量化行业为啥看不起计算机科学博士？相比统计/数学博士

这在很大程度上取决于你面试的公司和团队。如果你是侧重于低延迟编程/GPU/FPGA 的 CS 博士，HRT 或任何 HFT 团队都会要你。2Sig 喜欢人工智能/ML（如模式识别、数据挖掘、DL、RL）领域的 CS 博士，甚至可能比统计/数学领域大多数专业的人更喜欢。JS 其实并不在乎；他们只想要最聪明的人，也就是 IMO/Putnam（至少你应该能做他们的脑筋急转弯）。Citadel/Pt72 不按公司面试候选人；你要试一试独立的团队，侧重点可能大不相同。

在 FANNG 工作过/实习过通常是一个很大的加分项，而且这些地方对 CS 博士来说很容易进入。几乎所有地方都会测试 leetcode 技能，很多地方还会问 DS/ML 问题--这些又是 CS 博士的强项。我认为，平均而言，CS 博士进入这些公司的机会最大。

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即使目前存在数学/物理学博士优先的观点，但这不会永远持续下去。公司永远都在寻找顶尖人才，许多中高级研究员可能对此持否认态度，但如今顶尖的计算机科学博士项目比顶尖的数学或物理项目更具竞争力。

此外，现在的经济学家也越来越商品化，博士可能是首选，但并非必需。像 WorldQuant 这样的机构，其商业模式就是入门级的阿尔法猴子，而在麻省理工学院从事了 7 年的纯数学研究，仍然可以让你找到一份入门级的工作，而 CS 本科生则比你更有职业发展潜力。

攻读博士学位是为了热爱游戏，而不是为了优化量化金融的职业生涯。