Richard Duan 博士 | 超越数字的职场生涯——驾驭风险:从交易所汲取的点点滴滴

编者按

量化金融的职场生涯有没有超越数字以外的部分?如果金融界是一台机器,而大多数的人甘愿做这台机器上面的零件,那么有多少人在问这台机器它本身的意义在哪里? 段博士将这个问题提给大家,也提给他自己。他用一系列生动精彩的案例诠释了量化金融不仅仅是量化,也不仅仅是金融。毋宁说,段博士谈的是生命的智慧。

01. 什么是量化金融?

我从事的这个行业,叫做量化金融。

量化金融,这个名词在30年前并不为人所熟知。一般人提到金融,往往想到的是股票、期权或期货的交易,将其视作一种娱乐性、赌博性的行业。鲜有人意识到,实际上可以将金融视作一个科研项目,通过数学模型、物理定律的运用来进行模拟,从而预测未来的走势。或许你会认为,量化金融就是将打游戏的框架应用到现实生活中的股市交易中,只不过这里你不是在赚取经验值,而是账户中的数字;你也不是掠夺敌人的财宝,而是从华尔街上那些输家手中夺取财富。这种理念或许并非错误,实际上,你已经抓住了这个领域90%的本质,但还存在关键的一些遗漏之处。

让我来分享一下我认为你可能缺失的部分。首先,我想告诉大家,在我所在的领域,超过99%的人都渴望成为富翁。这不是我个人的估算,而是来自于一位在这个行业取得巨大成功、备受尊敬的职业教练的数据。他与众多金融界的大亨和领袖交往,发现大多数人进入金融行业只有一个目标:赚钱,成为富翁。那么,让我们思考一下,如果一个行业中超过99%的人都渴望致富,这个行业会是怎样的?或许不仅仅是行业,如果一个国家中超过99%的人都在考虑如何占据他人的便宜,那这个国家又将是何种模样?这无疑是一个丛林法则的国度,一个以丛林法则为主导的市场,是吗?

我的第一份工作是在华尔街做股票交易员。刚开始时,我对这个行业一无所知,但经历了两件事。首先是有一位师傅亲自教我如何进行股票交易;其次,由于我采用的是量化方法,我将他教授给我的知识转化成了数学模型。然后测试和应用这些模型。最终,我将我的师傅的行为转化成了一个机器人的形式。这个机器人可以执行与他相似的交易,只是他拥有更大的权限,比如说,这个机器人只能交易100股,而我的师傅可能能交易10万股,甚至100万股。这种方式可以控制风险,对机器人进行控制。因为使用机器来赚钱,一旦建立了几个数值模型,有些可能会在某一天亏钱,但有些会赚钱。因此,基本上在一个交易周里,大概有4天是盈利的,有1天可能是亏损的,但亏损的并不多,而赚取的收益则可能非常可观。

所以,当赚取丰厚利润的时候,老板们会感到非常满意,认为这是一种成就。他们将自己的成功归因于将自己塑造成了机器人来赚钱,因此感到非常高兴。在这种心情下,他们会带领手下的员工,包括像你我这样的朋友,做一些事情。首先,他们会教所有新加入公司的员工学会打德州扑克。所以,在股票收盘后,结算完所有账务后,我们会一起玩扑克。

德州扑克是一个赌博的游戏。要在华尔街上成为一名像狼一样的交易员,你一定要非常擅长德州扑克。因为德州扑克教会你三件事情。首先,它教你要用数字来计算你的收益。比如说,你下了多大的赌注与你手中牌的胜算有很大关系。如果你的牌并没有什么胜算,却下了很大的赌注,那就存在很大的风险。当然,即使对方的牌比你的更强,但是你的气势比他强,你将他吓倒了,也许一两次你可以这样,但是长期来看,你会输得很惨。所以,如果你要玩德州扑克,你必须懂得计算几率和概率,以及弄清楚你的胜算率。

其次,你需要找到合适的时机。这需要练习你的耐心。有可能你和很多人玩德州扑克,但每次你手里的牌都不是很好,所以你每次都会有点亏。你需要有耐心,等到有一次你手中的牌非常好的时候,才把之前亏的都赚回来。所以,这首先是在练习你的统计学知识和心算能力,其次是在练习你的耐心。

