很多天過去,當(dāng)我回想起來這噩夢般的6個小時,都依然覺得神情恍惚,無法思考。

 

一個很平凡的下午,收到Morgan Stanley郵件說,Quantitative Finance Program希望你來跟我們Securitized Product Group的一個Manager進(jìn)行一個on-site interview.

于是我來美的首次面試就華麗地獻(xiàn)給了華爾街最quant的一個公司的最quant的一個組的一個大boss。

其實on site一面的時候,與Managing director相談甚歡,給MD發(fā)follow up郵件,回信熱情洋溢,最后說I look forward to coming back to you with next steps.

回想起來,MD的問題確實是很簡單的,只問到了fixed income和比較基礎(chǔ)的stochastic calculus, 基本上知道伊藤引理和Black Scholes的推導(dǎo)足以。其余的便是聊mortgage back secuirity的modeling,一直是我在問,他在講。

我當(dāng)時怎么知道這是噩夢的開始。

幾天后收到HR郵件,7個背靠背的interview. 從associate到vice president再到executive director.

第一個interviewer是個UIUC的物理學(xué)PhD。

 

我特意找美國人打聽了一下,答曰UIUC的graduate school極強(qiáng),絕對屬于頂尖級別。

第一個問題什么叫securitilizaton(證券化),答曰it is the process of combining loans with similar characteristics for collateral to issue debt.

PhD GG點頭。我暗自慶幸自己背了定義來的。

接著他從我簡歷上的第一個項目問到最后一個項目。從data的source, distribution,sampling,bias,問到regression method, model assumption,why this assumption, why this indicator, why not other indicator, 再到conclusion, how to interpret,how to explain,最后問我認(rèn)為model應(yīng)該如何改進(jìn),各種細(xì)節(jié),精確到汗毛。

 

其中不斷地質(zhì)疑模型的數(shù)據(jù),假設(shè),建模,結(jié)論,我便把當(dāng)年簡大人搪塞我的各 種理由一一搬出來搪塞他。

 

總而言之,那些模型在他眼中仿佛都是玩具·····

從我過去工作中問不到任何有營養(yǎng)的內(nèi)容的PhD GG又轉(zhuǎn)而問我高中物理競賽考什么。

 

于是連力學(xué)光學(xué)都不知道要怎么說的我,手舞足蹈語無倫次地解釋了半天,PhD GG疑惑地看著我,仿佛見到外星人。

最后GG拿出一張紙,兩道概率題,我掙扎了很久很久很久,做出來一道。然后時間到。

 

GG收走我的卷子,說,下一個interviewer馬上到。

第二個interviewer是個斯坦福PhD,長得,就是,一看便是天才+神童的長相。

 

你們明白我意思么····

 

就是,我看到他的瞬間,就覺得,我跟他的智商水平,根本就不在一個數(shù)
量級上·······

頭兩個問題很簡單,數(shù)學(xué)問題,只是我在美式度量衡上犯了很大的錯誤。

第三個問題VaR,算法,Conditional VaR, 然后給分布給我,要我算,我積分積了半天,積錯無數(shù)次。順帶著問我標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布各種quantile的值,不偏離一個標(biāo)準(zhǔn)差的概率是多少。

 

完全不記得這些數(shù)字的我,只能暗暗痛恨我怎么就不是個人腦計算器····

第四個問題半物理半數(shù)學(xué),大約是一個人在一個動態(tài)的平臺上以某種隨機(jī)的形式射箭,問落點的概率分布。

一上來,完全沒想法。在斯校男的提示下,找到了累積概率分布,然后就是各種恐怖的帶arctan(1/x)的積分求導(dǎo),我歷經(jīng)若干次換元,若干次隱函數(shù)求導(dǎo)之后終于得到答案。

但是這個函數(shù)竟然不收斂。

 

竟然不收斂啊?。?!

