下面谈谈Research的定位和金融行业的性质,相信这样可以使你更有个清晰地规划和发展。先谈谈Research, 一些身边很多朋友喜欢听我讲讲我研究的东西,我的个性也喜欢分享自己思考和归纳的想法并跟大家伙交流。我以前研究的课题关于corporate governance方面的,如capital structure中的股权结构,债券结构,投融资决策什么的,而且由于研究对象是中国的上市公司,所以这些话题可以讲得很通俗易懂而且引人入胜,因为讲起来大家也很容易联系到家里的生意等等。但目前我的论文课题是portfolio management 方面,就不能么容易通俗化了,因为这一块越来越依重于计量学和计算机编程共同开发的模型了(这点以后再提),所以,我常常连对我妈都解释不清楚我到底在干什么。我大概的思想可以提炼为,当前世界经济发展一体化程度越来越深入,特别是07-09年金融危机后,越来愈不稳定,而金融市场的特点是crash together but not boom together, 中国话叫一损俱损,一荣却不会都荣。所以,这种市场下行风险与日俱增,作为投资经理如何使portfolio收益最大,风险最小。以及更加精确扑捉时变的相关性correlation就是最为关键的问题。所以要开发强大的金融模型来构造最优化的portfolio。我只是拿我的研究来举个例子,我的东西说起来也可以作为个技术成果。如果这个模型工作的很好,经过测试各种环境下都可以,那么如果到业界去的话我就可以自己来以此进行投资,或者给公司去用。某种意义,像是IT行业中自主创业前的技术资本。我只是讲在金融行业,也有技术专利这一说,也有靠技术来创业这样的可能。但为什么往往没有像IT行业那么频繁和普遍呢?因为金融行业的本质与IT不同。下面谈谈我对金融业的认识和一些在金融行业发展的认识。像我刚刚提到的靠数量的模型来进行投资的业界上有很多,大都是hedge fund 对冲基金。最为有名的是LTCM(长期资本公司),所有交易依靠计算机的算法精算来完成,没有人类的任何emotion存在。虽然它已经在98年倒闭了,但目前华尔街任有很多成功的公司在这样做,当然他们的交易策略,模型都是保密的核心资产,往往开发模型的只有及个人而已,而且大多是学物理,数学而非金融的。如多你有志于从事于这样的金融机构,那个读个PHD很必要,而且要好好学习,不仅要会用模型,更要有自己的创新和专利。当然要学习数学,计算机就难免了。不要想混个学历就博士毕业了,那是不行的,有个核心技术你才有了在金融界成为Gates, Jobs 们的可能性。
那么,为什么在金融界很难有Gates, Jobs这样的领袖级人物呢?有以下几个原因:金融行业本质是服务业,说的再为直白点是intermediation(中介)。比如:投行的本质就是撮合交易,想卖的帮你找买家,想买的找卖家,想投资的找高回报的,想融资的找低成本的。金融行业中有名气大的公司,因为名望大所以路子广。比如:高盛,可以说10年的希腊债务危机就是成也在他,败也在他。所以,金融公司的服务大到国家间举债,贸易;中到企业融资;小到个人理财,经纪业务,无非就是服务中间赚差价。前面提到的能自己为自己挣钱的hedge fund只是少数而已。所以,你身边的股票经纪人天天让你买这支,卖那支,他自己是不买的,如果有这技术,他肯定是一根网线在家自己交易去了。那么作为服务业,高深的技术显得并不那么重要,而你发展关系,渠道,网络,人脉资源可能会更加重要,即便你当下没有,但起码这种能力和意识还有必要的。另外一个原因是金融业是为特定人群服务的,这和IT行业全球最大限度推广有本质差别。一个基金经理只为她的客户服务,一个私募基金可能人更少,真正有核心技术的人可能只为自己服务,所以金融中基金经理的技术与服务的人群成反比;但在科技行业,JOBS恨不得60亿人人手一步IPHONE,GATES恨不得人人用WINDOWS,技术与客户成正比。所以这也限制了金融业大规模发展技术和形成领袖级人物的出现概率。这一部分算是我在有意于在金融业界从业和发展方向的一个认识:
如果你是立志于留在学术界那么就什么都不要犹豫一如既往地读到不能再高的学历为好。毕竟在国外留校任教的的确确是个不错的选择。
如果在某一领域有所建树,哪怕是很小的方面,都会给你带来很大的荣耀和地位。毕竟业界实践的发展还是会依靠理论的支持和引导的。