第三点是他告诉我,Richard,你最大的缺点就是看不透人心。他说在华尔街上要成为像狼一样的交易员,你必须擅长洞察人心。你需要能够分辨出什么时候人在紧张,什么时候人在装蒜。你要看得出什么时候人是用紧张来装蒜,什么时候人装蒜得很紧张。只有当你能够洞察人心时,你才能成为一个优秀的交易员。所以,在我们打完德州扑克之后,他会带我们做另外一件事,那就是去爱尔兰酒吧,因为他是爱尔兰裔的。

然后他会说,我觉得你这个性格,今晚你应该喝这种鸡尾酒。他非常懂得酒文化,非常了解各种酒的调配方法,因为他以前就在酒吧当调酒师。我记得有一次,他告诉我要点一种酒,叫做黑暗一击,也就是a shock in the dark。他说你尝一口,然后我再告诉你这个酒是怎么调制的。我尝了一口,哇!这感觉真是终身难忘。

这是一种酒精上头的感觉。这个酒是用黑巧克力加蓝姆酒再加上糖浆调制的。所以,你喝这一口的时候,可能摄入了几千卡路里,而那甜味,真是太难受了。所以你们猜猜,我喜不喜欢去爱尔兰酒吧?我想你们从我的语气中就能猜到,我是非常不喜欢去爱尔兰酒吧的。因为酒吧非常吵闹,音乐声音很大,你必须凑近别人才能听到他们说话。

我不是不喜欢品酒,但在我心目中,品酒的感觉应该是坐在长江边上,看着桃花、郁金香,或者兰陵美酒郁金香,手握着琥珀色的酒,享受着优美的风景。我喜欢独自品酒,在没有打扰的环境下,沉醉于鸟语花香、微风拂面的美好时光。这才是真正有文化的品酒方式。相比之下,我个人无法忍受老板那种爱尔兰酒吧那样赤裸裸、极端的酒文化。

但是,如果老板叫你去吃喝酒,你会去还是不去呢?如果公司所有人都去了,只有你一个人拒绝,老板会怎么看待你呢?因此,我的第一份工作给了我很深的体会,即在华尔街上,重要的不仅仅是个人能力,而是个人在社交场合中的表现,有时候你会被迫做出选择。

让我来向大家介绍一下整个量化金融的来龙去脉。这张照片是纽约股票交易所的一景。如果你仔细观察它上面的美国国旗,你会看到写着”纽约股票交易所”,如今它已成为一个旅游胜地。在这底下,悬挂着美国国旗,这里是一个旅游景点。

但是,如果我们追溯其历史,可以追溯到1792年,有24名券商,现在我们叫他们券商,那时可能是股票经纪人,他们共同签署了一份协议,这份协议在一棵树下签署的,这棵树叫做纽扣木。我先不告诉大家,让我们猜猜,纽扣目大概是什么样的树木?嗯,你猜它可能会是一棵高大的树吗?哈哈,树干可能很粗壮吧。它们就在纽扣目下签署了协议。这个协议是什么?他们说,今后除了节假日以外,每个工作日,无论晴天、雨天还是雪天,我们都会在这棵纽扣目下进行股票交易。因此,纽约股票交易所的前身可以追溯到1792年的纽扣木协议。所以这24位股票经纪人,每个人代表着他的客户来买卖股票。这棵树就是当时1792年他们签署的纽扣木。

现在去参观纽约股票交易所,你可能不会注意到一棵非常弱小的、难以为继的小树。在人行道的边上,在纽约交易所的门口,这就是有名的1792年的纽扣木。因为有了这棵树,才有了今天的纽约股票交易所。历史上,纽约股票交易所曾经是主宰全球经济命脉的地方,全球经济都在这里交流。

大约在20世纪20年代初期和中期,它曾占据全球交易的80%以上。当时,股票交易所的情景你可以想象一下,有一个人举着股票,他说我的客户想要买这个公司,然后我的老板会教我一些手势。比如说,站起来,手背向外,就代表着买入;如果手心向外,就代表着卖出。因为那时非常嘈杂,整个纽约股票交易所在鼎盛时期就像一个爱尔兰酒吧,非常非常吵闹。除非你用肢体语言,否则光靠口头喊叫别人是听不到的。所以这些交易员的听觉都非常好。你可以看到地板上铺满了纸,每一张纸代表一笔交易,或者已经撕毁的、取消的交易。当时学徒的工作之一就是在收盘后将地板上所有这些已经扔在地上的交易收集起来,然后进行对账。

