(转)连载|风雨华尔街——纽约工作札记2-新东方前途出国

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    (转)连载|风雨华尔街——纽约工作札记2

    2017-08-14

    编者的话:华尔街顶级投行的工作真的如影视剧中那样电光火石间短兵相接吗?本文作者在华尔街工作5年,参与了重要项目,走入金融世界的核心,感受到了业界和学校之间的巨大差距。公司的同事背景多样,也让他大开眼界。更让人艳羡的是,工作并没有挤占全部生活时间:聚会、庆生、看球赛、包饺子,活色生香的纽约生活在夜色中狡黠地眨着眼睛。华尔街奋斗的青春,就如那变换纵横的曲线,永远在人生中闪烁。

    虽然我上班在Midtown(中城),但却住在离华尔街很近的一幢叫2 Gold Street的公寓楼里,凡是在曼哈顿下城待过的人多半都会知道这个公寓楼。我和两位哥大的同学一起分租了一个由两居室隔为三居室的公寓,每月的租金接近5000美金。我的很多美国同事和朋友会把月薪的三分之一花在房租上,但是像我这一代家境比较普通的留学生还是能省则省。 


     

    我们这个公寓毫无悬念地成为了其他哥大校友,乃至NYU(纽约大学)、Fordham(福德汉姆大学)以及从美国各地学校来纽约打拼的同学朋友的聚会场所。鼎盛时期,我需要在公寓里放一个吧台,买来伏特加、龙舌兰、朗姆、琴酒以及其他甜酒柠檬汁调制鸡尾酒为Party助兴。周四的晚上就迫不及待地要开一桌德州扑克的牌局,到了周末更是变成新人来埠、朋友过境、生日、订婚的聚会场所,变成Wii游戏的赛场,变成洋基棒球队和巨人橄榄球队获胜的欢庆之地。进入Holiday Season在美国一般指从复活节开始到圣诞节、元旦之间的节日季。对于中国留学生来说,自然要再往后延至春节),公寓里更是延绵着火鸡、饺子的香味和Auld Lang Syne是苏格兰诗人彭斯的名作,歌曲在中国被译为友谊天长地久,是很多西方国家在新年夜的必唱曲目)的旋律…… 

     

     

    像我这样在国内工作了几年才出国的人,社交圈里不可避免地更多地是中国同学。不过在工作中,同事的背景却极为多样化。我所在的IRD(利率衍生品)组的头是法国人,他极度鄙视公司咖啡机里的咖啡,团队活动无一例外是找一家特别好吃的法国餐厅,还一定要点一瓶特别贵的红酒。Equity(股票)的头是一个土耳其老头,每天都系领带,特别老派,键盘打字只用两个食指,却打得飞快。和曼哈顿的每一家金融公司一样,我们各个组也几乎都有印度同事,他们一边摇着头一边跟你说yes(严格地说,其实是一边晃着头一边说yes,但难免给人是在摇头的错觉)。有一次我跟一个印度同事中午去吃一家据说是特别好的汉堡,排了很长的队却被告知只卖牛肉汉堡,他于是非常淡定地跟我说,你慢慢吃,我先走了。与我相隔两个工位有一个巴基斯坦同事,他已经很多年没有回家了,有一年他终于决定休假回家,却一脸阴郁,因为他不确定这一走是否还能拿到入境美国的签证。IT团队里有一个黎巴嫩同事,还有一个犹太同事,看上去关系还非常的好…… 


     

    我参与负责的客户中有著名的千禧基金(Millennium Management),还有哈佛大学的捐赠基金(endowment fund),股票组一个朋友的客户里甚至有索罗斯基金。这些如雷贯耳的知名基金突然变得如此近切,让人有一种终于走入了核心金融世界的自豪,但同时也让我明白,金融真的是学校和业界差距最大的一个领域。 

     

     

    学校里每门专业课都考A,绝不能说明你就能够成为一个好的从业者。系里的许多教授本身没有在金融行业里工作过,只能够教给你基本的理论,而金融行业里不同的部门,买方或卖方,不同的职能,前台或后台,不同的资产类型,股票或固定收益,其背后的盈利模式,所需要的技能,工作的内容,很大程度只能在入行以后重新学习。行业当然也会从学术界里汲取最新的理论动态,我每个月都需要读一些最新发表出来的量化金融方面的论文,但之后行业对这些理论进行实际应用得出来的经验和所作的调整,都是不会反哺给学术界的。 


     

    我在公司做的任何工作,哪怕是我完全靠自己独立完成的程序模块或者模型,都是公司的知识产权。这些都写在入职时签署的七八十页长的法律文书中——没有人会仔细地去逐条阅读。几年前一次哥大同学聚会上,我听到一个未经证实但十分震惊的消息,就是我们那一届里已经有两个同学被FBI起诉了。一个涉及内幕交易,另一个就是因为跳槽时把上一家公司做的一些工作成果带到了下一家公司。 

     

    我在入职后不久,就被要求参加到一个有关投资组合优化的项目中去。投资优化背后的一个重要的数学原理就是“线性优化”,线性优化有非常多的实现方法,但一个致命的缺点就是数据量大的时候速度很慢。我本科读数学时在一个教授的指导下做过一个用非线性的方法解线性优化的课题。就是依靠这点积累,我经过两周的尝试把公司模型在部分情境下的运行速度提升了30%。 

     

      

     

    大概是得益于这一次的工作,后来当次贷危机到来时,当整个金融市场陷入百年来最大的癫狂,当许多基础利率都不再符合常识,当描述它们的模型都不再管用时,公司让我参与到了一个极富挑战的项目中,试图为这种前所未有的局面下进行利率曲线的校准(calibrate)找到全新的方法…… 

     

    【未完待续】 

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