金融博士一般研究什么地方？
我目前主要的研究领域是量化投资，也做行为金融学、个人理财等方向的内容。 这里主要介绍一下我的研究方向——量化投资。其实量化投资也不是一个很新的研究领域了，早在20世纪60年代，Quant这个名词就被提了出来。早期的Quant大多来自物理或者数学的背景。随着计算机技术和统计分析在金融行业中的应用，越来越多的同学选择Quant作为自己的职业目标。
目前Quant的工作大致可以分为两类，一类是quantitative anlaysis（定量分析），另一类是programming（编程）。 Quantitative analysis主要是利用统计和数学的知识来完成对问题的分析。
举个例子，比如现在股票市场整体表现不好，你是否可以通过历史数据来证明大盘涨或者跌的概率各是多少呢？又比如你想预测未来几个月黄金的价格走势，你又能否通过不同的数据分析得出一个合理的解？这些都是Quantitative Analysis的问题。
Programming方面需要掌握更多的技能，因为编程语言更新速度很快，目前比较流行的是python，R等等。这些语言都可以用来完成同样的目的——编写程序从数据库中加载数据然后进行一定的计算。不过python相对于R来说使用更加简单，所以被越来越多的人所使用。
除了以上提到的两个重要的部分之外，作为一名Quant你还应该了解交易策略，期权，债券，基金等方面的知识。这样当你的客户（基金经理或者投资人）问到有关的问题的时候你可以给出比较全面的解答。 我所在的研究院除了Quant以外还会有一些其他方向的分析师。因此平时也会接触到不同行业的分析。例如近期在做关于消费行业的分析。虽然每个人的研究重点不一样，但是基本的方法都是类似的。
首先会有相关的理论基础作支撑，然后在 data-driven 的过程中不断完善自己的方法。当有新的问题出现的时候也会及时地作出调整。 所以只要掌握了正确的学习方法，并且有一个良好的思维框架，学习新知识其实不是一件难事。