斯校男很鄙視地看著我,說,我給你5分鐘,你搞清楚這是怎么回事。

第五分鐘的時候他抬起頭說,想清楚沒,我說,tanx在實數(shù)軸不連續(xù),要分段定義。

他說好吧我相信你知道怎么做。

 

其實我根本不知道。

然后時間到了。


第三個人是哥大Master,唯一的一個Master。

 

我心里暗暗想著,救星啊,人民的大救星。

于是最慘烈的過程開始了。

在長達(dá)45分鐘的時間里,我完全不能答對任何一個問題。

他不停地問各種衍生品的期望收益率,我一直用錯誤的方法給他答案,于是,不論我說什么,他都很淡定地回一句,this is not true,然后舉一個反例。

后來我情緒完全崩潰了,直接回答不知道,他再說一次this is not true我便萬劫不復(fù)。

最后我終于明白了他是想要我算beta····which,我連securities的公式都沒記清楚。

我內(nèi)心頓時無限委屈,要我算這個,早點說啊,我直接說不會就完了····大家都這么忙,干嘛互相浪費時間·······

大約是為了安撫我,哥大GG問了一個很簡單的C++的stack和heap的問題。

 

然后說,祝你好運,翩然而去。

第四個interview是哈佛男A。

哈佛男的問題大多不難,但是一直拿我當(dāng)計算器用。

比如30年的zero coupon bond, 2.5% risk free rate,價格等于多少。

 

我說100除以1.025的30次方啊。

 

哈佛男愣了一下,說,等于多少?

我震驚了一下,心想從來不知道這個要心算的。

 

掙扎了半天,將分母泰勒展開,再求商,給了一個數(shù)。

哈佛男說,you pay too much for it.

我說,大概是因為我泰勒展開只取了一階····

后來我才知道,貌似有個牛叉閃閃的rule of 72可以簡單心算bond price. 

 

可是,21世紀(jì)了,我怎么知道這些東西會要人算···

他又問各種coupon bond的price,各種等比數(shù)列求和,各種多項式展開,仿佛回到高中。

然后他開始問宏觀經(jīng)濟(jì),美聯(lián)儲的quantitative easing, 原因,機(jī)制,結(jié)果,美國的enterpreneourship,美國對其他國家的影響等等。

后來他問了一個很奇怪的問題,于是我愣了大約5秒鐘。

 

他說,你學(xué)過宏觀經(jīng)濟(jì)么?

 

我說,學(xué)過···

 

他說,他們沒教你怎么樣對經(jīng)濟(jì)形成一個觀點么?

 

我說,這個靠自己去follow market….

他說,你這個program到底教什么呢?

我努力listing…

他打斷,說,你在國內(nèi)有很好的工作,或者說,你在中國什么都有,你來讀這個項目是為了什么?
就是為了一個美國的身份和機(jī)會是么?


我如遭雷擊,半晌無語。

對于why finance, why CMU, why investment banking這類的問題,我排練過一百遍早已爛熟于胸。

 

可是當(dāng)他用這樣的形式拋出這個問題,我忽然覺得心里狠狠地痛了一下。

很長很長的時間里,我都一直無法拋下過去。

 

對于我所離開的,所放棄的那些,始終都覺得無法言語的傷痛。

 

可是我什么都不能說。

自己選的路,跪著走也要走完,沒有資格抱怨,也沒有資格懷念。

可是他真的很準(zhǔn)確地戳到了我的痛點。

從那個問題之后,我一直心情很低落。

 

我放棄了defending myself。

 

他說,我剛剛面了兩個人,一個是愛爾蘭的第一名,一個是印度的99.95%quantile,你覺得他們比較impressive,還是你比較impressive?


我說他們比較impressive。

他說你還有問題么,我說沒有。

他說,你可以下去買午飯,下一個interviewer 15分鐘后到。


渾渾噩噩地走出Morgan Stanley華麗的大廳,走在冰冷的紐約街頭我突然就很想哭。

我真的很想家。

 

我真的很想你。

我放棄的這一切換來一個多么諷刺的問題啊。

我匆匆塞了些食物,努力努力地調(diào)整心情。

 

當(dāng)時我還不知道,這一上午只是噩夢的開始。

第五個interviewer背景未知,只知道是computer science出身。

各種equity pricing,option pricing,心算black scholes的簡化版本,心算開平方,心算lg4000000000,各種C++。

我心不在焉的,算得很慢很慢。

code不會寫,只說了大概想法。

 

