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金融, 工程, 同学, 学习 年末了，写几篇希望对打算进入金融工程领域的同学有所帮助。 学科的结构 首先，金融工程这个名字很有些迷惑性。金融和工程这两个词对学生，尤其是中国学生很有吸引力。其实该领域也经常被成为金融数学，或者数理金融学。那么核心词汇就变成了：金融，工程，数学。这样一来，对很多学理科的学生更增加了吸引力。 其实，金融工程只是金融学的很小一部分，是工程学极小的一部分，也是数学的极小的一部分。都是擦边球。 很多学生觉得学金融工程就是学金融，这很不全面。搞金融这一行的人，很多并不需要学习金融工程。更宽泛一些，从事商业的人，绝大多数不需要学习金融工程。 学好金融工程，比较好的数学基础和统计学基础是非常必要的。很多国外的金融工程相关专业挂靠在数学或者统计学相关专业下。换句话说，选择金融工程，你就选择了学习数学和统计。其实，这两个学科本身对向往银行工作学生并没有多大吸引力。 (二）学金融工程能赚大钱吗？ 一般来说，答案是不能。 很多选择金融工程的学生没考虑一个简单的道理，钱真的是靠研究偏微分方程和复杂的统计方法赚到的吗？ 如果你列举成千上万个金融成功人士，真的靠搞复杂的数学模型而成功的人少之又少。如果你列举特别成功的金融人士，不管是巴菲特还是罗杰斯，他们没有一个是搞金融工程的。索罗斯据称经常使用衍生证券，他搞金融工程么？显然不搞，看看他的金融炼金术这本书，他写的都是宏观经济学和行为金融学。 赚大钱，不需要金融工程。只搞金融工程的人，往往赚不了什么大钱。 金融工程不仅不能帮你赚大钱，从长远来讲，社会对学金融工程的人的总需求不会太大。这个需求远远低于从事会计，审计，存贷款，股票分析，公司上市的职业需求。 （三）不学金融工程学什么 金融的学科领域比金融工程广泛的多。选择一个内容较为均衡的金融学位或者MBA学位很适合大多数的银行和各种商业需要。很多公司的高层来自市场营销和会计专业，一般来讲，要想在公司里往上爬的很顺利，这两个专业领域的工作优先考虑。同样对数学和统计要求较高的精算学科，就业多在保险公司。收入不错，也很有保障。 很多学金融工程的同学转换了专业。如果你不满以前的专业或者工作，那么在选择之前就更要慎重。也许下一个看似前途光明的专业对你来说又是一个死胡同。换专业不仅有机会成本还有沉没成本，要多盘算盘算，换专业之前想想中国的古话：三百六十行，行行出状元。 如果你仔细研究过股票大师的选股，很快就会发现金融公司的股票在他们的选股中很少出现。有一位甚至很推崇丧葬公司和收垃圾公司。不学金融工程学什么？学他们。 写给有意向学习金融工程的同学（四） 金融, 工程, 同学, 学习 如果还是想学。。。 还是需要有学这个学科的人。那么我有几点忠告： 首先，研究前人。 这个站上有几本写quant人的书。能够被写进书里的人，一般混的不差。因此，看书看到的内容不一定有代表性。How do I become a quant比较全面和客观。看看它，你就会明白，很多进入金融工程领域的（成功人士）都有很强的数学或者物理背景，很多这样的人至少在人生的某个阶段都很不如意。而且很多人并不是什么了不起的人物。我见过这本书里开篇提到的所谓quant牛人，Mark Joshi。他这个人离所谓的在金融界呼风唤雨的人物差的很多。一看此人就知道他自恃甚高（这人是MIT数学毕业），而人缘却很一般，没几个人和他说话。 搞金融工程的还有很多数学研究工作者，这些人里面有不少在其它的数学领域也非常成功。和其它的数学家一样，他们大部分很低调。研究他们的最好方法是看他们的论文。 其次，当愚公不要当叶公 我总是认为，中国之所以远远落后于很多其它国家，一个很重要的原因是中国的叶公太多而愚公太少。 学金融工程对数学的要求比较高，对动手能力的要求也比较高，下苦功夫是必须的。急于求成急功近利都没有长远的功效。 再次，要不要考证书？ 一般来讲，如果你没工作，就不要考证书。考证要在职考，考证要和升职挂钩。 最后，去哪里学习？ 美国欧洲都有很好的课程项目。 但是香港和新加坡也有不错的课程可选。在不少情况下，香港和新加坡公司的偏华人环境为你未来的升职提供了更好的长远发展机会。 写给有意向学习金融工程的同学（五） 金融, 工程, 同学, 学习 如果你没有达到预想的结果 如果你学完金融工程之后，并没有达到预想的结果，没有找到理想的工作，不要气馁。和其它很多领域一样，搞金融工程会遇到很多困难（甚至困难更多）。有人说，中国没有真正的金融工程岗位。我不这样认为。如果中国没有真正的金融工程岗位，那是因为中国还没有真正从事金融工程工作的人，尤其是还没有真正用金融工程为社会创造实际价值的人。人创造岗位，而不是岗位被上帝创造了等着人来。 另外，在向社会索取高薪之前，先自问：我能为社会贡献什么？如果不能贡献很多，那么考虑这样的高薪是否能够长久。