[如果沒有遍歷性、就會失去概率權:有關投資(與人生)最重要的事 - 我在倫敦政經學院學到的第一件事]
剛回到台灣旅行,在陰天的台北街頭旁,今天來寫點故事。
不過以下要講的事情,也是個重要的決策原則。如果能因此對做決定、選擇或投資有什麼幫助,那追蹤美國金融日記也就值得了。
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[初生之犢不畏虎]
還記得第一次離開台灣在倫敦求學的時候,年紀還小,什麼都不懂,但初生之犢不畏虎。畢竟,能拿到這領域堪稱世界第一學程的入學,要我們謙虛談何容易。
長輩看到我們這麼得意,當然也是笑笑的送走我們祝我們一路順風。然後長大後知道年輕人終究是年輕人。
在這個學程當中,聚集了各地的不同科系第一名,來自普林斯頓、牛津大學、劍橋大學、北京大學、曼漢姆大學、博柯尼大學等。
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[倫敦高盛交易員出身的傳奇人物IM]
而要應付我們這群(過度自信、目中無人)P孩的首席教授自然也不是泛泛之輩。我們就叫這個人IM。
IM 是個典型的英國人,劍橋大學數學系 (與PART III) 第一名畢業。畢業後,踏入金融業,在倫敦高盛擔任交易員、並且很快的熟悉金融市場,第二年就升上Associate。
很快的他發現,雖然在交易上取得很好的成績與獲利,但金融市場有許多事情還不能理解。
他老兄放著千萬年薪與bonus就這樣辭職不幹了,回到倫敦政經學院讀經濟學碩士。之後拿到哈佛大學經濟系入學與博士學位。並且成為當年最佳武將,加入史丹佛大學商學院。直到近年才與老婆一同回英國定居。
我在和套利定價理論發明人信件往來過程當中,可以感受到這些資深前輩都對IM 抱持著非常高的敬意,某方面可以說他是一個真正了解市場的人:有科學嚴謹的船堅炮利加上真實市場交易實戰、同時夠好的數理基礎、以及本來就夠聰明。
在他的Office Hour當中,可以說是天下圍攻。各個學生帶著各種不同的問題去,就好比市場的各種波動跟問題。
而他總是氣淡神閒的給出「正確」答案。在金融市場中,最重要的是正確答案。因為不確定性就是不確定性。而掌握確定與正確是穩賺不賠的事情。
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[ 克服 More 的心魔]
華爾街 II- 金錢萬歲 有一個橋段:「Q: 你這樣一直賺錢想賺到多少你才滿意 A: 無止盡 (More) 」
這在經濟學上聽起來理論上其實也沒有什麼問題,極大化預期的效用、產出、快樂程度,再給定的資源條件下。
同時這某方面也很政治正確,鼓勵人們要努力、要變得更好、要進步、要成長、要成功、要考高分、要賺大錢、要有更好的將來。
沒那麼做,還有人會來怪你不努力才會失敗 =3=。
做為臺灣土生土長的寶寶,我也抱持著這個態度。
我記得那時候去問的問題是,我想要把兩堂基本課程換成隔壁經濟系數理計量與經濟組的高等課程,這樣有助於我未來可能可以表現好就申請上哈佛大學。我想要試試自己的極限在哪。
很合理吧?
但交易員出身的IM深諳此道,直接勸退我做這件事情。他說了他當年跟我念一樣的學程,面對一樣的十字路口。一批一模一樣的學生,做一模一樣的選擇。
他當年選了基本組,最後也還是去了哈佛。反倒是當年選高級組的,沒有人到哈佛,而後續表現也沒有比較好。
他說關鍵在於精通一件事情。如果選高級組,可以精通,那當然很好,但不保證世界上經常有人可以做得到。如果沒有把握,何必淌這趟渾水。
再來,選基本組,精通也夠上哈佛了。按步就班把每一件你要進行的事情有效的做到極致,基本保證了你的成功。
“And my question to you is, are the habits that you have today on par with the dreams you have for tomorrow. That’s something you need to ask yourself every single day. Because whatever you do on a regular basis today will determine where you will be tomorrow.”- Stephen Curry
成功從來都不是越級打怪來的。
總之我再三的確認,一個優秀學生不會因為選基本組而被埋沒才能後,我就也跟隨IM選了普通組,事後回想也意會到這實在太睿智了。
因為,我才意識到,在真實的競賽場上,如果沒有辦法在一件事情上做到極致,勝率可以說是0也不為過。
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如果當初我們在高級組陣亡,那麼就不會有任何後續在這場上的發展了。
選普通組就能夠上哈佛,有沒有滿足自己的目標。有。既然如此,何必承擔不效率的無謂下檔風險。
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[實際上]
實際上在執行的時候,經常會設定高於最佳選擇的目標,造成不必要的價值損失。
你不難發現,PTT每隔幾年,就有人虧掉500萬以上,依照不同的原因,即便投入只有一點點的本金。
他們可能是當選擇權的賣方、或是交易衍生性商品、又或是承擔超級高風險去賭一些基本會下市的股票。
任何一個不報名牌、正派的部落客/Podcast 理財專家都都也一再強調:任何投資都不要壓身家。
投資理財本來的目的是調整現金流、得到適當報酬,讓自己的總生活變得更好,但經常會看到投資人為了追求多一點點的報酬,卻付出了不成比例的下檔風險。
市場上永遠不缺好的投資的機會,沒有哪一個投資機會值得你壓身家進行的。
如果你沒有辦法活到接下來的機率實現,那麼一切所謂勝率都沒有意義。