大概是C++怎么處理excel sheet里的數(shù)據(jù),which,完全沒見過。

心算開平方?jīng)]算對,他說,you are close, but not right。

 

不過時間到了,我同事已經(jīng)在等了。

第6個便是傳說中的哈佛男B,國際數(shù)學(xué)奧林匹克競賽美國隊成員,又是一個一看便知道智商高過我們普通人數(shù)量級的外貌。

先是最大化期望的問題,算錯了,經(jīng)提示改正。

他說,我問你一個簡單的finance問題吧。

然后最crazy的部分來了。

我完全沒聽懂。

又問了一遍。

依然沒聽懂。

問了無數(shù)問題后,終于明白他是要我給一個delta neutral, long gamma的portfolio定價,如果underlying price服從以下分布:

a)帶跳的幾何布朗運動

b)帶time-variant的飄移項的幾何布朗運動

which, 我根本沒想法。

然后是兩個C++ code題。

第一題居然會寫。

 

寫完了他說,你這個算法可以,但是memory不夠efficient,重寫。

 

大抵是我不應(yīng)該用可變長度的數(shù)列。

 

于是我和他為了在一個for循環(huán)里是先算甲還是先算乙的問題糾結(jié)了半天,結(jié)果我錯了。

好不容易寫完了code,他端詳良久,然后說,你這個不行,然后給我畫流程圖證明為什么不行。

 

彼時我大腦已經(jīng)完全空白,無法思考,不論他說什么,我都是茫然地看著。

 

最后他說,不對,這個可行。

 

我松了一口氣。

第二題寫C++ code矩陣求解,即解一n元一次方程,which, 我連想法都沒有。

他看他的材料去了,我在草稿紙上畫畫。

過了5分鐘他過來看我的紙,我bullshit了幾行代碼,他說,恩,我大概知道你什么意思了·····你想用兩個for loop迭代求解….

我大驚,這都可以?


第六個interviewer已經(jīng)來了,于是代碼題匆匆夭折。

 

韓國GG。

這是直接帶著卷子來的,第一題binonimal tree求option price,對了。

第二題是帶相關(guān)性的聯(lián)合正態(tài)分布的兩個隨機(jī)變量的條件概率分布問題。

 

我很糾結(jié)地開始寫雙重積分,韓國GG說,你這樣會算死的。

我無想法,他說,找線性變換。

我忽然想到的確是有公式消除相關(guān)性的,不記得了,只能從頭推起。

找到新的變量,依然不知道怎么算概率。

GG無奈地提示說,換坐標(biāo)系啊。

我疑惑狀。

再提示說,找面積啊。

我趕緊畫圖,發(fā)現(xiàn)是一個無窮比無窮的面積。

我想了半天,用一個正方形框住,然后算面積比。

GG說,錯了錯了,坐標(biāo)系上的點不是均勻分布的,靠近原點的點概率大,你不能用正方形····根據(jù)原點對稱性,你要用扇形····

我作恍然大悟狀,然后想他大概在心里鄙視我一千遍了吧。

GG站起來,說,我有個會,不能回答你的問題了,你回家去吧。

于是,我第二次恍恍惚惚地走出了Morgan Stanley的大門。

下午4點50分的紐約,天已經(jīng)全黑了。

 

衣著單薄的我只覺得徹骨的冷,徹骨的冷。

 

時代廣場上燈火通明人潮熙攘,讓我仿佛有種錯覺,像是回到了那些獨自走過光谷廣場的日子。


當(dāng)時的我,還是會愿意時??纯茨切┤A麗的燈紅酒綠的世界啊。

我不想回頭看。我還要趕回downtown。還有50分鐘,fixed income課就要開始了。

坐在紐約百年歷史的破舊的地鐵中,我看著車窗中自己狼狽不堪的倒影,努力告訴自己不要哭。

 

在這個壓抑到死的城市中,我無法呼吸,無法思考。

 

我頭腦一片慘淡的空白。

我真的很想就這樣一直發(fā)呆發(fā)下去。

直到,

”Next stop, Wall Street.”


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