能不能推荐一下物理相关书目？是物理书目，不是金融书目。
我本科在国内就读计算机+金融双学位，研究生在英国学金融工程，现在PhD第二年，研究的是信用模型及衍生品。就像前一个回答者所说的，如果可以让我回到高考前，我会毫不犹豫地选物理，数学等专业。无他，数学基础太重要，当我考试度读master时才认识到自己本科少学了很多数学。当然编程能力你也能在数学物理等专业学习到。金融领域很庞大，所以题目里的转金融实在是很模糊的概念。销售，HR，客户关系等职位，的确不需要数学多好，量化多精。正如再前面一位回答者所说的“与人沟通能力，人脉，是数学物理课本上学不到的。但是我相信，这些能力不是任何课程能教的。而这些能力是一个人的EQ而非专业技能。所以当讨论到人际关系，沟通能力的时候，我认为实际已经跑题了。不要以为华尔街里的人就像电影华尔街之狼里的小李子那样是靠忽悠赚钱的。那只是满足局外人意淫的艺术作品。当我们抛开一些在金融领域里边缘的，非核心的职位不说。如果一家投行要设计某种衍生产品以满足客户的需求，一个很自然的问题就是，该卖多少钱。如果你说，当然越高越好，那么最少应该不低于多少钱呢？实际上他要考虑什么价钱才是合理的，所谓“fair price”。自然而然地，我们就涉及到了数学模型，概率，偏微分方程。对于更高级的已经无法推导出解析解的数学模型，其他数学工具，计算机编程能力就有必要。因为可能要用到asymptotic approximation, 傅立叶变换，PDE的数值解，simulation等等。实际上金融工程，金融数学基本就是围绕这个主题展开研究的。运用什么模型，如何求解，如何在这个模型之下做对冲 and so on. 当然这是起码master level的东西，本科需要积累抛开资产定价不说，当regulator要求银行对于衍生品trading book的exposure计提capital reserve the时候，数学模型也是不可避免的。举个例子，当我卖了一堆衍生品给IBM，根据regulation，我必须对IBM的违约风险进行量化分析，再对于衍生品的exposure进行量化分析以最终确定我对于IBM违约风险的头寸有多大，再进行准备金计提。这里所做的都离不开前面所提到的各种数学工具的运用。例如其中对于Credit value Adjuatment的computation已经发展到研究运用GPU（显卡）编程以追求更快的速度。这已经是计算机科学，数学，金融的融合。也是其中一个例子为什么很多计算机背景的人也会进金融。我是无法想象只靠EQ，金融知识是能胜任这些工作的。如果你不喜欢投行，在基金的核心领域里也无处不是数学（这里说的核心不包括拉客户）。高频交易，套利模型，asset allocation， portfolio optimisation等就会涉及到统计模型，各种时间序列分析（注意不是技术分析），计量模型，参数估计，非参数估计，HJB equation。而我罗列的只是我知道的，我不知道的可多了。总的来说，如果你没理科生的头脑和基础，不懂技术，也可以进金融界，但是不怎么可能做核心工作，只能拉拉款，搞搞客户关系。我这里不是说人际关系，沟通能力不重要。如果想要进国际投行工作，这些是基本的。而现在国内很多本科生过于强调这些人际关系的能力，通常抽象成所谓办事能力而忽略专业技术的培养，是很不好的现象。如果你上linkedin，搜索一下投行高层的背景，你就能看到大部分来自物理工程数学领域。很多物理的phd后来才做的投行。即使用的不是物理的只是，但对同一个金融现象的诠释，理工科背景的人对比起文科背景的人说出来的话是差异很大的。希望能帮到你吧。-------------这里是分割线--------------------------这里补充回答-------------其实我看这个问题的时候没评论的各位那么扩散思维。题主问的是物理转金融优势在哪里。那么我就把物理学数学计算机科学在投行里的作用说出来。所以，1，承销，卖衍生品，风控……谁才是主营业务，与题目无关。我说的是我知道的英美投行的情况。很多是基于我学长同学们告诉我的。这些人分别在citi，巴克莱，汇丰，摩根斯坦利担任quant。有risk quant 有equity quant。所以如果扯到中国特色，那真的是一个没完没了的问题。2，我很反感把索罗斯搬出来做例子，因为这样的例子对于一个大学生来说一点指导作用都没有。如果你问一个大导演怎么拍好电影，他会跟你说他的世界观和哲学。他说的没错，但是他还没跟你说他如何设置摄像机和场景这些细小的技术面。因为这对他来说不是问题。而恰恰，太多人忽略最基本的技术，而把自己抬到一个分分钟能影响市场的角色想问题。就像Dai说的市场影响力，定价权。其实也没说错，但问题是一大学生哪来的资本，哪来的定价权？有的只能是技术，如果技术没有了就什么都没有了。3，模型是中性的。不知道反模型的人有没有真的学过模型。