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總結:
不管是投資與運動競賽,
- 成功完成目標的路上,成功者的失敗次數 平均會比 失敗的人的失敗次數還多。因為真實的市場只有常勝。任何球賽、競賽都是相同的,就算是明星球員,勝率也就是50%加一些,不會是100%。
- 勝率的來源之一是對於自己的選定守備範圍的精通與卓越。
- 有勝率,必須要存活到足夠久,勝率才有意義。
- 給定能達成滿意的目標、做極小化風險的選擇,是能夠完成長期目標的原則之一。
最後用一個經典的量化的例子總結,
「你領到這個月月薪15萬元,走出門,有一個賭大小的機會,開大與開小的機率分別是50%。猜中就可以翻倍、猜錯就會歸零。
你是個不愛好風險的人。你可以下注一次,那你最佳的下注金額應該是多少? 」
這期望值等於0,你說不玩也罷。那下一個問題:
「今天有一個非常可靠的內線告訴你,開大的機率有60% ! 那你最佳的下注金額應該是多少? 」
這期望值大於0了! 面對這大好機會該怎麼做呢?
A. 借錢投資,賭好賭滿、善用內線優勢
B. 有點風險我就不愛、依然不玩
C. 分散風險、下注一半薪水好了
D. 富貴險中求、下注全部薪水
E. 以上答案我都不喜歡,我覺得正確選擇是下注 ___ % 薪水
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員工是否需自備工具? : 是,自備電腦
年薪: 80~180萬
工時: 一天八小時,一週四十小時,準時上下班
主要工作內容
- 負責智能資產管理工具Sigma app(Android, iOS) 全端開發
- 運用產品思維,根據使用者需求,使用React Native進行APP的開發、測試、部署及維
運
- API串接、後端系統分析、設計以及程式撰寫
- 對於系統與資料進行問題分析、問題處理,與技術可行性分析
- 跨部門溝通,與視覺設計師及其他前端工程師協同合作
- 進行軟體開發前後功能測試、除錯修改
- 關注APP前後端技術及市場發展趨勢
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Requirement 條件要求
- 2年以上使用React Native開發app經驗(iOS or Android)
- 2年以上建置API及async等雲端資料串接相關經驗(Cognito, AppSync, API Gateway,
Lambda, SNS, SQS, CloudFormation, DynamoDB, Athena, Glue 等)
- 具備良好的問題解決能力,熟悉資料結構及演算相關領域知識
- 具備良好物件導向程式設計能力
- 曾有資料視覺化相關經驗
- 曾有各階段自動化測試的經驗
- 優秀的英文閱讀及寫作能力
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Bonus Qualifications 加分條件
- 能夠與工程師、設計、行銷及業務等團隊協作,注重產品帶給使用者最佳體驗
- 熟悉如何分析金融數據及金融市場知識
- 具備機器學習及大數據分析能力
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公司福利
- 地點方便:離捷運站五分鐘
- 準時上下班,不需額外加班
- 與領導人零距離:領導人與決策團隊包含前老虎基金量化主管、約翰霍普金斯大學財
務數學教授、CTO(在美國紐約領導超越60人工程師團隊),由他們直接培養你的能力
- 零食、飲品無限供應:可以由你指定想買哪一種。
- Happy Hour:隔週一次的固定時段提供下午茶饗宴,休息一個小時,讓員工互相聯絡
感情。
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關於更多高曼
領導人
由著名老虎基金前量化策略主管David Audley, Ph.D.及約翰霍普金斯大學教授Peter L
in, Ph.D.直接領導。
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台美跨國團隊
在紐約(高曼資本)、懷俄明州及台灣(高曼計量)都有分部
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專業量化技術&主要業務
兩位領導者直接將美國華爾街第一線的技術資源挹注至台灣發展,使台灣的金融數據量
化團隊得以結合紐約華爾街最新金融技術,以及計量模型與數據科技,利用隨機市場模
型、投資組合理論、大數據分析、以及計量演算法,提供全面性的大數據金融數據科技
分析。
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在紐約的公司是高曼資本(Gamma Capital)以運行量化基金(Hedge Fund) 為主,旗
艦產品是高曼主基金(Gamma Prime Fund),在台灣則是以金融科技為主,台灣團隊為
美國的高曼資本,提供美國證券市場量化分析技術(Quantitative Analysis)的支持,
同時發展金融科技產品”Sigma APP“
人資或徵才聯絡方式: 直接前往徵才頁面投遞履歷
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.226.172.40 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1583221758.A.3B2.html
※ 編輯: hiragi2016 (36.226.172.40 臺灣), 03/03/2020 15:51:25
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