的維度，或者產品設計中一個更高的維度，可能使得不可能完成的融資項目變為可能。

為什麼會覺得數學重要，因為數學訓練的就是你高維抽象化的能力。頂尖級的數學家特別是幾何學家，可以在高維空間思考，這些思維上的力量，是直接可以轉化到金融世界中應用的。相對於金融的信息，數學裡面的信息更加與物化世界無關，更加抽象。

但是數學不是唯一訓練你這種能力的學科，哲學也可以，純藝術也可以。因此你可以看到索羅斯這種哲學出生的人縱橫市場（當然我覺得他是個天才，哲學只是更好的訓練了他），他做的交易都是宏觀級別的套利，信息量和維度巨大，需要超凡的在高維信息中看到規律的能力。

金融是個很寬泛的概念，涉及到的領域其實非常廣泛，這樣龐大的事務很難用簡單的話來說清楚。但如果非要說金融的核心是什麼的話，我認為是風險控制。數學是金融行業的必要工具，而非核心目標。

我這裡說的風險控制，並非指金融行業作為風控的一個技術工種，而是指廣泛的風險控制的概念。可以這樣說，所謂的金融行業只有兩部分——風險識別和為風險識別服務的。

要理解金融這件事情，首先要解決一個問題：金融業為什麼能賺錢。這不是一個簡單的問題，為什麼既不生產糧食，傢具，也不給人理髮燒菜，卻能夠從社會上汲取別人的勞動作為交換？是不是可以從這點就認為資本家是一個寄生蟲階級？

如果說組織一個生產型企業的組織能力和管理能力尚且可以理解為一個特殊技能的話，那作為甩手掌柜的純財務投資型股東，和純粹的為企業融資服務的金融機構是不是佔了生產者的便宜？

如果認識水平高一些，明白承擔風險是一件有付出的事情，不會產生白占生產者便宜這種觀點錯誤，那純粹的金融中介機構呢？那些把一些有多餘閑錢的人交給另外一部分有資金缺口的人，風險事實上是有多餘閑錢的人在承擔，這個有價值嗎？

在很早之前的專欄文章金融是不是一群不事生產的人，對社會毫無貢獻的人，互相對賭的零和遊戲？里我有提出過我個人的金融觀：金融行業立足於社會的根本價值在於為社會管理風險，使得生產組合的能力得到大幅度的上升，從效率的提升中獲取相應的收益。使得原來個體之間無法管理風險變得可以管理，這個風險的管理，是我說的廣義的風險控制。

專欄文章里舉了一些例子，依然只涉及到整個金融行業里的一些部分而已。從這些例子里，我們應當注意金融行業只能管理風險，而不能把風險莫名其妙得變沒。

風險是不會憑空消失的，但風險是可以對沖的。

商業活動都會面臨風險，假定我的商業模式里特別害怕大豆價格暴漲，而農場主特別害怕大豆價格下跌，者我們可以通過期貨市場互相敲定價格。

作為風險對沖中介的期貨交易所和brokers賺取僅僅是提供交易中介的中介費用嗎？不是的，交易所不是隨便什麼人都能管理好的，如何保證合約的順利交割履約，broker如何保證你的成交質量都是風險控制作為核心競爭力的。

我們信任CME，大商所，上期所而不用奇奇怪怪的「交易所」，是因為我們認為他們能管控好履約風險。一些小的broker把傭金壓得特別低，還是會選擇知名broker，也是因為我們相信他們的風險管控能力更加好，不會出現自己席位被交易所因為什麼原因給幹掉。

為社會的其餘部門提供風險的管理的可能，是核心職能和意義所在。

這裡還沒涉及風險識別。這裡談及的就是上面說的，自己不承擔風險，只是為資金和需求提供中介的純金融中介機構，憑什麼賺錢的問題。

風險不是不可識別的，但對不同的人識別能力是不同的。換言之，對於風險這件事情，信息是不對稱的。

有些企業會產生賬期問題，會有現金流缺口。對於有些人來說會有富餘的現金流。一邊是資產端，一邊是負債端吃息差這種經典模式的意義在於：機構對負債端的客戶而言擁有更好的識別風險的信息優勢或者說風險識別的能力。

比如在供應鏈金融里，因為對於上下游企業債務確權的能力和對行業的熟悉程度高過其他社會部門（主要是負債端的客戶），那麼對於社會資金使用的效率，就是一個提升。

信用利差，為什麼同樣一百萬錢，你去存銀行只能有三點幾的利息，而金融機構從銀行貸款要的利息會高於你的存款利息，金融機構放款給拿不到銀行貸款的企業的利息又要高於銀行貸款利息。這裡面是風險識別能力的差距，不是誰占誰便宜。

單個不確定風險事件，使用大數定律來形成風險容錯池效應。

再比如融資租賃行業，你的商業模式買不起重資產，會使得企業的資產負債表過重。那由金融機構的資產負債表來買下重資產租借給企業使用。其實資產的折舊和損壞的風險是買下重資產的機構在承擔，但機構可以通過財產保險和大數定律來對抗單個事故的風險。

這個風險的容錯池背後的基礎是大數定律，但也是基於上面講的風險識別能力和更上面的風險管理能力。一個行業到底是不是坑，還是單個風險事件確實會收斂於某個概率範圍內。融資端的客戶沒有識別的水平，而有些機構有。這樣使得社會的資金使用效率更高了，這就是貢獻，這就是核心。

你的銀行存款風險是很低的，但銀行並非沒有壞賬，銀行需要控制的是總體的壞賬率。單筆業務的虧損可能大過典型儲戶的全部資產，但因為銀行作為一個容錯池，你的存款安全性就會偏高。因為銀行比你更會識別風險。

那銀行貸款給那些金融機構是為什麼呢？因為這些金融機構或者有自己的抵押物，或者有銀行認可的風險控制管理模式外加銀行沒有的信息（特指對風險管理有幫助的信息），所以銀行認可這個信用利差。

這個是金融行業的核心，誰擁有更大的風險管理的技術，誰擁有更強的風險識別的能力，誰擁有更大的風險容錯池，誰就能在負債端獲得更低的資金成本，在資產端獲得更高的收益。

股票市場，期貨市場，債券市場這些二級市場，道理是一模一樣的。

一個股票私募基金為什麼能賺錢，這裡拋開操縱價格內幕交易聯合坐莊等違法犯罪活動。股票私募基金的負債端就是購買基金的客戶，資產端就是股票。因為基金經理有比客戶更加識別風險的能力（如果有的話），才能在享受經濟增長帶來的權益之外避免那些坑。

另外一些金融機構，做通道業務什麼的，也是為了給能做風險識別的人服務的。故而我說，金融行業兩部分是風險識別和為風險識別服務的。其他的類似風投這種機構道理都是相通的。

數學在金融行業的作用是無處不在的工具，但只是工具。核心還是風險控制。

金融業的核心肯定不是數學，因為金融從業者最需要的是將投資者的資金融通給資本需求方的能力。這種能力和數學關係並不大，其核心包括：縝密的邏輯思維、冷靜的思考、與人溝通的技巧以及識別資產和識別人的慧眼。

Quant這種職業的核心確實是建立在數學之上的。By definition，Quantitative Analysts（Quant的全稱）的工資職責就是用量化或者數學的方法來分析並解決金融業中存在的問題，但此職業也僅僅是整體金融業的一小部分而已。

