摩根士丹利（Morgan Stanley，NYSE：MS），财經界俗稱「大摩」，是一家成立于美國紐約的國際金融服務公司，提供包括證券、資産管理、企業合并重組和信用卡等多種金融服務，目前在全球27個國家的600多個城市設有代表處，雇員總數達5萬多人。2008年9月，更改公司注冊地位為“銀行控股公司”。是世界著名的投行，總部設在紐約華爾街。

你有去華爾街的資格麼——Morgan Stanley（摩根斯坦利）面試

　　很多天過去，當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（摩根斯坦利）郵件說，Quantitative Finance Program（定量金融計劃部門）希望你來跟我們Securitized Product Group（團隊）的一個Manager（經理）進行一個on-site interview.（面試）。

　　于是我來美的處女面就華麗地獻給了華爾街最quan（數量分析）的一個公司的最quant（數量分析專家）的一個組的一個大boss（老闆）。

　　其實on site（現場）一面的時候，與Managing director（人事助理）相談甚歡，給MD（回信）發follow up（追蹤）郵件，回信熱情洋溢，最後說I look forward to coming back to you with next steps.（要速來）

　　回想起來，MD的問題确實是很簡單的，隻問到了fixed income（定期債券）和比較基礎的stochastic calculus（随機）, 基本上知道伊藤引理和Black Scholes（棄權定價模型）的推導足以。其餘的便是聊mortgage back secuirity的modeling，一直是我在問，他在講。

　　我當時怎麼知道這是噩夢的開始。

　　幾天後收到HR（人力資源部）郵件，7個背靠背的interview（面試）. 從associate（業務員）到vice president（董事長）再到executive director.（人事助理）

　　第一個interviewer（面試者）是個UIUC（美國伊利諾伊大學香槟分校）的物理學PhD（哲學博士）。我特意找美國人打聽了一下，答曰UIUC的graduate school（研究院）極強，絕對屬于頂尖級别。

　　第一個問題什麼叫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。

　　接着他從我簡曆上的第一個項目問到最後一個項目。

　　從data（數據）的source, distribution,sampling,bias（來源），問到regression method（回歸方法）, model assumption（假定）,why this assumption（設想）,why this indicator（指标）, why not other indicator,（指示器） 再到conclusion（推論）, how to interpret（解釋）,how to explain（說明），最後問我認為model（模型）應該如何改進，各種細節，精确到汗毛。

　　其中不斷地質疑模型的數據，假設，建模，結論，我便把當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的内容的，PhD GG（哲學博士）又轉而問我高中物理競賽考什麼。于是連力學光學都不知道要怎麼說的我，手舞足蹈語無倫次地解釋了半天，PhD GG疑惑地看着我，仿佛見到外星人。

　　最後GG拿出一張紙，兩道概率題，我掙紮了很久很久很久，做出來一道。然後時間到。GG收走我的卷子，說，下一個interviewer（面試人）馬上到。

　　第二個interviewer(面試者)是個斯坦福PhD（哲學博士），長得，就是，一看便是天才 神童的長相。你們明白我意思麼····就是，我看到他的瞬間，就覺得，我跟他的智商水平，根本就不在一個數量級上·······

　　頭兩個問題很簡單，數學問題，隻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（條件風險值）, 然後給分布給我，要我算，我積分積了半天，積錯無數次。順帶着問我标準正态分布各種quantile的值，不偏離一個标準差的概率是多少。完全不記得這些數字的我，隻能暗暗痛恨我怎麼就不是個人腦計算器····

　　第四個問題半物理半數學，大約是一個人在一個動态的平台上以某種随機的形式射箭，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，然後就是各種恐怖的帶arctan(1/x)的積分求導，我曆經若幹次換元，若幹次隐函數求導之後終于得到答案。

　　但是這個函數竟然不收斂。竟然不收斂啊！！！

　　斯校男很鄙視地看着我，說，我給你5分鐘，你搞清楚這是怎麼回事。

　　第五分鐘的時候他擡起頭說，想清楚沒，我說，tanx在實數軸不連續，要分段定義。

　　他說好吧我相信你知道怎麼做。其實我根本不知道。

　　然後時間到了。

　　第三個人是哥大Master（碩士），唯一的一個Master（碩士），我心裡暗暗想着，救星啊，人民的大救星。于是最慘烈的過程開始了。

　　在長達45分鐘的時間裡，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，不論我說什麼，他都很淡定地回一句，this is not true（這不是真的），然後舉一個反例。

　　後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，（我便萬劫不複。

　　最後我終于明白了他是想要我算beta····which，我連securities（有價證券）的公式都沒記清楚。

　　我内心頓時無限委屈，要我算這個，早點說啊，我直接說不會就完了····大家都這麼忙，幹嘛互相浪費時間·······

　　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。然後說，祝你好運，翩然而去。

　　第四個interview（面試人）是哈佛男A。

　　哈佛男的問題大多不難，但是一直拿我當計算器用。

　　比如30年的zero coupon bond, 2.5% risk free rate（零息債券2.5%無風險率），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。掙紮了半天，将分母泰勒展開，再求商，給了一個數。

　　哈佛男說，you pay too much for it(你付出太多).