至少学到现在没一种模型告诉我怎么忽悠客户把我的亏损都承担掉。就像我要买一份CDS对冲我持有的信用风险，模型会告诉我应该付对方多少钱。但是对方如果不懂模型，不懂自己要承担的风险而愿意接受更低的价格。这难道能怪模型？这得怪对方不懂模型。模型算出100块，您给客户送了100块，最后卖了300块。用一个不fair的价格，不合法的手段，造成客户巨亏，然后反过头来怪模型？如果一些人所强调的客户关系blahblahblah是指怎么送出去那100块钱。那么用户亏损了到底是哪个环节应该受到指责？4，能搞定机构客户，搞定要IPO的公司。怎么搞？吃顿饭？其实这是说了等于白说，因为我看完了完全不知道明早我要朝哪个方向努力。如第二点提到的，没指导意义。5，我感觉评论里有几个人提出反对意见，但是其实我们说的不是同一件事。我是从资产定价，风险管理的角度说明出数学的作用。但是感觉很多人在说的是理财投资？居然还扯IPO去了？Dai说“答主说的很多模型我们都是在实战中检验过的，有些的效果只能呵呵了。。。” 冤枉啊！！我通篇回答可是连一个模型的名字都没提过，连Black-Scholes都没提到，让你呵呵的是哪个模型？你真的读我回答了吗？另外你的“实战”又是什么？6，其实一直有句话“尽信模型不如没模型”。每个模型都有一大串assumptions。所以它推导出的结果的意义也是有局限的。但即使有局限，其结果也是有指导意义的。就看用的人怎么理解了（不懂的就乱用咯）。其实就这个问题，有一个专有名词叫“model risk”，即运用不同模型进行定价的差异造成的风险。通常要对比，折中以规避这种风险。我觉得讨论模型到底有没用实在没有意义。quant就做这个，这是事实，也没啥好反对的。我回答的初衷也只是告诉题主quant会这么干，而且没说其他技能没用。所以还是请反模型的人反应别过激了。在一个像投行一样的大机构，做什么的人都有。对于自己不熟悉的技能和部门加以反对完全没必要。但是反对前至少自己要了解，要不然反对得也没根据。另外，搞关系和搞模型是对立的？我不觉得。
&p&本屌国内top2本科+美帝读研中，撸了几个实习，基友们遍布贵圈，算是对金融业稍有体会，轻拍。&/p&&p&我想这个事情必须得分国别来说，分专业来说吧。&/p&&p&先说专业，“金融”这个概念太大了……国内的划分：投行商行券商基金资管保险blablabla，都是金融。里面的各种职位，也都是金融。简单来说，如果楼主目标是quant/精算/甚至程序开发这类工作的话，吃苦耐劳的精神、良好的数理背景、甚至是专业的相关（eg.统计物理）都可以给你带来一些帮助。我高中的基友就是NJU物理，目前就职于魔都某知名保险公司精算部，工作一年，北美精算师快要收入囊中了。其他职位，就需要楼主做一些对应的准备，宽泛来说比如说excel/ppt姿势水平，SAS/R姿势，wind/bloomberg姿势，语言组织能力，沟通能力，良好的抗压能力和临场能力等等。所以不能一概而论，如果是偏业务的工作，商科学生可能具有经验上和认识上的小优势，毕竟人家入行早实习多，而物理课业繁重……而且专业相关度也高。如果是需要经济学知识（固定收益、宏观策略）和财务会计知识（国内投行、PE等），那物理学背景可能没太大帮助，毕竟你需要花时间再去学这些东西而商科狗们天天撸的就是这个。所以你想做什么很重要，离开这个谈优势意义不大。&/p&&p&再谈国别，在美帝，理工科背景对华人是个优势，因为美帝的quant位置很高，人数很多，华尔街很需要。同时，quant也是华人在贵圈的良好栖息地之一，众多口语不行social不会的phd甚至master们都是凭借自身强大的编程/建模/etc能力留在了华尔街和各大农村的金融机构。而根据我对进入金融圈的美国人的了解——似乎不一定，不过了解有限，水深不细说。而在国内，内资金融机构很不看重quant,很多时候是为了建模而建模，为了监管而建模。比如不少基金公司常常是为了证监会的要求才建个模，很多决策（例如打新）是经验性的、政策导向的。外资和有港澳台背景的机构的话相对高大上，quant还是有一席之地的。尤其是资管、PE的投研等等。&/p&&p&总而言之这件事情跟你个体有关，也跟你的环境有关。有商科背景建模风生水起的，也有物理背景八面玲珑如鱼得水的。关键看你能不能挖掘出自己想要的东西，自己擅长的事情，以及能不能在对应的方向上准备好自己。&/p&
本屌国内top2本科+美帝读研中，撸了几个实习，基友们遍布贵圈，算是对金融业稍有体会，轻拍。我想这个事情必须得分国别来说，分专业来说吧。先说专业，“金融”这个概念太大了……国内的划分：投行商行券商基金资管保险blablabla，都是金融。里面的各种职位…