这就是现在的纽约股票交易所,你可以看到人们都很冷静。当然,这张照片是在疫情后重新开放的第一天拍摄的,所以非常冷清。但是你可能会注意到一些巨大的变化,比如这些液晶显示屏来显示股票的价格。你可以看到这些股票价格是人工翻动的,直到爱迪生发明了电,发明了电灯泡后,设计了一个电子翻转股票价格的机器,所以爱迪生为纽约股票交易所设计了这个电子翻盘的机器。

这就是纽约股票交易所现在的样子,基本上是一个电脑在运作。纽约股票交易所从人工运作到电脑运作,花了大约20年的时间来完成这一变革。因为纽约股票交易所进入了电子交易所时代,它引领了整个全球金融界进入了电子时代。因为进入了电子时代,也就催生了数据金融,或者说量化金融这一行业。

02. 金融的好处

量化金融就是利用数字、数学模型来投资股票。它有几个好处,我大致介绍一下。

首先,量化金融使用电脑进行股票交易,因此具有高精确度和准确率。由于它依赖数学模型,因此能够对金融数据进行非常精确和准确的分析。其次,量化金融的速度非常快,因为它是由电脑进行计算的。举个例子,如果让你和我一起观察一盘股票,你可能同时注意到的股票数量是有限的,甚至是十个左右,这已经是非常了不起的了。在我所知道的交易员中,最厉害的也只能同时注意到大约50个股票。然而,电脑却没有这样的限制,只要不断给它加存储器,加电脑,它就可以同时观察全球所有的金融产品,其速度是非常快的。

其次,量化金融非常强调创新。物理学和金融有着很大的不同之处。虽然物理学也强调数据、规律和模型,但金融界却是不可逆的。换句话说,物理定律在各个地方都适用,在任何地方都可以进行自由落体实验。但金融界却是一个时间轴,过去发生的事件不一定会在未来发生。因此,量化金融的最大假设是,历史上发生的金融事件将会在未来重演,因此需要不断鼓励创新,研发新的金融产品、投资策略和风险管理模式。

接下来是风险管理。在量化金融出现之前,风险是很难预测和定量化的。但由于量化金融的出现,现在可以测量风险率和波动率,因此风险就成为一个可以量化和控制的数值。

此外,量化金融还涉及几个领域,其中算法交易是非常出名的一个。算法交易是指利用数学模型来量身定制交易策略。举个例子,如果我想要买入1000万股特斯拉,我需要注意如何在市场上操作,以减少市场的怀疑,从而获得更多的收益。

最后是投资组合。投资组合类似于购物篮子,在超市或者现在的网上订餐中,你需要选择不同的产品来进行组合。同样地,作为投资者,最聪明、最有效的策略是分散风险,而不是把所有的资金都投入到一个股票中。因此,投资组合优化是一个重要的量化概念,可以通过统计学来实现。

03. 量化金融的弱点

量化金融有没有缺点呢?首先它的数学模型可能是超复杂到说同样两个量化金融师,我是做量化投资的,另外一个人也做量化投资,我们彼此写的程序可能对方完全看不懂。因为我可能是用量子物理的概念来写我的程序。那么其他人他可能是用人工智能的方式来写程序,有些人是用统计学的方式,有些人用热力学的方式,有些人是用信号处理的方式来写数学模型,所以这些数学模型根据每一个写的人的背景而定,因此写出来的模型是千奇百怪的,非常复杂。

第二个弱点,就是它有可能是过度依赖模型。刚才我们已经讲过了,金融界这个时间轴是只往前走,它不往回走的,所以你过度依赖模型有可能就不会反映到金融市场的不可预测性。比如说如果在 2019 年之前,用所有的历史数据所拟合出来的量化模型,可能从来都没有预想到 2019 年到2022 年的时候,会有一场席卷全球的疫情风暴影响到金融股市,影响到房地产,影响到借贷的行业,影响到期货,影响到波动值,影响到外汇。

因为这件事情在历史上从来没有发生过,或者说在历史上发生的时候,你没有黑色星期五的数据放在你的模型里面,所以你过度依赖你的模型有可能会导致在某些时刻,金融市场在不可预测的时候,你的模型还在转,从而给你一些错误的预测。

当然还有数据品质和适用性及模型的风险。就比如说,我在这世界上见过的最棒的程序员,他不可能写出来不带 bug 的程序。一个再聪明的人,再有能力的人,甚至于他用他自己写的程序来写程序的人,他写出来的程序,也不可能是完全没有错的。所以模型在使用之前需要非常严谨的回测流程。

