為了當 Quant 去讀一個 PhD 值得嗎？
我現在國內讀大一，專業尚未確定，應該是讀數學/統計吧，本身對這兩個方面也比較有興趣。現在想當一名quant。有出國的打算，原本是想到美國去讀MFE之類的program，但看到好多人說要做quant通常都要有個數理的phd....但自己對科研興趣真的一般....求前輩指路....
做金融的其實就是看regulator的臉吃飯，人家讓你做什麼不讓你做什麼，你都要去按部就班，不然市場就沒有你的立足之地。包括一些central clearing、capital charge，銀行也在適應新的市場規則。而學位方面，不是phd的quant前後台都有，但感覺在銀行里quant的phd還是不少，因為phd有四年的時間，足夠你去更多的了解市場、學習量化分析、做好編程，優勢相對於msc還是很多的。但銀行不是看學位，而是看能力，如果一個msc具有以上的水平，該收的肯定收。phd之所以多是因為phd有了更多時間去學習，所以能力會比一般msc強一些。
這幾年已經不像過去了，過去純數物理phd可以一點也不懂市場但依舊靠數理在quant領域橫行霸道，也不需要跟其他部門溝通太多。但現在regulator push us to collaborate，一些市場規則讓這些quant不得不去做出改變，對市場的理解和概念也是越來越重要了，因為大家都要在規則下玩遊戲。
這幾年很火的高頻交易在實際中跟數學其實關係不大，重點是如何分析limit order book，而計算機明顯感覺比數學占更多份額，而這幾年這一領域隨著regulator的限制（自然不止是中國），逐漸由灰色地帶走出來，以後的發展不知道會變好還是變壞，但未來應該會有很多限制在裡邊。
再比如單單counterparty risk一個方面，市場規則這幾年一直非常混亂，有的銀行只算cva，有的算dva，還有的會charge kva和fva，而對不同客戶，銀行的策略還是不同的，有時考慮competetive還會不charge或少charge，而最近regulator又想搞ccp以減少系統性風險，ccp一出cva、dva將變im，一些學者模型論文沒寫完，規則就讓他模型變了廢紙，所以現在大家都要理解規則。
而hedge fund方面，有的fund不需要傳統意義上的quant，因為他們的策略對衍生品的需求不大，更多需求一些tech的人，而有的量化fund會需要quant，但tech的東西還是很多，coding會被當作一項基本技能，msc在這方面比做過數據處理的phd會有些差別。但歸根到底，業內是看能力而不是學位的。
作為一個博士畢業困難戶+quant這種同時從事者世界上最容易跳樓的兩項工作的人前來現身說法。如果你要成為背靠大樹的分析師或者找一份像樣子的工作，不僅要讀PHD，還要讀名校的PHD，top2常青藤那一類的；如果你要靠自動打錢機實現財務自由，讀一個PHD可以給你足夠的時間沉澱下來做研究，慢慢的你會發現：在叢林里，爪牙的鋒利和鎧甲的厚度是決定食物鏈的唯一標準，皮毛是否美觀，那隻會影響到探索頻道的攝像機。
孩子，要問自己一個問題： 如果你對科研興趣真的一般的話，為什麼要去逼自己做quant呢？而且矛盾的是，你對數學有興趣，但是對科研沒有興趣，這又怎麼解釋？你對quant的了解有多少？還是只是那是想像中的了解？
在做什麼之前，要搞清楚的是你真正感興趣的是什麼。讀不讀phd，讀不讀mfe，那都是手段，不是目的。
quant也分很多種，有熱愛技術的it geek，有些崇拜數理的研究狂人，還有敏銳嗅覺的市場逐利者。個人覺得，三者集一身，才是一名合格的quant。能具備其中一種素質者，若精通，也能成事。你看看你是不是嚮往具備這三種素質，這是不是你興趣所在。如果都不是，那趁早別折磨自己，你不適合做quant。
下面說說phd和mfe： 如果你本身很優秀，很聰明悟性高，也很賣力吃苦，那麼mfe是能讓你最快具備這三種能力的項目，所以，why not. 但是要小心，很多mfe出來就只能幹干金融it的活兒。因為數理能力這種東西，若非天才，總需要時間積累的。所以要想好，以及掂量好自己的能力和毅力。
phd不是玩玩的，個人覺得若非有非常的興趣，以及不功利的心態： phd誠然是敲門磚，但心不在焉不能成事，不堅定不能成事，無興趣你會非常痛苦。若讀phd是為了更好地找到quant的工作，那我勸你別這樣折磨自己??
