从Quantitative Modeling的角度来说，有两大主流的方向：Stochastic Calculus（随机微积分）和Statistical Learning（统计学习）。这两个主流方向基本涵盖了你所有可能用到的技术——随机微积分，或者说金融数学，提供了各种衍生产品的风险估计基础，也是处理新型资产定价的常用方式；而统计学习，则包罗计量经济学、时间序列分析和各种机器学习方法。我个人比较喜欢用Q measure世界和P measure世界来指代这两种方法，因为统计学习主要在真实概率空间进行分析，而随机微积分在基于无套利假定而设立的Q概率空间进行分析。
好吧，我相信你已经晕了——为什么在真实概率空间外，还会有一个Q概率空间，这不是一下子可以说清楚的问题，我就给一个简单的例子，剩下的如果你还有兴趣可以再自己研究：
假设现在只有两种资产，一种是股票，一种是债券，假设一年后这个世界只有两种情景，一种是好市场，一种是坏市场，各自出现的概率是60%和40%。我们画一个表格，就有：
t=0 | t=1 Good (60%) | t=1 Bad (40%)
Stock 1 | 1.2 | 0.8
Bond 1 | 1.1 | 1.1
表格里面的数字代表价格，比如第一行表示股票今天1元，一年后在好的情况下变成1.2元，而坏的情况下变成0.8元；第二行因为债券是固定收益，两种请都是10%的收益。
那么在P概率空间（真实概率空间），股票的Expected Return就是：
也就是4%，那么这不符合金融数学均衡思想，因为其期望收益和无风险回报不相等（10%）。所有Q measure下面的两种情况的概率应该是75%和25%，这样股票的回报就成了：
这样满足了理论微观经济学的各种假设，你就可以基于此概率去定价一个期权了，或者其它更加复杂的衍生产品。
这套体系由Arrow在1965年建立，之后他也成为了诺奖得主。而基于这一体系诞生了Black Scholes（1973）期权定价公式，在很长一段时间内被业界奉为圭臬。
但是这一体系太理论化了，在实际做交易的时候会缺少指导意义。就好比Wolf of Wall Street里面，Can you sell the pen now，那支笔有理论价值，比如市场同类的价格是多少，成本是多少，不能偏差太多，不然就有套利，但是你的交易价格可能远远偏离这个价格，因为这一单取决于购买者的现实需求，而这或许可以从历史交易数据中得出，这就是统计学习方法可以应用的场景。
在业界呆了一段时间后，我开始重新思考这个问题——为什么1960到2000年大量的金融研究在随机微积分领域开展，而2000年后，大量的金融研究开始应用越来越复杂的计量经济学和机器学习方法。我个人的看法是——早期数据的缺失，使得数学建模——随机微积分成为唯一可行的方法，而2000年后数据的蓬勃发展，使得统计学习成为可能。要知道Fama在1970写有效市场理论市场的数据是Dow Jones里面30支股票的10年日交易数据，这是当时的大数据，而现在，所有股票的每单级别的数据也不罕见了，数据——信息驱动研究的变化，在每个领域都是一样。这不难解释为什么机器学习逐渐主流了——30年前没有数据，何来金融统计分析？
这两种方法（Q世界与P世界）在一定假设下可以得到相同的结果，比如你设定同样的无套利、经济人理性等条件，随机微积分与统计学习可以得到非常接近的期权定价。但是统计学习的好处是，你知道这个世界的不完美，你可以随意放松无套利和理性交易这些太过严格的假设，依然获得鲁棒性不错的模型。
那么在今天的Quant世界，这两者的应用是怎样的呢？做风险和定价的Quant，还是采用传统的随机微积分为纲领，这种方法算出来的价格被交易员用来作为交易和对冲的指导，但是交易员的报价还是根据自己的判断来进行；在山的另一边，做程序化做市（Automatic Market Making）、资产配置或者高频交易的Quant，无一例外的活动在P世界——基于大数据和先进的机器学习来发现交易机会。
是信息行业的发展重塑了整个金融研究，但这不意外——要知道数百年前就是提前获得的关于英法战争结果信息帮助了罗斯柴尔德家族成为欧洲金融霸主——信息一直就是金融中最关键的edge。
从Quant自身来说，我觉得P世界——统计学习方向是未来，随着数据越来越多，实证方法很有可能长期成为主流——甚至随机微积分的传统强势领域也可能为之侵蚀。但是随机微积分领域的很多理论与方法是古典经济学的集大成之作，如果你想获得更好的直觉，这些是必须深入研究的，不然你很可能沦为反复在同一数据上使用不同的统计包碰运气的data miner。
Quant其实只是一种绝对理性和数量化分析思想的践行者。也许今天我说的这些是Quant需要的技能，5年后或许又有了全新的一套体系。要做好一个Quant，唯一必须的就是对理性的信仰和Unquenchable Curiosity。
