我当然只是指业界咯:-)。楼主的问题应该是指金融数学在业界有没有必要，学术界任何学科都有必要～我在Bloomberg做个小quant，[color=rgba(0, 0, 0, 0.701961)]其实我的意思是说，part1 定价并不是跟教科书上的标准理论一样简单，因此金融数学完全有很大发展空间 part2 定价本身是绝对有用，而不仅仅是一种金融数学的学术问题 part3 编程，统计方法并不能取代金融数学，数学公式的那种准确快捷容易实现是业界需要的，抱歉一说起来就天马行空忘了问题了，我只是站在业界角度说一些对金融数学的看法。学界你更有发言权，谢谢补充。[color=rgba(0, 0, 0, 0.701961)]

是在英国吗？年薪有多少刀？我也在纠结学术界还是业界，要博士要的多吗？你说的很对，内行看门道，外行看热闹，楼主其实还是以一个外行身份看这个领域，但是发展空间在定价上还真不容易，mallive analysis那些都搞出来真不容易，感觉越来越极端理论了,但我觉敢说国内这块就没几个人懂，风险那块感觉更多些空间，但也很难，真正理论上的东西从04还是07年才有的框架，只有我跟我老师做出来（说来讽刺，是没人做我被抓去壮丁），也有好几个非常不错的学校老师想跟我们合作，讽刺的是想用统计和数据论证论文中一个很小的凸性模型（其实数学上或者理论无任何必要），然后一起发论文，这块也真的很难，跟传统金数完全不是一个框架，我也在大会上做过报告，没人懂，直接忽视，因为最后论证的是一个大家都懂的理论，直接说没用（最为讽刺的是这个解决了某个大银行2千w课题）！但是模型可以做到准确量化预测，就像楼上有人说的，中国真他妈就是文科金融，光凭一堆废话能干啥，而且这是国内最高级的会议，这金工领域的人基本都来了，但是做的报告统计大把，见过用个回归模型预测十年，想不出更扯得了，有大数据报告用报纸杂志的截图讲完40分钟，当然都是题外话，只是说明国内这块真的是牛鬼蛇神遍地，其实看看那些所谓金融大佬，比如大家说的厦大、人大，看看那些过去发的文章，真心的，，，嗨，，而且有意思的，我发现学术界看不起工业界，工业界也看不起学术界，。。。嗨。。。。
楼主是哪个学校的？国内本科金工真心比较靠谱的，其实也就武大那个实验班，西南财经课程设置靠边了，但是老师就。。。。别的学校就算了。。。据我所知shreve那两本科普入门书在上财是原来博士讨论班的，，，，所以书是他们翻译的。。也因为此，上财出版社就这个翻译的好。。。。话说回来，本科怎么可能能开金工的课，那难度广度本科生不可能驾驭，最关键的是要有靠谱老师，真厉害的，根本没空去学校赚那点钱，国内别说本科，硕士上经济学三高的都不多，，，恕我直言，这是个伪命题

当然定价肯定有用，至少参考价值很大，找投机套利神马的必须啊，毕竟跟英国几个银行高管谈过，就1%不到，没有好的定价模型不可能做得到，我也只是说实际应用当中编程和统计用的多，毕竟统计那块你懂的，灌水，骗人，做实务都用得了，懂得不懂得都可以做，其实核心就是数据，谁有数据谁就有话语权，当然这是你本行了，我就不敢班门弄斧了，所以国内这块一团糟，我没啥发言权，我也就是刚刚入门，什么都参与过，有点体会罢了，相互学习的，版主多多指教啊。

这个板块一直收藏着，很有幸能跟版主聊聊，求联系方式啊，这个版最可惜大部分都只是分享材料，很少有真正的讨论，但是大部分都是入门而且相互替代性很高，当然不是批评打击积极性，只是觉得真正阅读一到两本就够了，但是全是，都是400+页，我不信有人看得完，隔壁经济数学版更夸张了，数学专业都没这么多数学，哈哈。

其实对国外最业界的那部分（比如高盛，morgen）具体怎么做还是不清楚，而且一直在想，像最优控制等等得出的策略到底能用上吗？所以这个楼，我也很有兴趣，确实值得思考。

