回想噩梦般6小时面试经历，首次美面献给华尔街大boss

许多日子已逝，每当我回想起那段犹如恶梦般的六小时，心中依旧感到迷茫，思绪难以集中。

在一个普普通通的午后，我收到了来自摩根士丹利的邮件，邮件中提到量化金融项目组希望我能参加Securitized Product Group的一位经理所安排的现场面试。

我的第一次面试在美国就以一种辉煌的方式，献给了华尔街上一家顶尖量化公司的顶尖量化团队中的那位顶级主管。

实际上，在项目现场初次见面时，我与总经理谈得非常愉快，随后给总经理发送了跟进邮件，他回复时情绪高涨，并在结尾表示期待我提供下一步计划。

回想起那次经历，MD的提问其实相当基础，主要涉及固定收益和基础的随机微积分知识，对伊藤引理和Black-Scholes公式的推导有所了解便足够应对。至于其他内容，则是关于抵押贷款支持证券的建模，整个过程都是我在提问，而对方在解答。

我当时怎么知道这是噩梦的开始。

数日后，我收到了人力资源部门的电子邮件，邮件中提到了一连串的面试，这些面试包括从初级职位到高级职位，从副总统到执行董事等多个层级。

第一个interviewer是个UIUC的物理学PhD。

我特地询问了美国人，他们告诉我UIUC的研究生院实力非凡，无疑是位列前茅的顶级学府。

什么是证券化，解答是：它是指将具有相似特征的贷款作为抵押，以发行债务的过程。

PhD GG点头。我暗自庆幸自己背了定义来的。

接着他从我简历上的第一个项目问到最后一个项目。从数据的来源、分布、抽样、偏差等方面进行探讨，进而涉及回归方法、模型假设、为何采用此假设、为何选择此指标而非其他指标，直至得出结论，如何解读、如何阐释，最终询问我对模型改进的看法，包括所有细节，精确到每一个细节。

我对他所提出的模型数据、假设、建模过程以及结论持续提出疑问，于是便将当年简大人用以搪塞我的种种借口逐一列举出来，用以应对他。

总而言之，那些模型在他眼中仿佛都是玩具·····

那位在以往工作中无法提供有价值信息的博士GG转而向我询问高中物理竞赛的内容。面对连力学和光学都难以阐述的我，我激动地、语无伦次地解释了许久。博士GG带着疑惑的目光看着我，宛如遇见了外星人。最终，GG递给我一张纸，上面有两道概率题。我艰难地思考了许久，勉强做对了一道。紧接着，时间到了。

GG收走我的卷子，说，下一个interviewer马上到。

这位第二位访谈者是一位斯坦福大学的博士，他的外貌，简直就是，一眼就能看出他是个天才加神童的容颜。

你们能领会我的意思吗？就是说，当我第一眼看到他时，我就意识到，我和他在智力层面上有着天壤之别·······

前两个问题并不复杂，都是数学题，但我在美式度量衡的使用上犯了严重的错误。至于第三个问题，涉及到VaR、算法以及Conditional VaR，之后还提供了分布数据，要求我进行计算。我尝试着积分，但错误频出，犯了多次错误。此外，还询问了我关于标准正态分布的quantile值，以及一个标准差内的概率是多少。

我完全想不起这些数字，心中不禁暗自痛恨，为何自己不能像人脑计算器那样，对数字了如指掌·····

第四个问题涉及物理与数学的交叉领域，主要探讨的是一位射手在变动不居的平台上以任意随机方式射箭，并询问其箭矢落点的概率分布情况。

一开始，我毫无头绪。在斯校男的指导下，我发现了累积概率分布，紧接着便是那些令人恐惧的含有arctan(1/x)的积分和求导问题。我经过多次换元，多次对隐函数进行求导，最终成功得到了答案。

但是这个函数竟然不收敛。

竟然不收敛啊！！！

斯校男带着轻蔑的眼神注视着我，然后开口说道：“给你五分钟，搞明白这究竟是怎么回事。”五分钟过后，他抬头询问：“想明白了没有？”我回答：“tanx在实数轴上是不连续的，需要分段进行定义。”他点了点头，表示相信我懂得如何操作。然而，实际上我对此一无所知。

