根据检索结果，华尔街招聘博士生（尤其是理论物理、数学、金融工程等领域的博士）的核心原因可归纳为以下几点，但需注意用户问题中的“带表格”可能为表述误差（或指特定申请流程/量化模型中的表格工具），以下为综合分析：
华尔街金融机构（如对冲基金、投行量化部门）依赖复杂的数学模型进行资产定价、风险管理和衍生品设计。理论物理、数学等领域的博士生具备以下优势：
建模能力：物理学家擅长从现象中抽象规律并建立数学模型（如随机过程、微分方程），这与金融资产价格波动的分析高度契合。
数据分析技能：理工科博士通常掌握编程（Python/R/SQL）和统计方法，能处理大规模金融数据。
严谨的研究方法：博士阶段的学术训练（如假设检验、算法优化）与金融工程中的策略开发需求一致。
跨学科适应性：物理或数学博士可通过短期金融知识培训快速适应量化金融岗位，而金融学博士则直接具备专业背景。
历史传统：自20世纪80年代起，华尔街开始吸纳物理学家和数学家（如文艺复兴科技创始人詹姆斯·西蒙斯），形成“宽客”（Quants）文化。
校友推荐机制：顶尖高校的博士项目（如斯坦福、哥大）与华尔街机构有紧密合作，校友网络推动内部推荐。
高薪吸引：量化岗位薪资远高于学术职位（如对冲基金研究员起薪可达20万美元），吸引博士转行。
岗位细分需求：风险管理（Risk Modeler）、衍生品定价等岗位明确要求博士学历或同等量化能力。
若用户指申请流程中的表格，可能是：
量化岗位申请材料：如风险模型岗需提交编程测试、数学建模案例等标准化表格。
模型输入工具：金融工程师常使用Excel、Python Pandas等工具处理数据表格，构建定价模型。
如需进一步澄清“带表格”的具体含义，可补充说明。
温馨提示：