哈哈，我更加天马行空

抱歉，可能我说话有点狂，但都是真切感受

这样，我不想说一堆完全不搭界的话，我就挨个回答问题。

1）我在Bloomberg纽约总部，年薪8万美元＋bonus，bonus基本也能有个一万五到两万。所以收入还算不错了。
2） 我本科是对外经济贸易大学的经济学实验班，硕士是Fordham University的MSQF。
3） 在美国数学phd在金融行业是非常吃香的，这是我找工作的体会，确实很多岗位phd优势很大。
4）本科确实学金工特别在国内没有什么大的帮助，国内那些金工大佬写的书和论文，尤其是论文很多质量确实一般般，我看一篇也就几分钟，没有什么实质内容。我因为运气比较好，本科进了一个好专业跟了一个好老师，不敢说学过三高，但是我们是学三高中的部分模型，课程算作中级，还有一些金融经济学，主要是asset pricing之类，所以在接触金工之前，我算是先接触的asset pricing theory，当然还有很多微观的基础，例如产组，博弈论，信息不对称及委托代理问题，机制设计，数理经济学（各种优化理论）等等。再操作实务可能就更得心应手一些。
5）论坛确实讨论问题的比较少，分享的书籍大多只可浏览查阅，不能作为真正学习的教材。就我而言，其实我真的非常熟悉，基本上能够“背”出来的也就是Hull和Shreve的书，其他基本都是通过论文获得的知识，因为毕竟教材只能提供标准理论。但是Hull或者Shreve的书虽然数学简单，但是其实很多背后的finance的sense其实不那么简单，所以我一直打比方说，一张好的ppt应该能从小学生用到大学生，不同level的人看出来的东西完全不一样，所以我一直觉得书没有科普高深一说，只是不同的人读到的东西不一样。当然如果你硬是要说小学生的课本对于大学生有什么启发，或者是一些明显的烂书烂论文那我就只能呵呵了，大家应该懂我什么意思。
6）我对trading strategy不是很懂，我主要的work还是在pricing上。其实很多投行的trading业务也萎缩了，因为现在监管很严格，更多是靠做市和承销赚钱，但是真的想做trading可以去hedge fund，那里要很多懂数学和策略的phd，所以绝对能用上。 因为hedge fund一般人都比较少所以招人要求都很高，薪酬也很高十几二十万的样子。但是hedge fund 风险也很大，其实细细想来谁也不比谁聪明，更何况是在街上，没有人能保证赚钱。但是总归是一个施展才华的好地方，纽约北面不远（大概在波士顿和纽约之间），有两个地方叫stamford和Greenwich，大量基金都在那里，我叫那里基金村，当年long term capital就是在Greenwich.

就先说这点吧

非常同意，受教了，果然是版主啊

谢谢回答，估计花了不少时间，受教了！我认为这样才算是看到森林。不然是只见大树，不见森林，一直转悠。谢谢指教！

希望能看到更多这样的讨论，让我等围观得到有价值的经验。我的观点是虽然学东西不能一直想着有什么用，这有点那个。但是不能不想为什么要学以及之间的联系。再次谢谢各位的回答！

落后50年, 别瞎扯了。 BS model才几十年。国内的人没你想得那么弱，国内赚钱的人不少，只是在焖声发大财而已。

呵呵，太幼稚，你以为金工就是BSM，不过皮毛，真正闷声发大财根本不用这些东西，你知道IPO股价做么定的不？参与过不？参与你就明白国内是咋赚钱。50年后，中国能达到美国今天的金工水平？这才是落后50年，现在连规范化都做不到，有效市场都没形成，等你真正去见识下那些操盘手怎么操作，再来扯

我的观点是:金融数学/数理金融是必须的，精确的量化是金融前进的保证，模糊数学又为金融发展提供了方向~不可单一迷信数理金融~毕竟，金融的实质就是人和人的博弈，数学无法量化人的变化

硬件10年就能超过了，但是软件呢？100年都不止。小学中学再到本科，这些知识都是已知的，你不照样花10几20年去学？有捷径吗？
别人花了200年学的，我们悟性再高也要花时间的，跟何况我们还没有那样的悟性（你懂的）。
最典型的，美国的路标交通灯基本没有任何歧义性，出了事故，责任认定很容易。而中国的呢？路修的是很好了，但是经常连红绿灯都能整出歧义来，左拐和直行可以同时都是绿灯，撞车了算谁的错？
我国内国外都工作过，差距真的太大了，50年都不止。
中国还有很长很长的路要走，我是不可能有那么多阳寿等到那一天了。等它开始靠谱了，我估计也要退休了。