但你要說金融學的核心是數學嗎？這個問題就有點兒難度了，就和【經濟學的核心是數學嗎？】一樣難回答。我要說不是，肯定有人反對，你看現在期權的定價，你看現在股價的預測，哪個不是滿屏的數學公式推導，什麼微分方程，什麼時變函數。我要說是，肯定也有人反對，你看看現在數學是怎麼在金融里濫用的，好像不用數學就不是個搞金融的，重要的是思想，年輕人。

我們還是換個提法來說比較合適，即金融學現在越來越注重採用數學方法了，因為它能夠把金融概念抽象出來，清晰地表達出來，並且能夠推導出解析解，讓我們對金融問題的理解愈發無偏和深入。但你要是不會數學能不能幹金融？能，我覺得本科的數學就夠用了。

我來舉個例子吧，怎麼用所謂高深的數學、基礎的數學和不用數學來表達同一個問題。這個問題就是：某支股票今天（即 $t=0$ 時刻）的價格是 $S_{0}$ ，那麼它明天（即 $t=T$ 時刻）的股價等於多少？

高深數學版

由於沒有該股票的歷史收益數據，我們考慮用蒙特卡洛方法（Monte Carlo Method）來模擬一個馬爾科夫過程（Markov Process）。首先可以從描述維納過程（Wiener Process）開始：

$Delta z sim Nleft( 0,Delta t ight)$

這個表達式說明了什麼意思？在很短的一段時間中，股價的變動 $Delta z$ 是一個隨機變數，服從的是一個均值為0，標準差為時間段長短 $Delta t$ 的正態分布。這麼假設的原因為：我們考察的時間段越長，股價的變動理應越大，變動的方向則是正負皆有可能，所以均值為零。如果我們把 $epsilon$ 定義為一個服從標準正態分布的變數，那麼：

$Delta z=sqrt{Delta t} imesepsilon$

我們可以繼續拓展上式，因為股價的變動是有一個趨勢項的，它隨著時間變動會有一個增加或減少的趨勢。考慮到這一點，我們需要引入一般化的維納過程（Generalized Wiener Process）：

$Delta x =a imesDelta t+b imesDelta z = a imesDelta t+b imes sqrt{Delta t} imesepsilon$

因此，股價的變動就是由一個趨勢項 $Delta t$ 和一個波動項 $Delta z$ 組成的，而 $a$ 和 $b$ 則分別是這兩項對股價變動的貢獻乘數。但是，你說這兩個乘數也不一定是常數啊，它們可能也是與股價本身以及時間有關的，好，滿足你，我們接著引入伊藤過程（Ito Process）：

$Delta x =aleft( x,t ight) imesDelta t+bleft( x,t ight) imesDelta z = aleft( x,t ight) imesDelta t+bleft( x,t ight) imessqrt{Delta t} imesepsilon$

等等，這也太複雜了吧，我覺得乘數和時間是關係不大的，但可能確實會與當前的股價水平有關，而且這個關係很可能是一個倍數關係，OK，那我們就用伊藤過程的一個簡化版來模擬股價變動吧，這個簡化版就是業界最常用的幾何布朗運動（Geometric Brownian Motion）：

$Delta S =mu SDelta t+sigma SDelta z = mu SDelta t+sigma Ssqrt{Delta t} imesepsilon$

結論：給定當前股價為 $S_{0}$ ，在 $Delta t = T$ 這段時間後的股價就為 $S_{Delta t}=S_{0}+Delta S$ 。其中 $Delta S$ 的股價變動是服從一個幾何布朗運動的。根據此結論，我們把當前股價和相關係數找出來就可以進行估值了，而且估計出來的還是一個變動發生後股價的概率分布。這個分布不僅能夠告訴你未來股價的平均值，還能夠告訴你一個置信區間。有的同學就要叫了，高老師，我們就是想來開心地讀個MBA，你別這樣。那我們把難度降維到普通數學版。

普通數學版

問題的提出：怎麼預測 $T$ 時刻的股票價格，最簡單的辦法就是假設該時刻的股票價格等於當前股票價格加上某個常數

$S_{T}=S_{0} + Constant$

第一步改進：將上式中的常數項改為當前股票價格和一個常數倍數的乘積

$S_{T}=S_{0} + S_{0} imes C$

這是基於真實世界股票市場中短期價格變動的一個規律，即當前股票價格越高，則下期股票價格的變動越大。如果 $T$ 時期內該股票沒有分紅，則 $Constant = left( S_{T}- S_{0} ight)/S_{0}$ 正是 $T$ 時期內持有該股票的收益率（Rate of Return）。

第二步改進：因為未來是不可預知的，常數的使用並不符合實際。我們可以進一步將常數倍數 $C$ 替換成一個服從正態分布的隨機數 $Rsim Nleft( mu,sigma^{2} ight)$

$S_{T}=S_{0} + S_{0} imes R$

第三步改進：第二步改進仍然存在問題，因為現實中股票價格的變動不是一蹴而就的。在時刻 $t=0$ 至 $T$ 的觀察時段內，股票價格可能已經發生了多步變動。正是每一步微小變動的累積才造成了最終的 $S_{T}$ 。考慮到這一點，我們把整段時間 $T$ 等值分成 $N$ 步微小的時間段，每個微小時段 $dt$ 的長度就應該是 $dt=T/N$ 。為了方便起見，在下文中令 $N=100$ 。

如果目標是預測 $T=100$ 天后的股票價格，那麼 $dt=T/N=100/100=1$ 天；如果目標是預測一年以後（ $T=$ 250個工作日）的價格，那麼 $dt=T/N=250/100=2.5$ 個工作日；如果目標是預測一小時（ $T=$ 3600 秒）後的價格，那麼 $dt=T/N=3600/100=36$ 秒。在不失一般性的情況下去除時間的單位，並把 $T$ 標準化為 1，得到 $dt=T/N=1/100=0.01$ ，如下圖所示：

將結論應用於第二步改進後，我們可以通過逐步相加的方式來得到期末的股票價格：

$S_{0.01}=S_{0} + S_{0} imes r_{0.01}$

$S_{0.02}=S_{0.01} + S_{0.01} imes r_{0.02}$

...