当然它也缺乏灵活性。比如说它没有办法马上来应对黑天鹅事件,那你的模型一直在运转,遇到市场有黑天鹅事件的时候,你所能做的最快的方式也许就是把这个机线关机。但是你没有办法让这个机器人很快的来应对市场里面即时发生的变化。所以说过度依赖、缺乏灵活性都是它的缺点。

当然它也会过度简化,因为你知道人和人之间做交易,今天我要写一个数学模型来拟合你心中的想法,这是非常非常困难的一件事情。所以市场是由人来决定的。你用模型,最多抓住的是一个宏观的统计学的概念,你不可能完全的模拟复杂的人类行为。

最后有一个风险就是系统化风险。比如说今天我可能是在纽约的华尔街写出来一个程序,但是你可能是在中国上海写出来一个同样的程序,或者你是在山西太原写出来一个同样程序。如果全世界有很多很多的量化金融人士都写了类似的程序,比如说跟风的程序,那么很有可能当这个市场一旦有一个趋势开始的时候,我们所有这些电脑都开始跟风的时候,它会把这个趋势变成一个由电脑所带来的系统性的趋势,而不是由金融产品本身所定义的趋势。

04. 当你在算他人的时候,他人也在算你——我在券商的故事

刚才问过大家一个问题,大家觉得量化金融除了数字以外,大概还有哪些成分?除了你在打一盘大的电脑游戏,只不过这台电脑游戏给你带来的是银行里面的数字的增长,当然也不一定是增长,有可能是减,那么这个时候在这个行业每一天的柴米油盐的生活是什么样子的?我想说,大概还有10%不是仅仅在打游戏。

我跟大家讲一个故事,我曾经在一家券商做事,当然做得也不错,大概也做到了部门总监。我们的公司被卖给一个私募基金,这个私募基金在接手这个券商公司的时候,他就给每一个员工,尤其是忠诚管理者发了一封信,然后按照职位、职称和工龄的不同,给每一个人忠诚奖金,这个忠诚奖金是用这个买方公司的期权来作为报酬,这期权的行权期是 4 年。

因为公司被买了以后,很多人就想自己的职位是不是早晚不保,很多人就会想要跳槽。皇上也知道平民老百姓的想法,所以皇上就给咱们每人一封信,就说如果承诺在这个公司待满 4 年,就给你一个期权,这个行权期是在 4 年以后,行权价大概是买一股子公司的股票15 块 3 毛2美金。期权的意思就是说等到了四年的时候,这个股票公司的股票如果涨到 30 块,你可以用 15 块 3 毛 2 来买这个公司股票。大家就开始算了,那我也算了一下,退休是不够了,大概能够缩短我 15 年的工龄。这样如果我做满 4 年,然后我行使这个期权,如果公司到那个时候的股票价格跟今天的价格是一样,那么大概我可以提前 15 年退休。

那么就在这个公司就又做了 4 年,到了大概行权期满前的三个月,原来被卖给母公司的子公司被我们的老总买下来了,用什么价钱买?是用 15 块 3 毛1买下来的,那换句话说,所有发给员工的这些期权全部都变成0。等于白给公司做了 4 年,当然你也领工资了,但是你可以缩短 15 年工龄的美梦一下子就在那一分钱的差别上泡了汤。

我跟大家讲这个故事是什么意思?就是说你可以做一个量化金融师,你可以做一个量化投资者,你可以非常精于算计,你可以算到每一分每一厘,但是同时在这个职场上,其实也有人在算你的。也许你刚进入到这个职场的时候,你不会看到的那10%,因为每一个人都在做量化金融,每个人都很会算,每一个人都是非常有统计学的知识,非常有电脑学的知识,但是当你在算这个市场的时候,其他人也会在算你的。这个是我讲的第一个故事。

05. 老二跳楼自杀了——我在对冲基金的故事

我跟大家再讲一个故事。我刚刚进入对冲基金大概两个月的时候,对里面的人事关系和其它方面都还不是很熟。因为我们做量化金融也就是捧着一台电脑,所以也不是特别的精于跟主管和手下打交道,那个时候我们这个研究组需要招一个人。

