为什么业界P盛Q衰 而美国的金融工程 金融数学项目大量培养Q-quant?

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匿名用户   2018-10-17 22:47   13667   7
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2#
斯图皮徳·凯丁  4级常客 | 2018-10-17 22:47:55 发帖IP地址来自
从今年开始可能要反转了,有些法案可能有变化。话先撂这儿,坐等打脸。
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Yupeng  5级知名 | 2018-10-17 22:47:56 发帖IP地址来自
业内P盛Q衰这一局面是从上一次金融危机遗留的现在的产物,包括Dodd Frank、Basel III等新东西都让所谓的P系(risk)变得更重于Q系(pricing、trading)。

用一句话概括:危机以前,复杂的衍生品结构使得了Q Quant有价值,在那个时代,简单的产品就是简单的产品,复杂的就是复杂的,P Quant就是P Quant,不会去做pricing的任何事情;危机之后,复杂的很多东西不做了,简单的很多东西却变得没那么简单了,比如你交易一个swap,到底该多少钱,因为XVA和capital的东西,现在没人具体知道该买多少钱,而pricing和risk就在这些地方上得了契合。简单的说,到现在这个时代,Q需要去懂P,P也要去懂Q,交易和风险必须要有交流,要不然很难做一个好的Quant,不论P、Q。

而金融数学或金融工程,他们存在的是从上个世纪就有了的,学科的系统建设也是以随机分析建立起来的东西,在06年之前就已经有了成熟的框架,所以在大学的授课里也自然是以成熟的框架为主。但有一个趋势是必然的,现在越来越多的学校也开始讲授新时代的东西了,比如FRTB,比如XVA,比如Machine Learning。

个人觉得,P和Q本来就是一致的,很难想象一个人一方面做得好,另一方面会有极大短板。想做得好,还得保持open-mind,多多学习才是。
4#
匿名用户   | 2018-10-17 22:47:57 发帖IP地址来自
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焖粥  3级会员 | 2018-10-17 22:47:58 发帖IP地址来自
自己在念mfe,觉得现在一个很大的趋势就是都在往p转型。

至于为什么一直以来都是q quant,很明显,07之前derivative都做的风生水起,干这个好赚钱好风光好得意哦!所以项目也运营而生了,肯定是为了迎合教育市场的需求啊。

然而现在已经快八年了美国市场上都没有新的衍生品产出了,q quant全在做维护,没有新的赚钱的途径了,地位在各大投行都下降了,裁员裁的也厉害。
加上近年ml大数据这么流行。
其实有点脑子的mfe项目都要转型了。

之前高盛tech大佬Michael Dubno来给我们聊天,就说q quant早晚会被计算机取代的。
讲道理,说不懂金融只能往里面套历史数据的我并不服。q里很多经典的分析手法简直bs,学了之后才觉得我日这个都是错的有毛用。相比之下,我们看看人家2sigma工资比9大都高就能懂一二了!!
6#
Steven Tan  2级吧友 | 2018-10-17 22:48:00 发帖IP地址来自
因为q quant的知识属于common knowledge,基本是固化的知识,培养模式可以标准化。p quant连怎么选择教学内容都得吵翻天,学界自己都未必知其十一,你叫他怎么培养。
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kuhasu  3级会员 | 2018-10-17 22:48:01 发帖IP地址来自
首先你们这些初中级员工和正准备入行的门外汉是不了解我们这些高层是怎么想的,你们接触的信息,多半是金融分析师CFA和数量分析师CQF认证培训的内容,大学里面教你们的东西,即便你们到PHD,其实也是为了学校的培训盈利需要。