$S_{T=1}=S_{0.99} + S_{0.99} imes r_{T=1}$

這組排列式中的隨機變數 $r_{t}=left{ r_{0.01}, r_{0.02},...,r_{1} ight}$ 分別代表各自微小時段內的收益率，例如， $r_{0.02}$ 就被定義為在 $dt=left[ 0.01,0.02 ight]$ 時期內持有該股票的瞬時收益率。需要注意的是，當 $dt$ 是一段非常非常短的時間的時候，以下等式近似成立：

$r_{t+dt}=left( S_{t+dt}-S_{t} ight)/S_{t}approx lnleft( S_{t+dt}/S_{t} ight)$

假設這一瞬時回報率的組隨機變數是互相獨立且服從相同的正態分布 $r_{t}sim Nleft( mu_{r},sigma_{r}^{2} ight)$ ，利用 $ln$ 函數的性質， $T$ 時期內股票的總收益率 $R$ 便等於100個微小 $dt$ 時間段內股票收益率 $r_{t}$ 的加總：

$Rapprox lnleft( S_{T}/S_{0} ight)=lnleft[ left( S_{T}/S_{0} ight) imes left( S_{T}/S_{0} ight) imes... imes left( S_{T}/S_{0} ight) ight]$

$=lnleft( S_{0.01}/S_{0} ight) + lnleft( S_{0.02}/S_{0.01} ight) + ... + lnleft( S_{T}/S_{0.99} ight)$

$approx r_{0.01} +r_{0.02} + ... + r_{T}$

回憶大學裡面統計學的知識，由於一組獨立同分布的正態分布隨機變數之和依然服從正態分布，且正態分布的均值和方差具有可加性，以下關係成立：

$mu=N imes mu_{r}$

$sigma^{2}=N imessigma_{r}^{2}$

或者，上述兩個等式也可改寫成：

$mu_{r}=1/N imesmu=T/N imesmu=dt imesmu$

$sigma_{r}^{2}=1/N imessigma^{2}=T/N imessigma^{2}=dt imes sigma^{2}$

到目前為止，我們並未涉及到高深數學版中隨機過程的知識，但是已經接觸到了問題的核心。任意給定時刻 $t$ ，下階段的股票收益率為 $r_{t+dt}=left( S_{t+dt}-S_{t} ight)/S_{t}sim Nleft( mu dt,sigma^{2} dt ight)$ 。

按照通常的習慣，我們還是用 $epsilon sim Nleft( 0,1 ight)$ 來表示一個服從標準正態分布的隨機變數，並定義股票價格的瞬時變動 $dS=S_{t+dt}-S_{t}$ 。經過標準化過程：

$epsilon=left( dS-mu S_{t}dt ight)/sigma S_{t}sqrt{dt}sim Nleft( 0,1 ight)$

根據此式，我們就能最終推導出股票價格的瞬時變動服從幾何布朗運動假設的來歷。

$dS =mu Sdt+sigma Sdepsilon$

只不過，這裡用的是 $d$ ，而非 $Delta$ ，時間的區間更短了。要記住股票價格的變動是服從正太分布的，而股票價格本身是服從對數正態分布的。

不用數學版

啰里吧嗦一大堆，明天的股票價格，我猜啊，就等於昨天的股票價格。你別說，還真有74%的可能性你就猜對了，全劇終。

所以說，金融的本質不是數學，數學是幫助我們做分析，理清思維，並使得論證變得更加有說服力且更加合理化所必須用到的工具。這個工具，需要用就用，不需要用的時候，也不一定非要用。

被很多人邀，金融作為一個行業太大，每個螺絲釘看問題的角度都不一樣，所以別的方向不能回答。這裡僅回答自己熟知的方向。

最初，作為自己私心，也作為接觸比較早的時候初級感悟。黑貓很早前，其確實認為金融里的數學，或者更狹義一點：金融數學這個方向是極其重要的。一方面是曾經弱雞，隨便一點實變函數就能被秒殺，所以學（抄）數學變成了優先順序最高的事情。另一方面，也確實覺得，當把金融里的事物細化到資產在時間和空間上的演化和風險這個層次上的時候，也會覺得金融的內核是極其數學的。

而後有了一些domain knowledge的積累和工作經驗以後，黑貓覺得數學是肉，建模的思想和目標才是骨。當我們學一些比較深入的數量金融知識比如：風險度量，衍生品定價，複雜現金流結構。最核心的不是VaR，ito lemma， payoff struct 這些東西了，而是：

為什麼要這麼建模，這麼建模有什麼需求，為什麼會有這樣的需求，有沒有人有這樣的需求但是自己意識不到？

這些東西看著很虛，但是如果不能掌握和領悟，即使學習了豐滿的肉，一身數理cs傍身，思維還是得不到提高，我就隨便幾個例子：

1.很多人學了很多數量知識，但是對投資方式的理解還是被局限在線性投資上（也就是通常意義的買漲跌）。他們用極了各種新興技術手段都只是為了找到一些所謂的」信號「，所謂的」趨勢「。而完全沒有意識到，投資是可以藉助工具完成非線性目標的。即使在最簡單的歐式期權幫助下，不用專門研究定價就可以把頭寸投放在一個資產的至多4階矩信息上，這個時候他的收益是相對穩定而且高維的。

2.很多人建立了很多對期貨的」預測「模型，卻不知道期貨本身是個期限結構，而不是標的資產。作為一個期限結構有些一般商品現貨不會體現特性會在期貨上單獨體現出來，比如薩繆爾森效應。而一個對現金理解停留在線性的人只能想到如何無奇不用去」預測「他的價格。

3.很多人一提到風控就是」止損「，」止損「，彷彿已經開始虧損了才需要去風控。而風險度量這個數量工具其本身的一個用途就是根據資產分布的quantile去控制資金的頭寸，根據投資者自己的風險偏好和對尾部的期望可以自行在所有交易發生前就把倉位鎖死，而不是僅僅停止損失。

很多人不會去想這些是為什麼，不會去想這些東西背後有什麼原理,有什麼潛在思路和stylized facts。要麼一味地鑽最先進的技術，那火箭科技去做一件連目標都是錯的事情；要麼放棄技術，扯一手「人性」，「哲學」，「道」。

類似的例子在很多傳統投資者，甚至很多自稱的「量化投資者"身上都屢見不鮮。甚至這些人完全忽略了數量這個領域本身絕不僅限於投資。

不過這些都是題外話，上面說的這些看似和數學無關的」思考「。實際上核心程度是高於數學本身的，我們可能工作很多年後忘記了ito lemma，忘記了risk measure，甚至忘記正態分布pdf（雖然那樣太鹹魚了）；但是如果風險中性，頭寸控制，對沖，度量，非線性，這些核心的思想沒有遺忘，那就可以說在金融領域的這些數學沒有白學。

但是那數學對這些核心的需要就沒有作用了么？不是的，黑貓這點完全同意 @袁浩瀚袁老師的觀點，我們學這些數學不是為了數學本身，而是為了獲得高維非線性的建模和思考能力的。然而我們不可能完全捨棄這些重要的「肉」就獲得最核心的「骨」，否則那些所謂的「道」和「哲學」也不過是些無術之道。就像種神 @汪軻跟我說的，我們只有學過數學了，掌握了這些思維，才有資格去談論「去數學」這件特別後期的事情。

————————

最後吐槽，黑貓面試被問到了RN導數的定義和應用，和至少兩次OU過程的推導。這點上起碼學的這點下水道水平數學還是有那麼一丟丟用的。

恰當的數學可以幫你把任何一件事做得更好，但數學並不是這些事的核心，而是你使用的工具。

金融的核心是什麼？這個問題我從剛接觸金融的時候就開始思考，心中的答案也一變再變，直到最近，心中總算是有了一個大概的答案。

首先我要說的是，金融的核心不是數學，就像我們不能說封建王朝統治的核心是軍力一樣，軍力只是維持封建王朝統治的基礎和手段，對照金融來說，我們只能說數學是幫助我們認識和理解金融的工具和手段。

