努力不会背叛你自己[奋斗]
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今天就想聊点这几年做量化的感悟中比较重要的一点，也是我入行之前的疑问，就是这些数学模型到底有没有用？

其实金融和物理最大的区别，就是物理在论证一系列的确定性。换句话说，今天成立的物理理论在未来也一定要能成立。但金融不是，比如用历史数据做的模型，在未来的市场未必会重复过去的资产定价过程。另外金融的理论一般是建立在一系列的假设之上，但这些理论其实都不会真正的全部满足。比如有效资本市场假设(EMH)，不论在哪都不能完全满足，但全球不同市场不一样的有效程度会带来不同的市场中资产重新定价波动和时长，而这个又会衍生出交易费用分析(TCA)等等一系列可以定量分析的领域。

其实到最后，量化模型给出定价和预测的一定不是一个值，而是一个分布。而金融量化模型也大都是在做因子相关性研究而非归因研究，所以需要人为的选择符合经济学含义或者市场理论的因子，而不是只是看回测或是统计的显著性。说到底，量化一定是数学模型和人对市场判断的一个结合，缺一不可。

所以我个人的经验就是，做量化研究岗位，在学校要打好数学，计量经济，和统计底子。另外不要闷头就扎在这里，也要多关注市场，多打磨自己的市场认知。技能永远都不是难学的，最难的还是那些看不见摸不到的市场敏感度，这也是”好”和“卓越”之间的区别。

#金融##量化# https://t.cn/z8qOfej

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