然后需要说一下金融工程,为什么说金融工程是不伦不类的学科?_kuhasu_新浪博客
金融工程最早是由一部分数学和物理的博士找不着工作,稀里糊涂跑到了华尔街,然后用看起来神奇的图片博得了老板的欢心,而且图片和看似神奇的模型可以很好的对销售工作提供有力支持。毕竟搞投资看起来专业些好。于是华尔街有了数量分析师这样的职位,后来看销售业绩还不错,因为基于所谓高级模型的东西更能让人有对专业的信任感,当时到处是NASA专家的数量系统广告,人力资源部门就开始界定符合要求的人员。因为人力资源水平有限,毕竟不是数量专家,于是就定义为理工科,数学,物理学的博士的职位要求(博士后什么的优秀论调是国内的傻冒们开发出的,中国特色)。而自然学科的待遇水平哪里会比金融来的好些,尤其在多数人的范围内的时候,大部分人当不了顶尖物理学家、数学家,国外也不少混饭吃的,正好华尔街有需求,而且市场营销已经对数量类博士做了宣传,所以大部分人就进入了这个行当。但是,显然单纯的数量专家的要求太高了,于是数量方面实际没有多强的就需要一个定位,而学校也看到了商机,于是出来了一个金融工程,而实际上大部分所谓的金融工程的,根本就不清楚比如说定价到底是干什么的。不过市场部门清楚。所以就开始有了所谓的金融工程的火爆。之后一些机构发现不是博士什么的,也能干活,于是除了几个撑门面的外,也开始找其他的来干活。于是,因为本身这类人群自身体系的天生欠缺,他们用完全的自然学科的东西研究社会学科,也就使后来的定价模型结果和大部分风险管理模型存在不可避免的系统风险。这也是这次危机的原因之一,而可怜的是,事后效应依旧影响着一些社会团体,尤其是以这方面盈利的团体更是继续鼓吹,信息的不对称和传导的失真就让另一部分人开始对金融工程深信不疑,这部分受众的支持起了强化作用。结果就是你现在看到的。

国人目光向来短视,所以往往走两个极端,盲目崇拜和盲目否定,而且在预测失败后依旧保留强烈期望,对金融工程也是这么看。
我知道这么说会被很多金融工程是宇宙真理先入为主的人所鄙视的,但是请看下面一段内容,原文自纽约时报,你们也知道纽约时报的地位,不那么容易像华尔街日报那样被买通:http://www.nytimes.com/2009/03/10/science/10quant.html?pagewanted=all&_r=0
“Bonds have a price and a stream of payments — a lot of numbers,” said Dr. Derman, whose first job was to write a computer program to calculate the prices of bond options. The first time he tried to show it off, the screen froze, but his boss was fascinated anyway by the graphical user interface, a novelty on Wall Street at the time.
你们既然都是接触金工的人,那么里面的Derman就是指 Emanuel Derman,没错,写His life as a Quant的那个家伙。你们看原文就知道,定价模型歇菜了,老板是被数据可视化吸引的,所以你们就了解到你们对金工模型体系的定价跟老板的完全不在一个象限吧~高层实际上根本没把你们顶礼膜拜的模型算法放在眼里。说实话,他02年退休后04年书出来,在投资实务界还没有什么关注度,只是学生们关注而已,话说他原来在的高盛的那个部门很水的,那本书写的其实挺一般的,他之前的几个合作作者的改良型模型也一般。注意哟,现在14年,04年的时候,正是大洋彼岸金工最火的时候,当时有一波海龟回国“报效国家”,工资很高,机构疯抢,市场中性和定价来投机中国市场,然后大部分都赔了然后又不得不又背井离乡,满腔报国热情无施展之地。