金融這兩個字從字面意思上來說，就是資金的融通，那麼什麼是資金的融通呢？

最簡單的解釋就是，我需要用錢做事卻沒錢，你不需要用錢做事卻有錢，現在我需要用你的錢去做我的事。

在這個過程里，至少有這麼幾個要素，需要用錢的我，有錢的你，用錢做的事。

那麼，是不是我要用錢做事，你就會給我呢？

當然不會，因為你會想：「你做事是你自己的事情，憑什麼我要把錢給你用呢？」

那麼如果我就是要用你的錢做我的事，我該怎麼操作呢？

首先，我得讓你相信，我現在用你這筆錢，以後是會還給你的，我得確保你的資金安全。

即使我真的能確保你的資金安全，你就會把錢給我用嗎？

當然還是不會，你還會想：「這筆錢我拿去存銀行都會有利息，憑什麼要拿給你用呢？「

為了能讓你把錢給我用，我只有承諾你比銀行更高的利息，銀行的存款年利率是3%，我向你承諾5%，這樣你才願意把錢借給我用。

聽了我以上的描述和承諾，你才終於決定把錢借給我用，如果沒有那些承諾，你是拒絕把錢借給我用的。

這就是一個最簡單的資金融通過程，那麼這件事是否就結束了呢？

當然沒有，這只是個開始。

我承諾你比銀行更高的利息，還能保證資金安全，我這個承諾真能做到嗎？

魚和熊掌，不可得兼，收益和風險，從來就是相生相隨的。

高收益伴隨著高風險，我向你承諾的高利息就是高收益，我向你保證資金安全就是低風險，等於是我同時向你承諾了高收益和低風險，這個承諾最終也只能是承諾，最終結果會是怎樣還是要看市場。

如果我們以國債利率作為無風險利率，比如3%，那麼比國債利率高的那些理財產品，本質上都是有風險的，只是風險大小不同而已。

就比如這兩年很火的貨幣基金，年化收益率達到了4%以上，甚至有些時候還能超過5%，在很多人的印象里，這就是無風險的收益，然而事實上貨幣基金也是有風險的，只是風險比較低而已。

甚至就連國債，嚴格來說也是有風險的，國家政局動蕩，或者深陷經濟危機，那麼國債也會違約，不過我們通常假設國債是不會違約的。

在以上的陳述中，我們介紹了這麼幾個因素，分別是收益率、無風險利率，風險度量，衍生開來還有貨幣的時間價值，風險定價，違約率計算，這些都是需要用到數學這門工具的。

因為金融這件事，無時無刻不涉及到資金的變化，那就必然會涉及到數學計算，從微觀到宏觀，數學無處不在。

那麼，在研究金融的過程中，我們又需要多高的數學能力呢？

這取決於你研究的對象，不同的對象所需要的數學能力也是不一樣的。

舉個簡單的例子：

你是一個蘋果販賣商，開著一家小賣鋪，每天早上4點鐘你要去批發市場進貨，回來後擺好貨物，7點鐘正式開業，一直營業到下午七點。

你有一個賬本，記載著每天的提貨成本、營業收入，然後到月末的時候，用總的營業收入減去總的提貨成本，就是你的毛利潤，然後再扣掉各項雜費、房租攤銷、貸款利息、稅費，就是你的凈利潤。

你的蘋果賣鋪每天只營業十二個小時，剩下的時間都是關門的，因此你的營業時間不是「連續」的，而是「離散的」，月底的時候，你需要把這些離散的數據進行加總就和，以此來得到你的月末財務數據。

這種數學計算，小學水平的數學能力就足夠了，因為只涉及到加減乘除，大部分人都能應付得來。

還有一個公司，也是賣蘋果的，不過人家賣的是蘋果手機，人家不光賣蘋果硬體，還賣蘋果軟體，蘋果手機專賣店也是有營業時間的，因此線下的營業數據也是離散的。

但是線上的數據呢？

你在任何時間，都可以在蘋果手機的官網購買手機，在appstore里購買軟體，尤其是appstore，幾乎每時每刻都有人在消費，全球有二十四個時區，當你在睡覺時，別人可能剛開始工作，然後在appstore里購買自己想要的應用。

我們可以把appstore的營業近似看作「連續」的，甚至我們還能找到一個營業收入的函數。在對「連續」的數據進行加總求和時，我們需要用到微積分的知識，小學數學的四則運算已經遠遠不夠。

對於金融來說，「連續」這個概念很重要，因為時間是連續的，一筆錢所能產生的時間價值也是連續的，在金融衍生品出現前，我們所學的那些初等數學其實就已經不夠用了，在金融衍生品推出後，尤其是期權的推出，對數學能力的要求直接就上了好幾個層次。

因為涉及到金融底層的學習，其實是對很多自然規律的研究，在這一點上，金融底層的學習和物理專業的學習有很多共通之處，都需要數學這門基礎學科作強有力的鋪墊。

很多人學習金融遇到了瓶頸，其實與金融本身無關，而是自己在數學能力的提升方面遇到了困難，數學能力決定了你金融學習的深度。

然而，我們在學習一項知識或技能時，並不是只有深度，還有廣度，在這個過程中，我們往往保證了深度，卻無法保證廣度；保證了廣度，卻又無法保證深度，因為人的精力和時間是有限的，你不可能面面俱全，樣樣精通，所以最適合你的學習方向是，首先要對金融有一個大概的認識，建立起自己的金融理論框架，然後選擇一個最適合自己發展的方向，最後在用足夠的精力和時間進行不斷打磨。

對於大部分金融從業者來說，其實沒必要把數學學到那麼深，因為在實際工作中你很少會用到，畢竟百分之八十以上的金融從業者都是做產品和業務的，你只需要對產品和業務精通，就能勝任當前的工作。

還有百分之十五左右的金融從業者是做定價估值分析的，比如風控和量化，這需要比較高的數學水平，數學本科的能力是最起碼的。

還有不到百分之五的金融從業者是在金融中真正做數學工作的，這是金融中最底層的工作，這裡的底層指的是金融的底層，涉及到金融本質的研究和運算，往往都是一些數學天才才能勝任，很多從業者本身也是數學家、物理學家。

既然數學是金融的底層，那麼金融的核心是數學嗎？

我以前認為「是」，但通過近些年的一些事件，我發現遠遠不是。

金融的核心，就是一群掌握優質資源的人，去玩另一群掌握次級資源的人，然後讓被玩的人給玩他的人數錢，臉上還笑嘻嘻。

美國是這個世界上金融實力最強的國家，在美國之前是英國，那麼美國為什麼會是金融實力最強的國家呢？

不是因為美國有多少數學家、物理學家，也不是因為美國人創造的價值最大，而是因為美國的國家實力最強。

美國的國家實力，確保了美元是這個世界上最安全的貨幣，即使近些年美國實力下降，但相對於其他各國依然有明顯的優勢，所以沒有其他貨幣能夠動搖美元的地位。

美國的國力和軍力，就是保證美元地位的關鍵，任何有可能動搖美元地位的勢力，美國都會想辦法去打擊，無論是對中東還是對中國，美國的這一戰略是一貫的。

因為美國的國家實力最強，所以美國可以通過金融手段攫取其他各國的財富，這個中介就是美元，在這種金融剝削麵前，弱小的國家無能為力，即使南美那些接近破產的國家有頂尖的數學家、金融學家，面對美國的這種金融戰爭也無能為力，不僅無能為力，還要幫美國數錢，那些錢都是自己被榨乾帶著血的錢。