如果不能贡献很多，那么考虑是否应该将时间和精力投入到更能够创造价值的地方。 写给有意向学习金融工程的同学（六） 金融, 工程, 同学, 学习 如果你已经决定排除万难学习金融工程，那么首先你应该做什么呢？ 你应该去读一个MFE吗？还是应该考一个CQF？ 绝大多数情况下，答案都基本上是否定的。 你应该优先考虑去工作，不管这份工作和金融工程有关还是无关。进入大学学一个课程不难，难在毕业了找工作。对于绝大多数人来说，找工作难，难就难在你以前没拼命的找过工作，也没全心全意的工作过。 一份工作，不管是不是在所谓的顶尖投行，还是在一个大家听都没有听说过的地方，大都有助于你的未来。首先，通过工作，你能够更加明确你的未来目标。喜欢不喜欢一份工作，只有工作了才能够真正了解。其次，工作是一份责任，不仅对你的公司，上级，同事，也是对自己，对父母，对家庭，对社会的责任。最后，也是最重要的，工作使你认识和接触社会，这些社会经验才是真正的人生财富。 我无法想象也无法赞同不停的花自己的钱和占用社会的资源读书，最终却下不能安身立命，上不能造福社会的盲目读书者。 写给有意向学习金融工程的同学（七） 金融, 工程, 同学, 学习 从哪里开始学(a) 最好的方法仍然是去一所好学校去学习。但是你仍然可以自学或者在课外加强学习。 很多人会强调随机积分或者编程的重要性。你如果按照这个方向学习，多半事倍功半甚至南辕北辙。我称之为舍本逐末学习法。 成功的学习者一定有一个成功的学习框架或者说学习系统。那么金融工程的学习系统应该是怎样的呢？ 第一步，主要精力应该集中于最基础的宏观和微观经济学。大多数学校采用的本科大一课本就够用了。你应该花相当长的时间反复思考这些基础课本里面的内容，绝大多数的管理，生财，理财之道都在其中。学好这个部分，能让你尽量避免犯大错误。基本上正确远比精确的错误好的多。 索罗斯和罗杰斯擅长分析宏观经济，巴菲特和彼得林奇擅长微观经济分析。这都不是偶然的。 PS. 有人说巴菲特固然不搞quant，但他想必有大量雇用quant。如果你仔细看他写的年报，他公司总部工作人员仅有几十人，他从不搞什么随机积分模型。道理很简单，巴菲特求本不求末。 写给有意向学习金融工程的同学（八） quanthr, 金融, 工程, url, 同学 从哪里开始学(b) 学本科大一的经济学内容，我推荐曼昆的《经济学原理》，比较简洁也比较实用。 先学习领导，同僚，客户，再学习数字。先经济原理，后数学模型。这些你都体验了，明白了以后，我们再开始讨论计算方面的问题。 下一个重要的学习内容是学习统计。这也是一个需要下大功夫的内容。搞quant接触各种金融经济数据，这些数据多半都是统计数据。很多所谓quant内容实际就是在搞统计。学习这部分内容，我推荐John Rice的《数理统计与数据分析》。统计课本里也往往也附带讲一些概率，这和概率论不同。统计课本里的概率内容一般不难，但是要学好。 统计里面的很多内容非常重要。比如统计里面讲样本偏差（sample bias）。 在生活中你可以很容易的看到各种样本偏差。例如只抽取一年甚至几个月的炒股结果说明自己是股神的人。这种属于时间样本不够长。又例如说某些从事某项工作的人薪水高来证明这项工作是金饭碗的人。这种属于人样本不够多。 学好统计，让你能够比较客观的看待你所处理的数据。 写给有意向学习金融工程的同学（九） 金融, 工程, 同学, 学习 基本的经济学和统计都学好了，你可以开始学习数学方面的内容。 先看看下面的一个例子。 一种资产（比如衍生证券）。 A公司有一个数学模型对它定价为￥1。 B公司有不同的一个数学模型，对它定价为￥3。 该期权的市场价格是￥2。 我们不讨论这俩公司的数学模型都分别是什么，把它们当成黑箱。对于每一个数学模型，只看到有一组输入数据，和一个输出－－价格。 哪家公司的模型正确呢？ 它们可以同时“正确”。 情况一： A公司一看，啊，输出价格和市场价格不一样。那好办，调整输入，使得输出等于￥2。B公司也可以调整输入，使得数学模型的输出等于￥2。哇，完美，不同的模型，同样的结果。 问题是，有无穷多种模型（既可以如同y=x简单，也可以用黎曼几何加热动力方程那样复杂），通过调整输入数据，模型可以给出一个等于￥2的输出。 它们也可能一个“正确”，一个“不正确”。 情况二： A公司一看，数学模型算出的价格比市场价格便宜啊。卖吧。 B公司一看，数学模型算出的价格比市场价格贵啊。买吧。 问题是，买卖双方不可能同时赚钱。 它们还可能“互相竞争” 情况三： A公司打算说服客户买该资产，A公司看到自己的模型表明客户本来其实应该卖，于是调整输入参数，使得输出价格为￥2.5。 B公司也打算说服客户买该资产，但是记住B公司原来的模型显示价格应该是￥3。 客户如果同时咨询两家，就发现俩公司不一样啊。B公司的销售人员说我应该能赚￥1，A公司愣说只能赚￥0.5。于是客户打算去B公司下单。