不多說，最後真心勸你的是，要想好興趣所在，所有的路只是手段，不是目的。無法立刻決定就去探索。精誠所至，你會找到答案的。 加油。首先讀PhD的時候並不是所有導師都期望你搞科研，不過你要先跟導師說清楚你畢業以後到底要幹什麼。
從過去來看，大部分quant都是數理方面的博士，不過如果你只是需要一個人來幫你完成一堆數理模型，直接去牛校挖個牛教授來做份兼職就搞定了，可以不用專門養一個人。
從我看到的情況來看，PhD的升職空間更大升職也更快。但是如果你可以去大公司從頭做起你熬同樣的年頭也可以做到高層。況且要去做quant最好是牛校畢業，否則畢業以後找工作風險也還是很大。
非常值。有兩點考慮：
- 出國找工作，只讀master的話壓力非常大，這意味著你剛到國外就要馬上開始找工作。這個時候文化還沒適應，課程才剛開始學，人脈還沒建立，要想在短時間內找到工作，壓力是非常大的。讀PhD的話有比較長的時間慢慢做準備，找到好工作的概率會更大一些。
- PhD不等於做科研。現在PhD爛大街的情況下，完全可以把它當作一種培訓。你主要的任務是去學習如何系統化的分析問題，以及看論文，做演講等能力，這些都是對以後的Quant工作有直接幫助的。如果你一開始就準備畢業後去業界工作，和導師溝通好，PhD期間的發論文壓力可能也會比較小，不會讀的很痛苦。
金融業應該是這世界上最看重PhD的工業了，Quant簡直就是為數理PhD量身定做的工作，這在任何其他行業都是很難找到的（它們也許會因為你是PhD給你一個稍微高一點的起薪，但是工作內容很可能不會直接需要你讀PhD期間所學到的那些能力，而在金融業，你不用擔心會有這種浪費）。所以以Quant為目標去讀一個PhD，基本上是可以無腦選擇的。
我同意PhD並不是一個必要條件，我自己就有朋友以本科學歷找到Quant工作；也不是充分條件，拿到PhD的也有找不到工作的。但是這些都可以算作outlier，不太有參考價值。一定要對自己的能力有清醒的認識，如果沒有十足把握本科或碩士畢業就能找到工作的話，讀PhD是非常值得考慮的選擇。如果喜愛你所學的東西，就並不存在值不值得為了做xx而去讀phd這個問題。我自己感覺讀phd就是很好的一個體驗。
如果只是被這個職業的金錢光環亮瞎而迫使自己去學自己不感興趣的東西。那勸你還是別讀。
首先，不讀個phd還真的很難做quant。而像數學模型，計算機技術，概率這些學科，如果不感興趣學起來是很痛苦的，而且也很難學好。學不好，自然也做不了quant。建議看看linkedin上很多quant的簡歷，會發現不少人是擁有PhD學位的。一個注重於數理的PhD對Quant的職業發展是很有幫助的，至少能帶來更多的就業和跳槽的機會嘛（比如諸多job post都是要求有PhD學位的）。
至於讀不讀PhD還應該和個人的職業規劃和興趣相關。畢竟完成一個PhD也是個浩大的工程。3-5年以上的投入時間精力。MFE之後找到一個Quant的職位並且在Quant的職位上得到鍛煉也不失為一種選擇。當然你會發現很多時候Quant需要的是total package而MFE能教的東西很有限。
Quant的指代越來越寬泛。越來越多的Quant Dev和IT Quant的職位，其實還是很適合有不錯CS背景的Master的。另外可以參考下13年Global Derivatives 前Marco Avellaneda的訪談「The Era of The Pure Quant is Over」，希望可以有所幫助。今年的Amsterdam也有關於這個話題的一個debate.
