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。
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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。
— 完 —
本文作者：李望
【知乎日报】
你都看到这啦，快来点我嘛 Σ(▼□▼メ)
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