这个帖子有段时间了。想不到还有人关注。

很同意您的高见，阁下现在在美国？敢问是从事什么行业？国内井底之蛙太多了又喜欢胡说八道，我是实在看不下去才骂过去的。

其实距离有多少真的很难讲，毕竟就说数学这个没什么知识产权的学科（指没有专利封锁）国内嗨落后的真心是更加何况这些，像J.P.Morgan基本上创造出了所有的模型，市场模型1000个，信用模型500个，国内哪有，国内的垃圾文章指数倒是节节攀升，现在香港也是，发文章是“一流”。但是实际操作完全两回事，发文章发的有没有意义也是问题，最关键从教育上都有问题，像国内的本科学的。。。嗨。

老实说，祝福阁下，能逃脱体制出来是很好的，国内‘爱国贼’也太多，愤青也是，最缺还是坐下来静静思考。虽然说有能力的改变社会，没能力改变国籍，但又说社会是个大学，都要被改变而且只能接受，所以想想扯淡，作为我们还是逃出去吧。别想太多

同时美国市场经济花了200年，金融工程没有，将近一个世纪，很多人觉得BSM就是金工其实很幼稚，就没想想没BSM之前难道就没有定价嘛？其实我们最先感受的倒不是金工，而是市场，我想这个才是有感觉100年不止的，毕竟数学上追上去还是很快的（虽然有几十年没出厉害的数学家了，甚至科学家了，可悲）创新另说，关于这块可以看看关于张益唐的采访，他对这个体会很深，也就这样国内关于他的采访报道的很少，像饶毅已经被打下来了，施一公太牛所以还在那里放炮哈哈。

国内这块我觉得还是包袱太大，首先是历史包袱，还有就是死活坚持当时大家都懂的意识形态，其实听到有形的手和无形的手结合都觉得很扯，很肤浅的看，无形的手看都看不到怎么结合，关键对经济的研究其实全世界都不算成功，马克思那套前提是有个万能的ZF加上信息各方面完美的效率，但是大家也都懂得，所以国内哪里都是行政命令开路，或者仿抄外国，最后就是邯郸学步，到最后的最后其实结果大家很清楚了。

所以我很同意，可能中国想跟进乃至超越，100年起步，就像我们看不起阿三，但是他们经济增长要超过我们了，很多东西接受不了，但可惜就是事实

本人小菜鸟一枚，自己比起建模，更偏向用数据统计分析，所以不是非常待见数理金融，但是论到高频交易之类的，某些理论性的东西还是非常需要的，否则统计分析亚历山大。。。

讲得好

     本人国内某财读金融数学，感觉学校开的课程是很偏数学，很理论，好在导师是国外海归，对我们进行了大量的补习，研一开始学金融时间序列分析，金融随机分析，金融数值方法与优化，有编程基础的搞C++，没有编程基础的搞python或者matlab，研二开始学习统计学习方法，数据挖掘，投资组合管理。加上选修了一些计算金融，量化交易相关的课程，感觉也不是那么偏理论了，按照自己的思路去学，不要别学校的课程所局限。没事自己可以在下面做一些小项目，写写交易策略，做做回测（量化投资方向），读一下券商金工研报，感觉金融数学还是蛮实用的！

DING!!!!!!!!!!!!!!!!

这样还有些论坛的气氛。

如果在买方做QUANT的话，数理金融确实不是主流。

总之找工作的时候人家都问你会不会编程。。。。。编程技能大于是否理解定价

好文，感谢楼主和各位大神， 受益匪浅

哈哈，论好导师的重要性...

学习了

经验干货好多，国外的金融和国内差别~~

金融数学和统计是很有前途的专业，我从事的是金融高端人才的猎头服务，主要做的就是大数据，风险建模，风险策略，金融数据分析等职位，这个方向工作3-5年的薪酬有些好的人，能够到50万以上，咋会没用呢，目前互联网+金融行业，只要是创新金融，对大数据风险决策是至关重要的！这方面好不好，直接决定的企业的估值，和风投的对企业的评级。