有清晰的職業規劃的話，走哪條路都好。
和另外一個帖子類似，你可以過去參考一下其他大咖的回復，一些建議：
1、有些major從master開始就需要工作經驗，也就是說從理論--&>實踐--&>理論升華。國內學生喜歡一學到頭，條條大路通羅馬。
2、PHD學也就學了，只要你喜歡導師的研究方向，工作了你可能就不想再回頭讀PHD了。3、最後建議專業從選擇和了解行業開始；主要看你想圖什麼？4、我剛總結了一個人生三境的文章，供你參考：看山是山，不是山，還是山祝你早日想明白，有方向。更多回答你可以參考這個：立志做 Quant， 應該如何在純數學、 應用數學、統計中做選擇？在我看來，讀不讀博士的問題，從來不是由一個單因素模型決定的。
首先，從客觀分析，不得不承認，quant的就業市場近幾年一直處於萎縮狀態。第一，是金融監管力度加強。新的金融創新產品種類越來越少。第二，金融工程，金融數學方面人才太多。很多的歐美名校，為了減緩財政壓力，設立金融工程項目並大量招生用來吸金。第三，市場需求不大。銀行中做quant的人本來就不多，並且很多大銀行都在裁員和縮招。第四，交易平台統一的衝擊。很多銀行的交易定價系統全部是買的三方軟體。從一定角度上說，銀行自己不需要去開發定價和風險管理系統，極大的減少了對quant的需求。
其次，從自身角度分析。第一，自己正真想做的是什麼？是定價模型，交易策略還是風險管理？如果是定價模型，隨著計算技術的發展，可拓展的空間已經不大。如果是交易的話，很難找到能穩定盈利的策略。做高頻交易更和計算機專業有關。如果是風險管理的話，市場需求不會很大，因為風險管理更多的和公司的policy相關。第二，自己是不是能靜下心來讀博士，做科研。即使周圍的朋友可能在業界已經乾的不錯。第三，能不能夠申請到歐美名校的博士。第四，自己是不是真的喜歡和數學統計打交道，對編程有沒有興趣呢？第五，家裡人是不是支持。
最後，我想說，我可能說的負面情況過多。不過，這些都是需要考慮的因素。通過考慮這些，你可以發現自己是不是真的喜歡金融數學。從我的角度而言，我覺得，對金融行業而言，數學永遠只是一個工具，並不是核心。我受益於我的PhD，從此我能夠區分知識（知道的東西）和學習（學到新的知識，並創造新的知識）。PhD這幾年我並沒有學到了很多在金融中可以用到的知識（事實上，大多數PhD的知識和我現在的職業沒有直接的聯繫）。但PhD給了我一種能夠自我學習，自我成長的能力，這才是我覺得決定我職業發展的關鍵。
回到你的問題，你必須自己決定，是希望在一個領域把事情做好做熟，還是希望引領新的發展。這個才是你要考慮的關鍵。如果你想在買方做quant，讀phd是必須的，讀mfe是個不好的選擇。在賣方做quant的話技術含量低一些，mfe是個不錯的選擇。當然也要看你想在哪兒工作，在國外工作的話就是前面說得這些，在國內工作的話隨你便，國內的quant總體平均水平還只是個笑話，有待提高。不知道那幾個冷嘲熱諷的回答是什麼意思，我覺得一個大一的學生就有做quant的打算是很了不起的。當然題主還是得多收集一些信息。我自己肯定不讀phd，但是我覺得為了做quant而讀phd可能到時候會挺痛苦的。quant這個領域的壓力很大，這個領域真的是要拼天賦的，存活下來的一定是最聰明的人，這個領域內沒有勤能補拙的好事。我覺得得看興趣，如果你想做的是量化交易的話，phd是必須的，當然如果你對自己的研究能力有信心，本科畢業就有phd的水平那不妨早點工作。如果你的quant是想做一些諸如衍生品定價之類的事情，mfe挺實惠的。最後說句多餘的。。。用數學和計算機知識賺錢的畢竟是金融世界中的極少數，眼界開闊一些，別光盯著quant，金融里比quant有意思的東西多的是呢，等待你去發現。
不值。從我從業經歷來看。有這種想法的通常都不是最適合做quant 的人。
為什麼大家會有一種數理PHD想念就念的錯覺。。。
為了嫁給谷歌男，去斯坦佛讀書值得嗎？
先把本科讀好 別眼高手低的
關鍵是興趣，如果單純只是為了錢，比讀一個phd或做quant輕鬆的賺錢途徑多的是，當然腦子也要好使。其次是慾望，如果你不覺得把錢從別人口袋賺過來這個過程很有成就感和優越感，甚至覺得是骯髒，那就要三思了。想清楚這個問題可能需要一段時間，在這個階段樓主可以先打好基礎，現在才大一，反正學好數學和金融抑或coding不會吃虧。過兩年回頭再想想也許就有答案。