我在求职信中发现一个知名大学毕业的学统计的毕业生,她在大学的成绩相当好, GPA 大概三点九几,老师的推荐信也很好,好像还发表了一篇期刊论文,又是当地的,用她会比较省钱,所以我就通知她来面试。我从前台把这个女孩子接到公司接待室的时候,发现有一点不太对。我们知道在一些商业的场合,要适时机说话,说对的话。但是这个女孩子话太多了,我只是把她从前台接到接待室,给她倒一杯咖啡,这是非常规范的商业礼仪,她却一直抓住我不断地说,不断地要表现自己。

人和人之间是很微妙的,有的时候话太少,人家对你有看法,话太多人家也会对你有看法。这个女孩子进来以后就一直讲话,接着又问我可不可以用一个卫生间,我刚到公司也不太了解,我看到这个会客室的外面有一个卫生间,就说那你去用那个吧。其实我自己从来没有用过那个卫生间,因为我们办公室在楼层的另外一边。结果她进去用了,我在会客室等,等了几分钟,那个厕所里面突然传来女生的尖叫,像我们这种在商业做久了的人,大家都是狐模狗样的,都伪装得很好,不管心里的想法是如何的澎湃,表面上都是非常稳健的。

原来我不知道,在那个公司有一个大家都知道但是我不知道的规定,就是那个卫生间只有皇上可以用,那个卫生间洗手台和水龙头都是金子的。但是我不知道,那个女孩子去用那个卫生间的时候,她没锁门,结果遇到我们的皇上,皇上也内急,就冲进去了。因为这个卫生间本来就只有他用,里面是不会有其他人,皇上冲进去的时候那个女孩子在里面,所以就大叫。

从此以后这个皇上就对我一直翻白眼,不管你进去的时候人家说多么好听的话,你刚刚进到这个公司,皇上就认识了你,你是那个把别人放到他御用卫生间的人,你想这是一个什么样的感受?当然我们后来没有招那个女孩子,因为首先发生了这样的事,我们绝对不可能招她了。其次她在单位所有的人对她评价都一样,其实我们是要来面试这个女孩子的,应该是我们提问,她来回答,结果她就喧宾夺主。有可能是太紧张,有可能这是她的一种策略,不管怎么样,反正她说的话比我们任何一个面试她的人说的话都多。所以诸位如果要去面试工作的话,要记得不能话太少,但是话也不能太多,要伺机而发,要在合适的场合说对的话。

我在那个公司又做了三个月时间,稍微有一点业绩,我的部门也非常被主管欣赏。皇上也收起了他的白眼,大家对我们这个部门看法还是非常积极的。有一天我下班的时候,在电梯间遇到了皇上和他的总监,就是这个对冲基金的老大和老二。总监是做什么呢?总监是做销售部门的部门总管,或者做研发部门的部门总监,他是销售部门。在对冲基金,不管你有天大的本事,不管你多么能够理财,多么能做交易,你有多么好的数学模型,你如果没有销售部门来帮你把投资者的钱拉进来的话,你是巧妇难为无米之炊。所以在这个对冲基金里面非常有趣的,就是说研发部门不是最有势力的,销售部门是最有势力的,因为有了销售部门,这个对冲基金才能收管理费,才能提成,所以销售部门拉进来多少钱,对于这个对冲基金来说是直接的收益,研发部门那是投资之后有成效才有的收益。

那么这个老大还是老二就和我寒暄了一下,往下的电梯来了,我就非常有礼貌地说,二位先请。那人家说,我们不上这个电梯。我们是要往上面去。唉,我说你们不是要去见投资人吗?原来我这种打工仔下班了以后就应该去赶车子回家了,所以我们按电梯都是往下走。那老大和老二要去见投资人,他们不是往下走的,他们是要去楼顶上的停机坪,有他们直升机在那儿等他们。所以我进这个公司大概半年之后才知道,原来公司里面有一些文化是我从来不知道的,原来老大和老二是有直升机的,原来那个会客室对面的那个厕所是御用的厕所,别人是不能用的,所以很多的这些事情在教科书上,甚至于在商学院是不会有人教你的。很多时候是一种人与人之间的互动,人与人之间的一种磨合、观察和彼此的学习。

后来我和老二的关系非常好,老二是一个小有名气的橄榄球运动员,他长得非常的帅,可能是西方人当中的帅哥,金发碧眼,浑身都是肌肉,我可以看得出来,为什么客户都非常喜欢我们的老二。因为老二整个就是一个施瓦辛格,老二身上长肌肉的地方,我连那些地方都没有。我离开公司的时候跟老二去握手言别,我跟他算是不错的朋友,大家也有不错的合作。

