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第9章 Chapter 9 浮世

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从Wharton毕业后去了曼哈顿的Goldman Sachs,被吸纳入并购重组部门,Financial Advisory。三年后进入大摩Morgan Stanley的王牌,一本万利的IBD。如何评价投行这份职业的收入和产出是一件极其主观的事情,拿我举例,我对数字敏感,有从大学校友会,实习,家人等多方搭建的消息渠道和人脉基础,加上天生能起早贪黑的体质,大几年里在大摩从A做到D,再做到ED,看上去风光无限,但依然在金融苦海里找不到归属感。这不是凡尔赛或者矫情,而是这行当的确不如医生拯救病人来的有意义和成就感。投行绝不算金融行业的守夜人,我们用大量的杠杆和对赌搅动资本主义市场,一定程度上增加了流动性,锦上添花,打信息差去赚不义之财,用富人的资本套利,是跗骨之蛆,即便为濒临倒闭的企业融资也绝不是外行想象中的雪中送炭。客观上,站在普通百姓的角度来看,投行对北美金融的发展和帮助甚至不如商业银行和合作社。

为什么继续在苦海沉浮?足够刺激?电视电影里驾驭千万级别资本梭哈不亚于是一场豪赌?不,那只是艺术化的加工,无论融资,证券,私募,风投,投行的主流业务里基本上不存在赌博这个概念,2021年了,精密的金融模型,庞大的数据档案,以大摩的research部门来说,拥有常春藤联盟至少百分之十的数学统计物理phd作为技术支持。如果投行入场,那就代表它有稳操胜券的心。在我看来继续留在投行的人,无一例外是因为巨额回报率。

美国的金融监管部门极其厌恶的依靠计算机算法制定交易策略的金融科技公司(FinTech)成为新的趋势,三大投行已经悄然转型成为北美最大的金融科技公司。在科技的加持下,资本市场上的不确定性会越来越低,博弈性也随之大幅降低,企业间战术和战略的比拼再度回到那个基于原始资本累积能力的时代。相比过去十年的黄金时代,整个投行行业已经鲜有让人心惊肉跳的商业案例,原本极富想象力的行业在机器学习,高频交易,各种回测优化的介入下形成一种乏味的扁平美学,我欣赏量化金融的高效,但越来越高度相似的投资策略很难被称为艺术,即便在薪水后面加个零,我的心脏也不会多跳一拍。

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