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。
“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.
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
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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。 |
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