　　我說，大概是因為我泰勒展開隻取了一階···

　　後來我才知道，貌似有個牛叉閃閃的rule of 72可以簡單心算bond price(債券價格). 可是，21世紀了，我怎麼知道這些東西會要人算···

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

　　然後他開始問宏觀經濟，美聯儲的quantitative easing(量劃寬松政策), 原因，機制，結果，美國的enterpreneourship，美國對其他國家的影響等等。

　　後來他問了一個很奇怪的問題，于是我愣了大約5秒鐘。他說，你學過宏觀經濟麼？我說，學過···他說，他們沒教你怎麼樣對經濟形成一個觀點麼？我說，這個靠自己去follow market(追求)….

　　他說，你這個program(大綱)到底教什麼呢？

　　我努力listing(列表)…

　　他打斷，說，你在國内有很好的工作，或者說，你在中國什麼都有，你來讀這個項目是為了什麼？就是為了一個美國的身份和機會是麼？

　　我如遭雷擊，半晌無語。

　　對于why finance, why CMU, why investment banking(為什麼金融,為什卡内基梅隆大學,為什麼投行)這類的問題，我排練過一百遍早已爛熟于胸。可是當他用這樣的形式抛出這個問題，我忽然覺得心裡狠狠地痛了一下。

　　很長很長的時間裡，我都一直無法抛下過去。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。可是我什麼都不能說。

　　自己選的路，跪着走也要走完，沒有資格抱怨，也沒有資格懷念。

　　可是他真的很準确地戳到了我的痛點。

　　從那個問題之後，我一直心情很低落。我放棄了defending myself(為自己辯解)。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(分數點)，你覺得他們比較impressive(給人印象深刻?)，還是你比較impressive? (給人印象深刻?)

　　我說他們比較impressive (給人印象深刻?)

　　他說你還有問題麼，我說沒有。

　　他說，你可以下去買午飯，下一個interviewer(面試者) 15分鐘後到。

　　渾渾噩噩地走出Morgan Stanley（摩根斯坦利）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麼諷刺的問題啊。

　　我匆匆塞了些食物，努力努力地調整心情。當時我還不知道，這一上午隻是噩夢的開始。

　　第六個interviewer（面試人）背景未知，隻知道是computer science（理工科）出身。

　　各種equity pricing（股權定價），option pricing（标價），心算black scholes（期權定價模型）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（代碼）不會寫，隻說了大概想法。大概是C 怎麼處理excel sheet（工作表）裡的數據，which（哪一些），完全沒見過。

　　心算開平方沒算對，他說，you are close, but not right。不過時間到了，我同事已經在等了。

　　第6個便是傳說中的哈佛男B，國際數學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量級的外貌。

　　先是最大化期望的問題，算錯了，經提示改正。

　　他說，我問你一個簡單的finance（金融）問題吧

　　然後最crazy的部分來了

　　我完全沒聽懂。

　　又問了一遍

　　依然沒聽懂

　　問了無數問題後，終于明白他是要我給一個delta neutral, long gamma的portfolio（證券投資組合的定價），如果underlying price（價格）服從以下分布。

　　a)帶跳的幾何布朗運動

　　b)帶time-variant（時間數量）的飄移項的幾何布朗運動

　　which（哪一些）, 我根本沒想法。

　　然後是兩個C code（代碼）題。

　　第一題居然會寫。寫完了他說，你這個算法可以，但是memory（内存）不夠efficient（有效率的），重寫。大抵是我不應該用可變長度的數列。于是我和他為了在一個for循環裡是先算甲還是先算乙的問題糾結了半天，結果我錯了。

　　好不容易寫完了code（代碼），他端詳良久，然後說，你這個不行，然後給我畫流程圖證明為什麼不行。彼時我大腦已經完全空白，無法思考，不論他說什麼，我都是茫然地看着。最後他說，不對，這個可行。我松了一口氣。

　　第二題寫C code（代碼）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bull*****了幾行代碼，他說，恩，我大概知道你什麼意思了·····你想用兩個for loop疊代求解….

　　我大驚，這都可以？

　　第七個interviewer（面試者）已經來了，于是代碼題匆匆夭折。韓國GG。

　　這是直接帶着卷子來的，第一題binonimal tree求option price（期權價格），對了。

　　第二題是帶相關性的聯合正态分布的兩個随機變量的條件概率分布問題。我很糾結地開始寫雙重積分，韓國GG說，你這樣會算死的。

　　我無想法，他說，找線性變換。

　　我忽然想到的确是有公式消除相關性的，不記得了，隻能從頭推起。

　　找到新的變量，依然不知道怎麼算概率。

　　GG無奈地提示說，換坐标系啊。

　　我疑惑狀。

　　再提示說，找面積啊。

　　我趕緊畫圖，發現是一個無窮比無窮的面積。

　　我想了半天，用一個正方形框住，然後算面積比。

　　GG說，錯了錯了，坐标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····根據原點對稱性，你要用扇形····

　　我作恍然大悟狀，然後想他大概在心裡鄙視我一千遍了吧。

　　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（摩根斯坦利）的大門。

　　下午4點50分的紐約，天已經全黑了。衣着單薄的我隻覺得徹骨的冷，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。

　　當時的我，還是會願意時常看看那些華麗的燈紅酒綠的世界啊。

　　我不想回頭看。我還要趕回downtown（市中心）。還有50分鐘，fixed income（定期債券）就要開始了。

　　坐在紐約百年曆史的破舊的地鐵中，我看着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呆發下去。

　　直到，"Next stop, Wall Street.”（下一站華爾街）

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