第三就是这个所谓的P还是Q的问题,从问问题和回答来看,八成这里的人在0708年的时候都没有真实参与市场,因为实际上那之前,这两个方面的应用是分别有各自领域的,但是在04年到07年,尤其是06年的时候,就是His life as a Quant的家伙推波助澜出书之后,太多的不合格人员被输送到了金融市场,因为本身缺乏经验和培训机构(包括常青藤)的错误引导(带胡子的教授不一定是邓布利多,有可能还是黑胡子),所以导致滥用乱用的情况很多。而当时,实际上你们所谓的P是摆了Q一道的,因为P的不专业,而P当时主要在风险管理部门,交易部门那时候美国的对冲基金也不是特发达实际上,所以实际上用P在交易部门的是比较少的;而Q主要在定价、投行研究、交易、以及技术支持咨询公司(就是提供定价嵌入、算法交易的这类公司,实际是特简单的东西,比现在普遍用的套利还简单)。但是后来大家都知道次贷了吧,起因发展什么的已经有不少教授们从09年开始在分析总结了,这里面就出问题了。衍生品定价主要当时是Q,而相应的风险是P,但是P没管Q就放行了,看着Q往坑里掉,不但不拉,然后还踹了几脚,所以Q实际上对P是既无奈又生气,但是最早被裁的,就是Q,而P也没有独善其身。但这不是根本原因,根本原因是,Q作为主攻产品销售支持的部分,不管是衍生品定价还是基金产品定价策略,说白了都是要卖的,因为环境的因素,卖不出去了,在老板眼里,Q就丧失了忽悠客户的价值,没有价值的人在华尔街会被当垃圾一样扫地出门,属于机构应急保护措施中最先被裁的,原因就是上面提到过的标准化培训,虽然大家顶着光环毕业,但是实际上跟生产线出来的易耗品是一样的,属于外围被用来挡子弹当肉垫儿的。因此08年后就出现了又一大批的海龟潮,李祥林David就是典型的Q呀,但是你们会注意到他很聪明,因为没有实际盈利能力,他回国利用中金不了解P和Q的区别非常顺利的转型到了P为主的风险管理,但是大部分海龟就没那么幸运了,因为大都是雷曼兄弟歇菜后被裁的,有的内向的,被裁当天上午才知道,可以想象当时的惨烈情况。但是即便是这样,我们伟大的祖国的社会环境,会自然而然的主动过滤掉一些不利于赚钱的消息,于是你们会发现即便经济危机了,上学躲避就业是商机,09年开始的几年在美国不受待见的金工,却在国内蓬勃发展了,当然这里主要是培训教学开班收费学校开设热门专业,但是对教给你们的东西,是绝对不会对正确性和实用性负责的。

第四就是你们受到了10年的银行业务分离法案,就是那个沃克尔法案,和金融危机后财富阶层加快对中产和普通民众剥削速度的双重影响。前者是因为要求衍生品分离,交易部分保留,对冲基金业务剥离,高杠杆限制及剥离,费劲学出来的很多Q又再一次失去价值了,更何况投资行业这东西光培训其实没用,天赋、运气和悟性都比你努力地学呀学重要,可以说仅次于你是二代的地位,甚至比二代的条件还能往前靠。而金融危机后,本来刚开始财富阶层也是跟老百姓一样资产缩水的,而且缩水的绝对价值要比你们想象的大得多,你们没经历过的话是很难想象出来的,跟看20123DMax全景实景大片一样。但是刚开始被忽略的是,财富阶层往往掌握的资源并不只是财富,钱不是万能的这句话有非常好的体现,在面临危机的时候,财富阶层更容易利用自身的资源和财富雇佣天才精英实现转型,从而财富不但不缩水反而增值,当然这里的情况是以完全合规为前提的,内部消息政策什么的不在内。但是对精英人才的需求有一个基本特征,就是它并不像需求流水线人才那样要求统一的标准:名校、学历、出身定价,而是实打实的按照本事来,那么这时候脱离市场需求和市场环境的Q,就显著不如P来的好了。

但是实际情况是,分P分Q本身的方法实际上就是后来培训机构创造出来的方法,就好象高频交易我们在刚开始搞你们这些外围人人士不知道的时候,根本不那么分类和叫法和定义。而我身边的做的比较成功的应用量化方法的从业人士,很少有愿意承认自己叫什么Quant的,反而数量专家和相关的职务名称,更容易接受一些。

哦,对了,如果有人再因为数量方面鄙视你的话,你可以直接轻松的问他,0708年实际盈利如何?这个问题百试百灵,非常适合于本身加减乘除还没搞清楚的就乱侃高阶数学的~要知道,金融中单独一个模型的叫法,可就可以涉及好多领域和学科的啊~

以上。

作者:kuhasu
链接:https://www.zhihu.com/question/24820388/answer/29205877
来源:知乎
著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。
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上面是两三年的一个回答请作参考,因为比较懒所以一般都是一篇管个几年。
全行业对于Quant的需求都在下降,所以不要又感觉良好觉得能搭上人工智能的顺风车。
从某种程度上讲,P-quant在进行忽悠宣传卖产品的时候更容易被接受认可。
然而我并不觉得搭人工智能顺风车进行夸大宣传时值得推崇的,即便能提高市场容量,而原则上讲一切依法合规能增加市场容量的行为我都支持。
8#
Debugger  2级吧友 | 2018-10-17 22:48:03 发帖IP地址来自
Q quant 人才稀缺啊,BS公式后就没出现什么惊世骇俗的成果了
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