系列专题:《零距离认知华尔街:我在美联储监管银行》
我没有实际经验,这是事实,但每个人都有这个从无到有的突破,都要这么走过来的。那么多零的突破,说明了总会有公司愿意招募新人,培养新手,愿意"放长线钓大鱼",把希望寄托在新秀的总体贡献上,我只不过是要找到这种公司、这种部门而已。同时,我也对自己有所要求,多对市场做些了解,来弥补缺陷。 另外一些弱势包括我来自加拿大,而非美国本土毕业的学者。美国人的大国沙文主义倾向严重,自我唯上,容易将加拿大的人物、事物边缘化,不屑一顾。其实,加拿大几所品牌大学的教育还是非常严谨苛刻的,它们总在用美国一流学校的尺度衡量自己,向高标准、严要求看齐,也比较注重对学生关心培养。我一直庆幸自己在加拿大的九年,恶补了很多知识,增强了能力,树立起在北美这个社会里生存和发展的信心。我所在的西安大略大学经济系,当时在全世界排名十四位,对学生要求甚严,尤其是在数量统计方面,上课全用数字符号论述,很少文字表达,不习惯的像是在听天方夜谭。我经常说,这个经济学学位,不亚于物理学学位,啃下来不容易。更何况,它还提供全额奖学金呢!难以想象,如果我在美国,是否会有如此扎扎实实的长进,是否会在五年时间里迅速完成硕士博士学业,是否会轻易在大城市找到工作。不管怎样,现在别人的偏见歧视,一时半会儿很难改变。我只有以后在工作上显示自己的实力,才能让别人刮目相看。

在寻找工作和同别人的交谈中,也要学会知己知彼,有的放矢。我得知道自己能做些什么,不能做些什么,喜欢做什么,不喜欢做什么。比如,我知道自己不能做衍生证券的模型师,那些工作需要极度深奥的数学微分积分方程知识,一般都是数学、物理博士的拿手好戏,他们看微分积分方程符号,就像看文字一般从容自如。而我从未受过这方面的系统训练,现在即便是提着灯笼,都赶不上。能读懂数字符号,了解个所以然和之所以然,已经是费了九牛二虎之力,根本无从谈起对模型进行修改、建树和创新了。 另外,我也不喜欢做需要花大量时间编写模型程序的工作。这类工作,在各种数理模型盛行的华尔街,有着大量的需求,需要专业人士将模型做具体实施运用。但向这类工作方向发展,基本上意味着自己还要去学习新的程序语言,而这通常又是计算机专业人才的长项。我可以去学一点语言,看懂程序,但不喜欢把大部分时间花在编写语言程序上,觉得不够"金融"。同时,我也不愿意去银行再当个经济学家,来回讨论一些宏观经济变量。 我可以而且喜欢做的事情还是蛮多的。除了上述的住房抵押债券,我对风险管理很感兴趣,包括市场风险管理和信用风险管理。这些方面,需要很多市场知识和统计学技能,把各种产品进行归纳总结、量化分析。我对基金管理也很感兴趣,它对经济学理论和统计学知识有很高要求,我会学有所用。基金管理是属于前台业务部门,亏损盈利,立竿见影,应该会比较兴奋刺激。我并且认定基金管理,包括共同基金、对冲基金、养老基金,基金的基金,或其他五花八门的名称,将是金融业里发展最快的行当。因为它类似金融产业内部的中介机构,虽然不参与金融产品的研发定制,但随着金融产品的丰富发展,它将起着重要的分门别类、量体裁衣、专款专用等促进资金最合理分配的中介作用。 另一方面,公司对学校出来的学究也还是有不少成见的:其一,认为他们不谙人间事理,清高孤傲,乐于批判,而不善于团结上下级和同事;其二,认为他们只注重追求自己的兴趣爱好,追求理论模型上的完美精致,而不顾实际操作运用的可行性、短平快等。 这种成见不是丝毫没有根据的,因为学校的环境和要求与公司的氛围大不相同。学校里是一个扁平型组织结构(flat organization structure),没有那么多头头脑脑,上上下下,每个教授就像是自我雇佣(self-employed),专心致志做好自己一摊事,系里事务由一大堆委员会统筹规划,系主任也主要是充当召集人、协调员的角色,而非握有生杀大权的老板。所以,当教授的人际关系颇为简单,只要做好学问教好学生便可,脑子里不需要紧绷一根处理好上级下级、老板同事关系的弦。相反,教授的脑子里老得要紧绷一根批判的弦,反问诘问别人的说法、做法,这样,自己的文章理论才能标新立异,才能有发表的可能。这种批判性的思维方式若习惯成自然带到公司来的话,便会成为"眼中钉"、"肉中刺",众矢之的。