那时候接近圣诞节,所以我就祝他圣诞节快乐,然后跟他握手,结果我要握他手的时候,不知道为什么,莫名其妙的他把手一缩,结果把他房间门一关,然后他就去做他的事情了。我从来没有遇到过这样的事情,我想,难道是他对我有看法吗?不像啊,我跟他关系都很好,大家井水不犯河水,无论表面还是心里面都彼此尊重。老二在公司业绩好的时候,常常把人请到他家里面,他家在一个小山上面,有三个厨房,家人用的,客人用的,在户外还有一个厨房专门接待客人的,他常常把我们叫到他家里面去喝酒聊天,吃好吃的。

我离开那个公司不久,那个公司业绩下滑,大概有三分之一的投资人撤资,这些对冲基金的生活是非常残酷的现实,三分之一的投资人撤资,换句话说这个公司就要裁员三分之一。老二心理上承受不了,就在他家我们常在一起欢笑的户外的这个厨房角落跳山自杀了。留下来他的太太和四个孩子,有三个孩子还在读大学,有一个孩子还没有上大学。

后来在参加他追思礼拜的时候,我才想起来,为什么我跟他说再见的时候,他会有那么古怪的一个举动。原来他常年受抑郁症的折磨,每天必须要吃药,他抑郁症精神分裂。因为他在公司业绩好的时候,是非常非常风光的,赚很多很多的钱,但是当公司有 1/ 3 的人撤资的时候,你想老大要怪谁?老大说 1/ 3 的投资者撤资,你为什么不能把我们的故事讲得圆满一点,让他们不要撤资?老二的心里面承受不了,有 1/ 3 的撤资,接下来整个公司都倒在他的手上,于是他就自杀。

所以量化金融是关于模型,是关于赚钱,是关于打一盘很大的游戏,是关于非常刺激的模型和编程,是非常有趣的。但是在这个行业里面有一些人的故事是课本上不会教你的,有些故事是在这个行业做久了以后,才会慢慢观察出来的。

那么我观察出来什么呢?在一个大型的都市,不管是北京也好,上海也好,纽约也好,伦敦也好,它们都有一个特征,就是真正住在这个大型都市的市中心的人是极少数的,大部分人都是进城来工作,下班了以后回到郊区的家去休息的。日间这个城市的人口可能会暴涨 2 到 3 倍,所有的大都市都有同样的特征。那么每一个人来到这个金融界来,都存着一个梦想,按照他的本事来赚得他的身份。

在这个行业有什么东西是超过数字的?我的观察是,整个金融行业是没有产出的,不像耕田,能够种出农产品;不像工厂,可以生产出工业产品;甚至于物流,也是有它的价值的。但是金融就是钱的物流,它本身是不产出价值的。大部分来金融界的人,表面上看他是在赚钱,但他实际上是在他内心做一个更深层次的工作。表面上赚钱的工作不是他真正在做的工作,他真正在做的工作是他工作背后的工作。

06. 量化金融的局限

有人说,超过 99% 金融界的人士都像一个俄罗斯的套娃。表面上看他是在做这件事情,执行的是这个理念,用的是这个策略。但实际上每一个来到金融界的人,他都是在靠着做金融界的事情,来证明自己是一个有价值的人。所以一旦业绩不好,一旦业绩萧条的时候,就会跳伞,就会跳楼,就会自杀,就会酒精成瘾,毒品成瘾,就会家破人亡。我见过很多很多这样的故事,我可以跟大家讲几天几夜。

几年前我去上海。我坐在上海的地铁里面,观察上海年轻的上班族。每一个人在出门的时候都是浓妆艳抹,名牌加身。每个人都在划手机,对人爱理不理,好像又有一个崭新的一天来证明自己的价值是什么。但是等到下班的时候我再观察,每一个人都是灰头土脸,因为耗尽了今天这一天的所有的精力。每一个人都发现自己又过了失败的一天,实际上,今天就算成功了,也是失败了,因为第二天还要再次坐地铁来证明自己是谁,要来证明自己是一个人物。