中國在美國面前，也依然會被金融剝削，除非哪一天中國的綜合國力全面超過美國，人民幣取代美元，成為世界上最硬的貨幣。

所以這些年，我們一邊被美國金融剝削，一邊臉上還笑嘻嘻，然後擼起袖子加油干，自貿區、亞投行、一帶一路，這些都是我們反擊美國金融剝削的手段，美國當然感受到了威脅，所以才會在中國周邊齷齪不斷。

至於為什麼被金融剝削了，臉上還笑嘻嘻，因為你在被高等生物剝削的同時，也能剝削低等生物啊，低等生物同樣也會幫你數錢。

美國站在食物鏈的頂端，中國還在努力往上爬，經過這麼多年的努力，總算爬到了能看到美國腳跟的高度，回望山下，曾經的那些對手已經被自己甩開了好遠，本子早已在身後，英法德要用望遠鏡才能看到，至於三哥，剛好手上帶了一個哈勃望遠鏡。

奮鬥了這麼多年，回望過去，才知道自己已經走了這麼遠，放眼未來，百尺竿頭，定要更進一步！

加油吧，中國！

本文首發於我的公眾號：呵呵的小書屋

金融的核心，就是一群掌握優質資源的人，去玩另一群掌握次級資源的人

不是，金融的核心就是「關係」。

因為金融解決的，就是信息不對稱。而關係，就是解決信息不對稱的坦途。任你模型多麼複雜，核心都只是一個技術問題——而關係網路，貫穿你整個職業生涯。投行的大佬，從來只撮合，具體的法律、財務、數學模型，從來都只是為了裝飾一個既定目標。說白了，這個項目已經決定做了，剩下的一切細節就是為了給支持這個目標，具體用哪個模型，無非就是——這個模型表明這筆交易沒賺頭？那好，換一個。

即使在量化投資中，數學、計算機也只是工具，而投資想法才是靈魂。

例子多因子模型
有人會用動量、價值、成長等因子來優選股票或預測股票未來收益，這本質上是在用模型來模擬趨勢投資、價值投資、成長投資（雖然模擬得比較拙劣）；有人會用波動率、規模、流動性等因子，雖然數學意味較濃，但也是基於一些行為學、經濟學理論；如果用分析師預期因子，是在模擬基金經理整合多位券商研究員的股票評級的過程；其它因子也各有各的道理，我相信多數人不會僅基於數據測試就選用一個因子，通常還要有邏輯支持。可見，即使在以數學模型為賣點的量化投資中，核心也是投資想法本身。

此外，很多規律是非線性、高維度、小樣本的，而目前的數學模型只善於解決線性、低維度、大樣本問題，很難捕捉到真正的重大規律，所以個人認為大的金融問題目前還要考人腦來研究。

上述是量化投資中的情況，在傳統金融中，我想情況更是如此——數學不是核心，但是是幫助你準確、高效理解金融的至關重要的工具。具體建議：學好數學基本功，用頭腦和數學工具來尋找金融市場中的核心規律。

我覺得大家對於"核心"的認識的不同會帶來不同的答案。

就好象文學的核心是不是中文？如果是的話，英德法印文學怎麼辦？如果不是的話，翻譯的書籍為啥總缺點滋味？

數學之於金融就好象語言之於文學一樣。是不是核心，關鍵看你怎麼去定義「核心」這個概念。

廈大鄭振龍教授：

金融經濟學是研究在不確定條件下，將資產沿著時間和空間兩個維度進行最優配置的決策科學，所以是非常微觀的，在國外屬於管理學的範疇。

時間維度：簡單來說就是關於利率和風險的經濟學來研究貨幣在時間上的價值。

所以大家研究利率水平決定和利率期限結構等內容。有了這兩樣東西後，我們就可以將現金流沿著時間軸在不同時點之間自由轉換。有了即期期限結構我們就可以有遠期期限結構，所有沿著時間維度上的現金流我們就可以比較。不然今天的100元錢同100年前、100年後的一百元錢差距多大我們根本不能無法度量。

另外一個是風險經濟學，涉及到風險的識別、風險的管理以及風險的定價，如果能對風險進行度量就能將風險價值轉化成確定性價值。這就是時間維度。

空間緯度：是資產在空間上的配置。各種資產風險值不一樣，不進行轉換就無法進行比較。所以定價完了以後就是將它折成確定性等價。所有的東西折算成確定性等價後就相當於兩個坐標軸，一個時間軸、一個空間軸，然後交點，沿著不同的軸就可以進行比較，以交點為中心。

哈哈，金融的核心不是數學，但金融從業最直觀核心的競爭力是數學。

數學是工具，也是門檻，這個是可以完全擺脫忽悠和資源所能提升的核心競爭力。

一如碼農可以靠優秀的代碼直接高薪，優秀的數學模型可以最直接讓金融從業人員拿到高薪。

不會代碼的碼農如何拿高薪和搞不出模型的金融民工如何拿高薪是一個宏大的話題。

轉自黃奇帆：金融的本質就是三句話

一、說說金融的本質

首先，說說金融的本質。就是三句話：

一是為有錢人理財，為缺錢人融資；

二是信用、信用、信用，槓桿、槓桿、槓桿，風險、風險、風險，實際上就三個詞「信用」、「槓桿」、「風險」；

三是金融不是單純的卡拉OK、自拉自唱的行業，它是為實體經濟服務的，金融如果不為實體經濟服務，就沒有靈魂，就是毫無意義的泡沫。在這個意義上，金融業就是服務業。

簡而言之，不是，在此從不確定性的角度批判一下「Physics envy」的現象。

不確定性大致可以分為六個層次。第一個層次為「完全確定」，即所有過去與未來的狀態都是已知的，不存在任何不確定性；第二個層次為「全風險」，即未來發生的所有事情都可以以概率來描述，而這個概率我們是提前知道的；第三個層次為「可簡化不確定性」，即我們並沒有被告知未來各個情況的概率，但過去事件的發展形式與未來一樣，我們可以基於過去的信息對未來的所有情況做出精準估計；第四個層次為「部分可簡化不確定性」，即規則隨時間改變，取決於我們未知的一些因素，且未來並非過去的簡單重複。即使有無窮無盡的數據，我們也不能將這種情況轉變為「全風險」；第五個層次則為「不可簡化不確定性」，任何模型，任何數據在這種情況下都毫無意義，因為一切都是未知，這個範疇更多是哲學與宗教領袖所要考慮的問題；第六個層次被稱為「禪不確定性」，即一切對不確定性理解的嘗試都是無意義的。

從不確定性的角度出發，物理與經濟學的區別就在於不確定性的層次。物理更多存在於第一，第二，第三個層次，而經濟學與金融更多為第四個層次。用物理的研究方法去研究金融與經濟學註定有其局限性。銀行的內生性風險源於儲戶的短期存款與借款人的長期貸款之間的久期不匹配，那麼量化模型在經濟金融世界的疲弱表現或許源於所用研究方法與被研究課題的不確定性層次不匹配。

