: 所有想念名校财务博士、财务经济学博士的人该读的 : 严格说起来，没有「纯」财务工程博士班 : 最接近的是底下两个 : CMU的财务数学博士 : http://www.math.cmu.edu/grad/degree/phd-mf.html : Princeton的作业研究与财务工程博士 : http://orfe.princeton.edu/graduate/phd.html : 不过这两校之前还有一堆财务牛校， 既然话题中扯到母校　我们还是出来搭个腔吧 Princeton 最理想的 Finance 养成教育不在 ORFE 而在 Economics 而这个 program 的财务学研究 质与量并不逊於以下牛校 : MIT、Chicago、UPenn、Columbia、Stanford之类 : 你不会高微，就依序不会上面那一堆。 : 就算你读博班老师授课时放水，qualification不可能考过。 : 就算你入学了，必修课程也跟不上。 : 最可能的是，基础不够没人要你。 : 解决方案： : 一、以时间与金钱换取空间，先去美国读硕把基础数学、统计读好。 : (given你已经硕二，再在国内读个硕士不是选项) : (大学规划得早，根本不用在国内读硕士) : 二、放弃学术路线，进业界工作。 出国前我也玩过这样的 textbook backwardation 应该说还算照表操课的完成一大半 不过 等你有机会实地见识到这些财务博士班的伟人学生时 会发现这些伟大的顶级名校的财务博士生 他们的数学功力 　并不是每一位都一入学就那麽仰之弥高　钻之弥坚 不少人甚至到毕业时　也未必有那麽渊综广博 不过原 post 讲的　在统计上的确是一个明确的趋势 　经济或财务博士生　数学工具准备的愈齐全　在入学後的接下来四到五年 　的确会有较高的生活品质　 　不过　倒也不用把这种数学工具的前置作业 　跟未来毕业後的学术生活的成就与乐趣画上等号 而且　在看过各式各样的案例以後 　我对这些数学工具是不是一定要在入学前准备就绪 　已经不再像当年那麽的基本教义派了 　现在的我多少会相信 　一个充满热情与法喜 不断在博士班生活中为了明确的解决问题的冲劲 　而每天努力去 pick up 实分析 测度论 或 其它"足以让他跟手上亟待解决的财务学题目产生联系的数学工具〞的学生 　要比起在进财务或经济博士班的十年前 　就不知为何而战的卯起来狂修数研所课程的人 　在数学之路上走的更美好　也更能有所体会 　说不定也因此反而能走的更长远 　另外 这里就先打个岔: 请别把业界当做财务学发展上的次等公民 前面那个书单 距离要在业界成为道地的 Quant 所需的基础建设 还有"相当 相当 相当"遥远的一段距离 随便找几本 desk quant常放在手边的 interest rate / credit modeling 的书翻一下 大概就知道我在讲哪些东西 还不提那些同行间彼此秘而不宣的玩意儿 (譬如90年代初期就已经被某几家拿来玩的不亦乐乎的 Libor Market Model) 我们眼中的财务世界 其实是一个实用主义者的天堂 　只要能够解决 trading / structuring 的问题的工具 　其实都是我们眼中的好工具 不过　很遗憾的 这些年下来 能够解决新的问题的好方法 　他们的数学门槛　只有较过往更胜一筹 　像 LMM 那种标准化的道具　其实已经算是标准配备了　 　我们在伦敦的同业 还有人试着拿物理上的 field 甚至 string 来尝试摸索出一些财务世界的潜在(数学)秩序 为何用这种好像只有外星人才懂的数学工具？ 其实理由很单纯　因为旧的 比较狭义的工具 解决不了新的问题与新的现象 　而新的工具里　愈基础 愈底层的数学与物理语言 　往往包含了更大的弹性或空间　去包含 去描绘 层出不穷的财务实证"乱象" 　随便举个例子　板上那一位高手可以告诉我 　像上周五收盘的那种几乎带有锯齿状的 WTI forward curve / forward volatility 你们学过的哪些玄门正宗的经济学或数学工具可以给出勉强及格的陈述? 一个数学上　统计上　缺乏说服力的 model 带来的是 trader 对此一工具的不信任 与 报价时相对 wider 的 bid/offer spread (both in forward price & volaility) 在接下来出现的　就是 sales / structuring 那头的活生生的 deal loss 数学在实务的领域里　其实脚色明确 　我们不是为理论而理论　知性之美当然是美好的 　但当这些数学/物理世界的堂奥之美　无法 convert 成 real money 时 所有的知性乐趣都是假的 但就财务之路　或者财务数学之路才刚要开始的你来说 　其实我觉得更该讨论的是： 　你追求财务博士 或 研究这些艰涩的财务理论时 你的终极目的在哪里？ 　如果这个领域惯用的数学工具对此刻的你 是那麽无趣而艰涩 那麽遥不可及 　那麽你对这个博士学位拿到之後的生活方式　 　还有建立在这些数学语言之上的这个领域的专业人士 所关注的题材　与描述这些题材的语言 　倒底有多少切合实际的认知？ 花了超过十年　走过这一条财务数学之路後 对我来说　最难理解的　不是数学/物理/财务 　而是自己的生活/生涯该如何安置 --

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