如果把金融界比作是一个机器的话,这一台机器上有很多的齿轮在同时在运转。有些齿轮是互相在咬合,互相在磨。你可能是一个金子做的齿轮,我可能就是一个普通的不锈钢做的齿轮。你可能比我聪明得多,你比我有才干得多,有能力得多,你可能赚钱比我多得多,你的风险控制得比我好得多,但是你和我都是这台机器上的一个齿轮。 100 年以后,可能金融界还有,可能纽约股票交易所还是屹立在那里。

所有的电脑还在运转,所有的股票还在被炒。但是你和我就不在这台游戏当中了。这是一台游戏,但是和你电脑上打的游戏很不一样的是,电商游戏是永远打不死的,死了以后还会复活的。在金融界的游戏,有一天你会离开的。如果超过 99% 的人来到金融界,他是为了要找到自己。那么请问当他离开金融界的时候,他是谁呢?

所以我想告诉大家的就是量化金融是什么?它是一个使用数学模型和计算技术的金融领域,它的局限有哪些?数据的品质、模型的风险、过度简化和忽略人性是这个领域的一些局限。

那么量化经营的职场生涯有没有超越数字以外的部分?我想这个问题是提给你,也是提给我的。我觉得量化金融不仅仅是量化,也不仅仅是金融。我想问如果金融界是一台机器,而大多数的人他甘愿做这台机器上面的零件。那么有多少人在问这台机器它本身的意义在哪里?

07. 问答

问题一:您在做模型的时候一般是用什么模型?您的数据来源于哪里?很希望听一下关于模型的一些示例,有没有一些具体的案例?

段博士:如果我要给诸位开课的话,也许我会跟大家讲,因为今天我们是办一个讲座,所以是概念性的,也许就没有办法谈到很多的细节。比如说统计学有很多的模型,热力学也有很多的模型,如果把金融市场想象成一个细胞,每一个参与金融市场的人都是一个细胞。当然这个细胞只会做两件事情,一件是它的不断繁衍,一件就是它的死亡。那么你可以把它模拟成是我赚钱,或者我亏钱。

如果在这个市场上有千千万万的这个细胞在运作的话,它一定会造成一些统计学的规律。这是一种方式。另外一种方式,比如说两个不同的金融产品,特斯拉的股票和中石油的股票。这两只股票不是完全不相关的,它们很有可能是有部分相关性的,可能超过 50% 的交易日,中石油涨的时候有可能带来特斯拉的涨,有可能带来黄金的跌。所以每一个金融产品都有自己的相关性,可以用很多统计学上的一些模型来估算它们的相关性,以至于带来你投资组合的最优化。现在量化金融已经发展到第 30 个年头,所以现在有很多第三方的数据提供者。

比如说免费的数据,在网上要搜索某只股票的历史价格是比较容易找得到的,期货的价格就不是那么容易找到,需要一些专业的数据提供者。比如说法国有个新闻社叫做路透社,路透社其实有一个很大的业务就是提供数据的。还有很多免费第三方的数据,他有没有办法给你用程序的方式提供数据?比如说他有没有给你提供API,你用 API 去抓数据比你在网站上打一个东西,然后等它出来,你再把它存下来,再截屏要快得多了。但是通常提供 API 的数据商都是一个付费服务。

问题二:量化这块对算力的需求有什么特点?数据是实时还是往上爬的?

段博士:要看你做哪一块的量化。你如果做高频交易的话,你就需要实时的数据。在美国股票交易是在纽约,股票交易的电脑服务器也是在纽约附近,但是期货的交易是在芝加哥,所以期货交易的服务器是在芝加哥。所以我知道有人为了要做量化高频交易,他在芝加哥和纽约中间建了一条光缆,是他自己的光缆。为什么呢?因为他想超过这个世界上任何其他的人,最快的得到这个市场上波动的信息。你当然是可以从网上来扒一些数据,但是首先从网上扒的数据很多第三方的数据提供者是免费提供给你的,所以你也许从数据商那边来扒比从网上扒要直截了当得多。

另外一个就是说所有的网站,我知道提供免费金融数据网站都有一个阈值,你在网上扒到一定的程度,它发现你在扒它的话,会把你的这个 IP 关掉的。

问题三:结合您的职场经验,您最想给职场当中的同学们哪些建议?