以諧振子上的方塊在特定時間點的方位為例，我們看看四重不確定性的分別表現。

第一重不確定性：

我們已知F，k，以及x0，能推導出各個時間點方塊的方位

所以在此情境下，只要時間是確定的，那麼方塊的方位即是確定的，如下所示

第二重不確定性：

如果我們在上述公式中引入一個噪音，噪音的分布已知，如下所示

雖然特定時間點我們並不能確定方塊的具體方位，但是我們能給出任何方位區間的精確概率，即小塊未來的所有可能位置都能以概率來表示。

第三重不確定性：

與上述模型的區別是，我們不再有所有參數的確定值，我們只能通過過去方塊的震動情況來估計各個參數

在此模型下雖然參數未知，但是我們通過過去情況給出的參數估計是相對準確的。我們可以看出大部分情況下，我們是在這樣的框架下解決金融問題的，但如果金融世界真的如此簡單，那就好了。

第四重不確定性：

假設諧振子的震動並不取決於單一模型，而是兩個隨機交替的模型（且概率未知，金融經濟背景下與Regime Shifting Model接近），如下所示，

以此模型為背景，特定情況下做出相對準確的估計我們可能需要數十年甚至上百年的數據，更何況連這個模型都是我們假設的，真實的世界遠遠比這個模型要複雜。物理很少處於這個層次的不確定性中，但金融與經濟往往會處於此類不確定性。

If people do not believe that mathematics is simple, it is only because they do not realize how complicated life is. ---John von Neumann

Reference見：

Lo, Andrew W., and Mark T. Mueller. quot;WARNING: Physics Envy May Be Hazardous To Your Wealth!.quot;

金融就是資金流通。資金從富餘的地方，流向需要的地方。這是一切金融活動的根本。

金融是一個資源配置的問題，涉及到資源的分配，所分配的資源就是資金。

因此金融的核心是權利，是分配資源的權利，也是分配資金的權利。

金融既然涉及到資源配置，就是屬於經濟學領域範圍內的一部分。

隨著經濟學的數學革命（從邊際革命開始），數學已經成了描述經濟活動的基礎工具。數學構成了現代經濟學的基礎。

那麼金融屬於經濟學的一部分，自然不例外。

因此數學也是構成了金融的基礎。

現代金融是以數學構建起來的，資金分配的一個模型。就是以數學來描述資金分配、資金流通的模型。

金融本質是研究如何進行資金分配的，數學是其主要工具。

這也是為什麼在各種模型裡面，最核心的是建模的思想，為什麼要這麼做？這麼做有什麼用？然後以數學的形式表達出來。

金融的核心，不是數學，數學只是工具。

現有的金融活動，不論規模，大體分為兩種。一是信貸，二是交易。而這兩種金融活動有時會交叉進行，實際上，不論何種金融活動，也不論它多麼複雜，都不過是信貸和交易在不同側重下的衍生而已。

對於信貸活動，眾所周知的銀行信貸，p2p，中小企業融資貸款等。他們通過資金的融通賺取中間差價，因此也有人概括金融業的本質是服務業，信貸的物質基礎是商業的繁榮與貨幣的出現，其核心是信用。可以說沒有信用不成金融。

大多數信貸活動下的金融從業人員，對關係的依賴非常之強。需要不斷的攬儲，放貸，原則上又要對貸款方的資質進行審查，因此還衍生出各個層級的信貸機構和與之匹配的法務，會計，行業投資分析師等。

而對於交易活動，黃市長的概括就不夠用了，比如給資產定價，基於各種概率模型而形成的套利活動，運營一家量化對沖基金等，我們需要足夠優秀的理論和數學工具去模擬市場，一是判斷市場資產價格走勢，二是尋找市場中的套利點。在這些研究中，我們知道了如何給期權定價，如何給資產定價，如何給一個金融頭寸對衝風險，如何判斷一個企業的價值，如何判斷一項投資是否是合理的，說了這麼多，你就應該明白了，涉及交易的金融活動，與數學的聯繫要遠遠超過信貸活動。我們基於一定的假設，運用數學工具和計算機對整個金融市場的不同方面進行抽象分析，最後得到一個能讓毫無數學頭腦的老闆看得懂的圖表，好讓他和投資人理解如何交易有可能賺到錢，如何交易能把風險轉給別人等。

但是交易的核心是數學么？自然也不是，重要的是它背後的思想，比如市場中性思想，比如黑天鵝思想，技術層面的事，往往是最簡單的，對歷史模擬再好的模型都有失效的可能，我們不能忽視的是，經濟的背後是政治，市場的背後是人心。

金融理論不是物理定律，模型也總有不準的時候，它的根源在於人心總是變化莫測，一切政治，科技，藝術，戰爭，文化，都有可能對市場進行衝擊，為了賺更多的錢，我們承擔更多的風險，加更多的槓桿，在數學模型給予的信心之下，享受資本的繁華，可誰又知道，在這個資本全球化，信息全球化的時代里，小小的黑天鵝，又會給模型以怎樣的痛擊。

另外還有一種有趣的說法，所有對金融的研究都不可避免的涉及到了政治，所有對政治的研究都不可避免的涉及到了人性。

因此金融不是自然科學，它的核心不是數學，而我和另外一名知友的結論一樣，金融的核心是人性，但這不是新穎的回答，學界已經對這方面研究有了足夠的關注，行為金融學作為後起之秀已經出現了許多優秀的成果。同時這不意味著數理金融不重要，量化分析在未來也具有廣闊的發展空間，結合人工智慧和全新的金融理論也會給市場模擬的精度帶來進一步的提高，只是我們必須對這類工具的使用持謹慎態度，沒有數學的支持，金融的發展不會如此迅速，但沒有對人性的理解，金融將會走向瘋狂。

金融是個系統問題，是沒有一個核心的，而是有多個核心。

數學，計算機，心理學，哲學，管理學，經濟學都有影響。

金融的核心是藝術、是哲學、是對我們社會規律的深刻認識~

對於金融的分析方法才是數學。

索羅斯太遠，分享個故事，4000字左右，略長，看完後對大家日後思考問題有著長久的幫助。

在上個世紀九十年代開始創業的少壯派煤老闆中，根生是個傳奇。
1993年，三十歲的根生第一次進監獄，煤老闆們拍手稱快，作為全省第一個用資本手段對煤炭市場進行毀滅性打擊的異類，坐牢實在是眾望所歸。
1999年，根生第二次坐牢，和上一次不同，監獄的級別高了，從縣級監獄升格為省級直屬監獄。大家既幸災樂禍，又十分回味，覺得這個瘋子其實是個天才。
2007年，根生被神秘抓捕，規格超高，據傳北京來的直升機連夜押運，機場有特警接機，省里甚至沒資格知道內情。大家想，玩火燒著天了，根生徹底完蛋了，但也算得上是個傳奇了。

2008年，根生神秘被釋放。五個月後，他的房地產公司在倫敦上市，八個月後，他旗下的能源企業在美國納斯達克上市。
傳奇成了神話。根生在我們眼裡，比馬雲們牛太多了。不服不行，能一而再，再而三地把坐牢當成創造人生新輝煌的坐標，太了不起了，南非的曼德拉不就這麼出名的嘛。
在高中時代，我和根生是校友，他家是從陝西漢中移民過來的，少年喪父，家裡很窮。
根生斯斯文文，成績拔尖，是他們班的班長。根生還愛乾淨，所有住校男生中，只有他的床鋪圍著藍布簾。根生洗衣服洗得很勤快，即便冬天涼水刺骨，也不例外。

