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为什么量化金融从业者和学者之间的差距如此之大？
性格，主要是。
攻读大学学位、博士学位或撰写研究论文没有任何压力。每个人都可以攻读博士学位，时间充裕，在智力上没有太大的挑战，而且在你完成博士学位后，没有人真正会飞。它很可能会吃灰尘，见鬼，我认为即使这样也过于乐观。在你毕业后，没有人再研究你的博士学位，我不会感到惊讶。我的一个博士毕业的朋友毕业后给了我，他甚至没有给父母看，因为他们的航班被取消了。
这是关于将你的理论付诸实践。这与性格有关，仅此而已。在金融世界中赚钱不一定有意义。你的策略没有必须在数学上是合理的。很多人不明白这一点。
如果你在银行工作，只要你保持在银行和监管机构设定的监管范围内，并且你赚钱，无论你的模型在数学上是否合理，没有人会在意。试着向你的教授解释一下。
更好的是，在不受监管的环境中，例如对冲基金，没有人会从头到尾都在乎。
很多学者能够做到这一点。那些成为学术界家具的一部分，那些一直专注于在期刊上发表文章的人。为什么？因为这就是他们在学术界保持相关性的方式。
另一部分是学术界的大多数量化金融在金融从业者的世界中没有真正的价值。例子？Nitwit 实用程序功能。你他妈的打算怎么办？主观胡说八道。
了解风险厌恶、风险中性、风险寻求的基本概念很重要。用效用术语来量化它是没有意义的。你的功利感和我的不一样。
除此之外，学术界不明白有些部分，无论它看起来多么糟糕，或者“在数学上运作”，仍然是金融机构必须遵守的法律。一个很好的例子是为在英格兰受监管的银行报告风险价值。
这是一个有缺陷的概念。男孩是不是有缺陷。
然而，我看到大学生跳进来，他们表现得很惊讶。
“先生，你们正在使用风险价值模型吗？”。
“我们的教授告诉我们，它已经过时了……我们已经为这些风险调整后的绩效衡量工具建立了新概念模型，我认为我们应该这样做吗？”
在金融从业者的世界里，不幸的是，规则是由审慎监管机构（目前）英格兰银行和欧洲银行管理局 (EBA) 制定的。一个例子如下：
这些是由监管机构制定的实际规则，当今社会的学术界都可以（或许应该）确定这些规则。那，是的，那可能是学术界和金融从业者世界之间的桥梁。
目前，我没有看到它发生。
上面的效用函数示例太真实了。我记得我们中间有一个学生在为我们工作时正在做他的论文，他的教授希望在研究资产配置模型的同时在他的论文中使用效用函数。我们拒绝了（因为它在现实世界中没有价值），争吵随后导致这个人的论文不及格，最终他的硕士总成绩不及格。
但谁在乎呢？他没有，因为我们关心他的工作态度而得到了这份工作，现在他是伦敦 Lazard 的一名董事，年薪 6 位数。
那个教授，他几年前退休了。
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