A公司一看不干了，经理马上跑来问quant，能不能改变输入，使得价格输出大于￥3，要不公司丢了单，不仅你立马走人，经理的饭碗怕都不保。 还有很多种可能。。。 这个例子仅用于说明，金融工程绝非像土木或者卫星那样精确的工程。 这也是为何在进入金融数学领域前要有判断大方向正确与否能力的原因。 写给有意向学习金融工程的同学（十） 金融, 工程, 同学, 学习 什么是金融数学－－和Delbean的对话 不知道为什么，这个论坛上关于ETH的话题很多。我就说说ETH的金融数学教授Delbean和我最近的一次谈话吧。在这之前，我们已经有好多年没见面了。 那天Delbean做了一个关于他的coherent risk measure的报告。我很高兴，以前听他的课我没有建立框架。现在我能听明白他的研究工作在整个的框架内处于什么位置。 首先，他从微观经济学的效用函数讲起，这个就是一个框架。围绕效用函数，微观经济学有若干公理。这个就是效用函数的公理化。Delbean和他的合作者正是在这个框架内，通过改变效用函数添加风险项，然后得到了新的一组公理。满足这组公理的风险测度被他们称为coherent risk measure。因此他们的研究是创新，但是是在前人开创的基础上的创新。他们完善和推进了整个体系。 报告完毕，我和Delbean聊天，得知他已经退休了，但是还在全时搞研究。 他说道，金融危机开始以后，很多人都开始把矛头指向金融数学。但是大家不明白，这部分数学是必由之路。 我说，是，不然人们就无法描述金融市场的不确定性。 他点头。 他接着说，他花了很长时间试图说服银行监管部门，不要继续使用风险值(value at risk)。因为它不是coherent risk measure。但是效果甚微。 从一个金融数学家的角度，Delbean确认了一件事。金融数学的重要性在于它提供了一种对不确定性的描述。从这个意义上讲，数学很重要。 他还向我传达了另一个信息，他研究金融数学的本来意图是想造福社会。 换句话说，拿金融数学去骗人，害人，搞垮市场，祸乱国家，绝非创建和发展这个分支的人的本意。这就好比爱因斯坦（也是从ETH出来的）建议罗斯福总统造原子弹，但是他绝不同意把这种杀人武器投到几十万平民头上。 如果这些道德底线都没有了，研究任何高深东西的意义也就不大了。 写给有意向学习金融工程的同学（十一） 金融, 工程, 同学, 学习 金融数学的学习框架 还是以ETH和zurich的master program为参考吧。我一直对该课程不收学费而感激不尽。这说明瑞士搞这个项目不是为了赚钱。作为国家重点发展计划的一部分，瑞士人一定要搞好这个硕士项目。 瑞士这两所大学花了若干年时间反复改进它们的教学方案，现在明显形成了更好的课程配置。 首先，该课程要求四门基础课作为入学前提。 采用经典课本Richard A. Brealey and Stewart C. Myers: Principles of Corporate Finance McGraw-Hill Companies 投资学（investment） William F. Sharpe, Gordon J. Alexander, Jeffery V. Bailey: Investments Prentice Hall 概率论（probability theory) William F. Sharpe, Gordon J. Alexander, Jeffery V. Bailey: Investments Prentice Hall 统计基础（statistics） Mathematical Statistics and Data Analysis (2. ed) Duxbury Press, Wadsworth Publishing Company (1995) 其它三门基础课要求的课本没变过，唯有概率论难度明显降低了。 以前入学考试概率论考的课本是David Williams的probability with martingales. 这个降低是有道理的，David的这本书理论深度相当强，而且言简意赅，非常难懂。金融工程实践中往往用不到这么多的概率论内容。 这四门预备课里面有一门公司理财，巴菲特肯定很喜欢。很多所谓的金融数学大拿可能又要嗤之以鼻了。 没关系，看看它们的正式课程安排 课程被明显的分为两个序列 一半是金融的经济学理论（Economic Theory for Finance）。 另一半是金融的数学方法（Mathematical Methods for Finance ）。 换句话说，经过多年的摸索，瑞士这两所大学确定它们的数量金融硕士项目要经济和数学教学并重，缺一不可，这个就是学习框架。 因此要开始学习金融数学，基础的经济学，公司财务，投资学，概率和统计，这些课程要先学好。 |
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