根生窮，他是買不起諸如夾克、老闆褲之類的好衣服的，可他好面子，常找別的同學借好衣服穿。他學習好，有威信，大家也都捨得把好衣服借給他穿。
小混子龍龍是當時刑警隊大隊長的兒子，看上了校花李莉，老來學校騷擾李莉。根生和李莉是一個班的，兩人關係有點朦朧。
一天下午放學，龍龍又在學校門口攔截李莉，根生也在場，根生自然不敢和龍龍碰硬，溫和地謊稱李莉是自己表妹，讓龍龍不要這麼做。龍龍有個馬仔認識根生，立刻戳穿了根生的謊言。龍龍隱約覺得根生是個情敵，在校門口勇猛地暴揍了根生一頓。
根生的臉被打成豬頭就不說了，關鍵是他借來的逍遙褲被扯了個無法修補的大口子。這個很要命，逍遙褲是老闆褲的升級版，是八十年代高中潮男們心目中的聖物。借給根生褲子的男孩氣糊塗了，天天找根生賠褲子。

那條褲子80塊錢，根生哪有錢賠這麼貴的褲子啊，只好灰頭土臉地賴著，惹得借褲子的男孩躁狂不已。男孩躁狂是有道理的，當時剩一個月就高考了，高考結束後，再去哪裡找根生要褲子錢呢。
離高考只剩三天的時候，男孩花了二十塊錢請來龍龍主持公道，把根生約到濱河公園，打算暴力討債。據跟蹤偷窺的目擊者稱，談了不到五分鐘，龍龍就拿出螺絲刀威脅根生，根生搶過螺絲刀，給龍龍臉上來了兩下。
為了一條褲子，龍龍破了相，根生被抓到刑警隊，耽誤了高考。本來以根生的成績，清華、北大不敢說，復旦、武大還是隨便考的。大概還是家裡窮的緣故，根生沒有復讀，去渭東鄉政府當了臨時工，管收發的。幾年後，聽說李莉嫁給了他。
畢業後八年，我在一次喜宴上再見根生。聽旁人說，根生混得不賴，最近剛承包了渭東水泥廠。

當時老父親剛把一座煤礦交給我經營，可惜市場低迷，煤賣不上價。我問根生平時在哪裡進煤，能不能照顧照顧老同學，價格好商量。
根生問我精煤多少錢一噸？我說市場價90，你要，我便宜10塊錢。
根生笑笑說，你們賣煤不容易，我每噸給你加10塊,100一噸給我。
我和根生在高中時就沒什麼交情，八年沒見，自然以為他在說反話，於是咬咬牙，給他報了70一噸的最低價。

根生大笑著拍拍我的肩，好像對價格很滿意。
我錯了，根生真的按100每噸的價買走三萬噸煤，只是先給了我三成款。我當然很懷疑他，雖然合同約定他要在三個月內付完七成款，然後再買走三萬噸煤，可我真的不信他能按合同辦。雖然很懷疑，還是心存僥倖，如果根生說話算數，那我真逮著好客戶了。即便他不能按時給錢，那也能理解，反正他的水泥廠也跑不了，我費點辛苦慢慢要唄，這種事太正常了。
根生的腦子真的進水了，他居然按合同把剩下的錢按月準時結給我。我真欣慰，難得有土老闆能戴瑞士表結賬的。頭一批煤款結到七成時，我趕緊發給根生第二批煤，真有心給他降點價，可根生沒提，我也忍住沒主動張口。
遇到根生這樣反自然的客戶，高興是必須的，就是擔心被別的煤老闆挖走，所以我從來不會跟別的煤老闆提半點根生的消息。後來我才知道，其他煤老闆跟我想的一樣。

沒多久，煤價開始持續走低，老客戶流失的厲害。一打聽，是有人壞了規矩，出煤的價格低於成本價。按跳樓價賣煤，那不是自殺嗎，誰這麼狠？
沒錯，就是根生這孫子。
根生的水泥廠不大，用不了多少煤。他拿水泥廠作幌子，販煤才是他的主業。根生販煤不走尋常路，高買低賣，收購精煤的價格比市價高一成，但他不會付全款，先結三成款把煤拉走，其餘的煤款分月按揭，結到七成款，煤礦必須供給他下一批煤，否則算違約。
根生用無息按揭的方式，以100塊每噸的高價大量收煤，然後以70塊每噸的跳樓價傾銷。根生和很多煤礦簽了約，囤積了大量的煤，迅速攪亂了市場。當時我們這些土煤老闆對於金融、資本之類的概念很陌生，僅限於初中政治課本的水平。大家都不懂根生的玩法，高買低賣那不是自殺嗎？

根生稱得上是土煤老闆們的經濟學啟蒙老師，高買低賣看似沒道理，其實是用高價無息按揭購買的方式實現低價傾銷，這樣干有兩個好處，一是利用時間差，掌握充足的現金流；二是拿著大批訂單能從銀行貸到款。
我們並不看好根生的玩法，覺得玩到最後，死的是根生。可根生還沒死，一些小煤礦被根生的低價策略給擠垮了。根生利用手裡充足的現金，瘋狂地收購經營不下去的煤礦。成功收購了兩三家煤礦後，根生從銀行貸到更多的款，開始了新一輪的收購……
我們徹底看傻了，煤堆里怎麼野生出一個資本天才。我們計劃聯合起來停止向根生供煤，否則煤價快被他拉崩盤了。我們的統一戰線建立起來頗費周章，本想集體撕毀和根生簽的合同，可家家都有煤款壓在他手裡，而且有多有少。
大家好不容易才達成共識，打算集體撕毀合同後，聯合起來向根生討債。誰知道，在統一戰線成立的節骨眼上，又傳來根生收購煤礦成功的消息，這意味著即使我們不向根生供煤，根生照樣能堅持。雪上加霜的是，我們的戰線里出了叛徒，背著大家賣煤給根生。統一戰線還沒真正成立，已經宣告瓦解。

根生似乎天下無敵了，用充足的現金流擠垮煤礦，再用銀行的錢收購被擠垮的煤礦，威風得晃眼，我們像傻子一樣看著，陪著他賠本賣煤，苦得想哭。在天最黑的時候，曙光出現了。渭東人行行長被情婦告發入獄，根生受到牽連，也跟著進了監獄。
沒人顧得上高興，煤礦、銀行、交了訂金的焦煤公司、鋼廠、電廠都以趕著投胎的速度去根生的企業要賬。玩空手道的企業容易管理不善，根生的企業是剛收購的，財務狀況混亂，董事長進了監獄，那就更亂了。
根生的起訴狀在法院排起了隊，他手底下的企業全被拍賣了，存款被凍結了，家裡的房子都被沒收了。根生的老婆李莉被債主們逼急了，和根生離了婚。
李莉帶著兒子離開渭東後不久，改嫁給龍龍，聽說把孩子的姓都給改了。根生的寡母捨不得唯一的孫子，從渭東跑到臨水，一邊在電影院掃地，一邊常偷著去學校門口等著看孫子。