段博士:我最想对刚刚进入职场的朋友提的建议是注意人际关系。人际关系其实是非常有趣的。我觉得我们华人常常会有界限方面的问题,我们要么特别的拽,特别的把自己的界限推得太过侵略到别人的界限,要不然就是太懦弱,不断的受别人的管制和压制。比如说我刚刚加入到一家跨国的投资银行的时候,我的部门经理就告诉我,你和哪个部门经理讲话要非常的不卑不亢,你不要轻易答应他做任何的事情。我一开始不太了解,因为我想得很天真,部门和部门之间难道不应该是彼此协助的吗? 

后来发现我的老板是对的,就是说有些人你从一开始就要建立一个非常健康的界限,在职场上建立健康的界限本身就是一门功课,我可以讲很多很多。比如说你怎么样拒绝人,但是又给人留下面子?你怎么样来帮助别人,但是又保护到自己。比如说你怎么样善用电子邮件来作为一种保护,你怎么来用人事部门?所有的这些都是慢慢的经验的积累。所以我要给的一个最重要的建议,就是不能轻乎人,人永远比你工作上所要做的事情来得重要,因为公司是由人搭建起来的。

问题四:随着中国金融界各种爆雷,许多过往的金融精英沦为了失业的中年人,职业的发展也变得不上不下。您对此有什么看法或者是建议吗?

段博士:关于爆雷,我没有亲身经历到,所以我只能说一些概念性的,我相信这位提问的同学,可能在这方面您的思考是比我多得多,也深得多的,您可能也比我更有切身体会。我刚刚入行的时候,我师傅就跟我说华尔街人的失败通常就是失败在两个方面,一方面就是贪婪,一方面就是胆怯。胆怯的时候会让你抓不到商机,贪婪的时候会让你不注意风险。我问他华尔街上人成功是因为什么呢?他说成功是因为贪婪和胆怯,当然成功是因为当你贪婪的时候你就抓住了商机,当你胆怯的时候你就管好了你的风险。所以他说失败和成功是因为同样的两个元素。我觉得暴雷就是人的贪婪没有办法得到节制,人的贪婪没有办法。没有人能够来管住这一个公司的运作里面所含有的贪婪。

所以监管机制是很重要的。我觉得我们华人在思考监管机制的时候,很容易和中国文化里面的权力崇拜挂在一起。当我们讲到监管的时候,我们考虑到的是权力。但是如果你不在乎自己的权力或者监管部门的权力,而是清楚监管部门所要做的就是控制风险。所以可以说暴雷是这个公司本身的问题。要知道如果监管不力的话,人的贪婪永远会造成大的风险,甚至于造成系统性的风险。所以我觉得从宏观上来讲,肯定就是这两个方向出了错,从责任方面来讲,不仅仅是这公司本身,也有整个监管部门的问题。

关于很多在以前顺风顺水的人现在成了中年的无业人员,我想说,人的问题是什么?人的软弱是什么?人永远想要历史上的辉煌。我在华尔街上不知道见过多少这样的人。前一天还是某家大银行的CEO,第二天就失业了,被董事会裁了,或者被人挤下来了,在家里面被老婆骂。其实有很多这样的人,有些人头一天还很风光,请市长来吃饭,第二天就见报了,这种事情多得不得了。

我想说的是,我们人要有冲劲,要有动力,我们也要非常冷静的知道风险在哪里,然后更重要的是我们为人永永远远要有谦卑。你不要不断的证明自己是谁,当不断在证明自己是谁的时候,会激发你里面的骄傲,会让人看不清风险在哪里。

我觉得当人脱离了过去的辉煌,要面对现实,最重要的就是你要找到你自己适合做什么,不是说还要做房地产,而是清楚自己的特质是什么?善于跟人打交道,还是善于做数字,还是善于做行销,还是善于做管理?最根本的优势在哪里?第二个就是不用去活过去的辉煌。我在华尔街上做投资有另外一个原则,就是永远要看现在所能做的最好的决定是什么。不管过去赚了多少钱,还是赔了多少钱,你要以现在为基准,根据自己在现在的处境做出下一步最好的规划。

注:文章中涉及的立场,仅代表嘉宾的个人观点,不代表本学院的立场和观点。

作者简介
  • 毕业于麻省理工学院,专业为化学物理。
  • 早年在 Jane Street 开始他的金融职场生涯,并于 UBS 和 Saba 等金融机构中服务,专精于量化投资和算法交易。
  • 现为蒂亚克尼咨询公司的创办人和董事总经理,致力于为中小投资者提供金融科技的解决方案。
  • 在金融领域工作之际,他也热衷于和年轻人交朋友并向他们学习。