泻药。&br&&br&看到很多人说没啥关系，也有很多人说的神乎其神。我自身作为一个物理转金融的人来谈点我的看法。&br&&br&首先，金融是一个很大的学科的，就像物理也是很大的一门学科。做IBD，M&A或者传统上的trading的，按很多人的定义都是金融。对于这类的金融来说，我感觉作为一个物理学专业出身的人来说，没有任何优势。但是对于现在很多的量化交易、金融风险管理等等来说，物理学专业出身的人可能就会有一些或者很大的优势。&br&&br&我说物理学专业出身的可能会有优势是因为物理也有很多方向（请原谅我下述的这种分类），如果你是做实验物理的，可以说基本上跟这些金融的方向关系都不大了。但是如果是做统计物理或者计算物理，那么关系就比较密切了。比如说做强关联电子体系常用的一些hubbard模型或者Ising模型会用退火算法来做一些蒙特卡洛模拟什么的，做期权定价、算VaR的时候，我们常常也会用一些算法来做蒙特卡洛模拟。所以你看，这里大家做的还是有些类似的。另外数学物理方法里面会学点的PDE，用到的也不少。&br&&br&最后总结用别人的一段回答来结束。之前跟S&P的一个物理phd的Director聊的时候问他觉得我们以前做物理的人转做金融有什么优势的时候，他说：“我想可能优势并不是很大。但是现在我这一批的quant确实很多之前是做物理的。因为我们做物理的有个特点就是：啥都懂点。这让我们很适合去做一些开创性、拓荒类的工作。比如说之前计算机最早出现的时候，没有人懂计算机，就是我们做物理的去研究计算机。后面成为了一门专门的学科了以后，就变成有计算机家专门去做这件事。对于quant finance来说，以前也有很多我们物理学家、数学家、计算机科学家来从事这个行业，但是现在已经有了很多像你这样专门的学习quant finance的人了，所以说将来应该越来越少学其他的来做这个了吧。”
泻药。看到很多人说没啥关系，也有很多人说的神乎其神。我自身作为一个物理转金融的人来谈点我的看法。首先，金融是一个很大的学科的，就像物理也是很大的一门学科。做IBD，M&A或者传统上的trading的，按很多人的定义都是金融。对于这类的金融来说，我感觉…
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Risk Quant高考学霸：数学与物理学习上有哪些不同？ - 今日头条()
理科类最具有代表性的两科目，我认为是数学和物理了。对比而言，化学和生物都有点文科的感觉，且需要大量的记忆，与数学和物理在学习上存有较大的差异。数学和物理这两科更强调思维的锻炼，都需要及时总结和反思，可在学习方法中，也有微妙的差别。数学相对物理而言，更需要一定的习题量。我想，这个大家都认同。数学题做多了，就有了“题感”，遇到这类题，不用多去想，就知道要用这个解法。至于为什么这个法可以，那个法不可以，问题的本质什么？不是那么重要。或者，你也说不清楚。解数学题，可以说是一种模式的识别，需要一定的训练量来保证准确率。总之，数学解题，题感比思路重要。而物理呢，相对而言，需要的是对所有定律的理解（太关键了），特别是公式的使用环境和条件的掌握。一道题目，做完了，如果没有加深理解定律，对物理学习来说，那就是白做。充其量，也就算是把学过的公式强化了一下印象而言。每道物理题，我的建议是都要思考其本质是什么？从各个角度来审视题目，尝试各种解法，只要分析方法符合物理规律，各种解法都应当可以得出正确结果，区别只有繁简程度而已。这样才能进一步理解并掌握定律，才能在以后的题目中熟练运用。如果你自己没有总结多少解题方法，建议你看看王尚老师整理的物理自诊断学习，有很多解题切入点的整理，再强调一下，掌握规律是学好物理的前提。不要用数学的学习方法去刷物理题，而应该一题多变，去理解物理解题的核心。题目改一个条件，把已知的改成未知的，把所求的改成已知条件，求解思路就大相径庭，重要的是理解定律的使用性wuli.in。理解透了，做题基本上不一定动笔，先看一看，在脑子里认真分析一下，这道题的解题思路大体上就有了。而后，再去动笔列公式，求解计算。数学就不是这样，必须勤动手，再动脑。对照来看，物理要先动脑，多动脑，少动手。（由高中物理网小安整理）原文地址/38766
数学学好了物理不一定好，物理学好数学一定好
我数学一般考130多。我觉得就是题海战术就对了，就是文中所说的题感。数学不是公式背的好，概念定理理解透彻就能考高分的。整式乘法比较简单，公式背熟了按部就班都会做。但是它的逆运算，因式分解，就难多了，经常需要反复尝试，甚至靠感觉或者直觉。题做的少根本没法玩！
物理就是数学
再多的公式，再多的思维，也抵不过一次实验的美好。然而中国高中生缺少的就是创造性实验
数学解题 题感比思路重要？ 照这么说物理也一样
然而并不是//@蔡先超: 数学学好了物理不一定好，物理学好数学一定好
物理需要逻辑性抽象性推理性甚至于浪漫性思维
北京西城区中学物理教师，关注中学生学习方法与应试技巧等。
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