有一次根生的兒子在家裡挨了打，根生的寡母在大街上抱著龍龍的大腿哭喊著要上法院，羞得龍龍差點跳下水道跑了。
相比後來，根生第一次坐牢坐的最久，三年半。
根生出獄後，居然去了龍龍新開的煤礦當經理，引來傳聞無數。煤老闆歷史上最牛的二道販子，轉型當了勾踐，搞不清楚該誇他呢，還是該小看他。也正是從那時起，沒人再能看得懂根生了。
當時煤價受管製程度很高，上頭有權根據經濟發展需要，隨時調控煤價，這造成煤價極不穩定。上頭不調控的時候，煤價亂漲，上頭一調控，煤價又慘跌，民營煤焦企業受不穩定煤價的影響，很難做大，再加上小煤窯林立，日子過得比較抑鬱。

作為煤焦企業的上遊客戶，諸如鋼鐵廠、電廠，他們的發展不受上頭干預，經濟形勢又好，發展得很快。經濟發展是鏈條式的，他們發展壯大了，同樣需要有壟斷型、寡頭型的民營煤企出現，在一定程度上控制煤價，以配合他們做長期發展規劃。這種狀況煤老闆們都知道，也都想做大，可誰也沒本事想到做到，直到根生出獄。
根生憑藉自己坐牢前的燦爛履歷，開始遊說大鋼鐵集團、電力集團的老總，要求大家支持他收購煤礦，他絕對既有膽子，又有能力，做起一個大煤礦集團，然後給投資者低價供煤，並承諾十年不變。
對於實力雄厚的鋼鐵集團和電力集團來說，根生要的錢不算多，也相信只要前期支持根生一把，根生絕對有膽子、也有腦子弄錢大肆收購煤礦。雖說上次貸款給根生的行長栽了，可那是栽在作風問題上。
根生第一輪圈錢成功了，幾個大集團老總支持他收煤礦，也客觀上保證了根生的精煤銷路。根生在高價收購了兩個煤礦之後，開始向銀行進行第二輪圈錢。以根生敢於豁出去做事的魄力，自然能找到意氣相投的高層朋友。

兩輪圈錢完畢，根生在省內、省外接連收購了十幾個煤礦，再以十幾個煤礦做抵押，繼續從銀行拿貸款，支撐他向最初的投資者以穩定的低價賣煤。根生再一次過痛快了，利用資本手段，金融槓桿，以穩定的低價賣煤，把市場搞得低迷無比，把煤老闆們搞得欲哭無淚。
我們堅信根生的運作鏈條遲早會斷的，不可能一輩子虧本賣煤吧，不可能永遠靠資本手段過日子吧。雖然結果似乎是註定的，但過程把我們拖慘了，煤價成了賣血價。
十多年過去了，根生早已不是當初文靜的少年了，玩錢兇猛，財商很高。在煤老闆的名人堂里，有關根生如何捨得花錢辦事的傳聞永遠勁爆，他從來氣粗得像大象，不服不行。唯一遺憾的是，根生髮跡後雖和龍龍分開了，只是滄海桑田，兒子和老婆沒法再要回來了。
根生第二次坐牢毫無徵兆，在他老母親的喪事上，誇張地來了三十多輛警車把根生接走。在省級直屬監獄呆了五天，根生就被放了。大家無奈，覺得大約是根生的案子太硬了，有關部門怕把牙磕壞了。也有人說，根生其實無罪，只是會鑽空子而已。

又過了五年，根生沒有完蛋，我們也沒餓死，煤價瘋了，連翻了好幾倍，搞煤的人集體幸福了，苦日子都成了浮雲。
手裡有二十幾個礦的根生成為最大的贏家，錢多得沒了數。根生向來沒攢錢的習慣，他拿著錢在北京、上海、三亞買地，結果不用說了，幾十億幾十億地賺。據說為了方便在北京接待高朋貴友，根生一度想買下天上人間。
根生在我們眼裡成了現實生活中的李嘉誠，只有仰望，無法嫉妒，畢竟誰也沒他那麼大的膽，那麼超前的意識。在根生成為超人、成為神話之後，他再一次被秘密抓捕了。
對於越混越高端的根生，我們這些揣著袖筒、蹲下牆根下曬太陽的煤老闆，早已不了解他真實的生存狀態。除了臆斷根生是否站錯隊外，再沒過多的信息。根生從做煤那天起，就超越了我們，他玩的不是煤，是資本，是膽量，是對社會規律的深刻認識。

根生被抓很神秘，被放很低調。據說，根生做事的手段雖然不常規，但並沒真正違法。根生對所有的好奇概不回應，只是按部就班地將企業做上市，繼續賺海量的錢，繼續在京城打造頂級人脈圈。
上個月，根生突然請我去他家吃飯，廚師是從釣魚台請過來的。
氣氛很真誠，喝了幾杯酒後，我說，根生，對不起，當年因為一條褲子把你前途給耽誤了。
根生說，昨天是我媽三周年，她在電影院掃地時，你不止一回給過她錢，你對我們家有恩啊。

我無比慚愧地搖搖頭。

摘自《煤老闆自述三十年》

後話：大家拿這個當段子看也好，當文章看也罷，不過裡邊的內涵的還是有一定道理的。一般小企業想發家必須要靠財務槓桿，靠融資，這樣才能迅速擴大企業規模。會計里有個神奇的等式，大家都知道，但會用的人沒多少：資產=所有者權益+負債。能用好負債的人，都是人精。以後有機會，我專門寫篇文章說說我認識的大老闆們都是如何用好負債的。

ps：企業快速擴張靠槓桿，企業長久發展還是需要核心技術。

半夜睡不著，嘗試回答一下這個問題。金融投資核心是思維，數學只是工具。認同！

金融的核心應該是監管吧。

當我看著隨機過程，布朗運動，馬爾可夫過程，馬婷哥鞅理論，表示理解困難的時候，我就放棄了量化。而且目前來看，量化做的很好的也是極其少數的人。

除此之外，投資要什麼數學？大學高數畢業就可以，放寬一點，高中數學就可以。

但是投資需要眼光和商業思維，你要理解和看到企業未來的樣子，這個對於大多數人來說太困難了。很多人連自己都看不清楚，更不要說去看企業。很多成功的投資來自於對未來的敏銳判斷。很多人聽別人吹牛，看研報覺得哪哪都對，哪哪都好，為什麼他們說的都這麼有道理？這還處於最初還未形成自己的核心判斷能力的階段。好的投資人雖然會錯過很多機會，但是出手的成功率一定是很高的。也就是巴菲特所說的要在自己的揮杆曲線上擊球。

不管怎麼說，一招鮮，吃遍天。不論量化，價投還是技術派，培養自己的核心競爭力是最重要的。怎麼做呢？無止境的勤奮學習！

金融的核心是「deal making」，是執行力，是找到解決辦法 no matter what.

數學，IT系統，銷售，運行，法律合規，都重要。但是，數學很差的投行照樣可以掙錢（不是說那種加減乘除的數學）。其他少一樣就廢了。

絕對不是

不要把數學看成能替代具體科學的存在

數學是基礎但不代表能秒殺一切就像不能夠看到高級宏觀經濟學的書就把它和數學書等同一樣

金融的核心是資源的跨期配置

再核心一點：金融的本質是利差

數學是刻畫一類可量化問題的工具

但不是金融學和金融實務的核心

當然精通隨機微分方程統計學和計算機知識的人才在金融行業會很有競爭力這是毋庸置疑的