然后时间到了。

第三个人是哥大Master，唯一的一个Master。

内心深处，我默默祈祷，救星啊，人民的救星。紧接着，最艰难的挑战就此展开。在那漫长的45分钟里，我竟然一个题目都无法正确回答。

他不断地询问各类衍生产品的预期回报率，而我却持续以错误的方式向他提供答案。因此，无论我发表何种观点，他总是平静地回应：“这不正确”，并随之给出一个反例。随着时间的推移，我的情绪彻底失控，最终只能回答“我不知道”。而他若再次说出“这不正确”，我便陷入了无法挽回的境地。最终我领悟到，他希望我计算beta系数……然而，我甚至连securities的公式都未能熟练掌握。

我心中涌起无尽的委屈，若早点告知我，我便可直言不讳地表示自己不知，如此一来，大家也不必浪费彼此的时间了······或许是为了让我心情好转，哥大GG提出了一个关于C++中栈和堆的简单问题。

然后说，祝你好运，翩然而去。

第四个interview是哈佛男A。

哈佛男生提出的问题普遍并不复杂，然而他们常常把我当作计算工具来使用。他们可能会询问，比如，一款30年期的零息债券，其2.5%的无风险利率下，其价格会是多少。

我说100除以1.025的30次方啊。

哈佛男愣了一下，说，等于多少？

我震惊了一下，心想从来不知道这个要心算的。

挣扎了半天，将分母泰勒展开，再求商，给了一个数。

哈佛男说，you pay too much for it.

我说，大概是因为我泰勒展开只取了一阶····

后来我才明白，原来存在一个相当神奇的72法则，它能够帮助我们通过简单的计算来估算债券的价格。

可是，21世纪了，我怎么知道这些东西会要人算···

他接连询问了各类优惠券债券的定价，探讨了各种等比数列的求和问题，以及多项式的展开，这让他仿佛重返了高中时代。随后，他转向了宏观经济的议题，提出了关于美联储量化宽松政策的原因、运作机制和影响，并对美国的创业精神以及美国对其他国家所产生的影响等问题进行了深入探讨。后来他问了一个很奇怪的问题，于是我愣了大约5秒钟。

他说，你学过宏观经济么？

我说，学过···

他说，他们没教你怎么样对经济形成一个观点么？

我说，这个靠自己去followmarket….

他说，你这个program到底教什么呢？

我努力listing…

他突然插话，询问道：“你在国内拥有一份优越的工作，亦或是说，在中国你拥有一切所需，那么你为何还要选择加入这个项目？难道仅仅是为了获得一个美国的身份和机会吗？”

我如遭雷击，半晌无语。

我对诸如“为何选择金融学”、“为何选择卡内基梅隆大学”以及“为何投身投资银行”等问题，已经演练过无数遍，至今已能倒背如流。

然而，当他以这种方式提出这个问题时，我心中突然感到一阵剧痛。在漫长的岁月里，我始终无法放下过去。对于我所舍弃的、所离弃的一切，我始终感到难以言喻的痛苦。然而，我无法开口诉说。既然是自己选择的道路，即使跪着也要走到底，没有理由抱怨，也没有理由怀念。然而，他却精准地触及了我的痛处。从那个问题之后，我一直心情很低落。

我放弃了defending myself。

他表示，我刚刚面试了两位候选人，一位是爱尔兰的顶尖人才，另一位则是印度排名前0.05%的佼佼者，你认为他们哪一个更为出色，抑或是你自己？

我说他们比较impressive。

他说你还有问题么，我说没有。

他建议，你不妨去购买午餐，紧接着，另一位面试官将在十五分钟后抵达。

从Morgan Stanley那金碧辉煌的殿堂步出，踏在纽约街头那刺骨的寒风中，我内心突然涌起一股难以抑制的泪水。

我真的很想家。

我真的很想你。

我放弃的这一切换来一个多么讽刺的问题啊。

我匆匆塞了些食物，努力努力地调整心情。

当时我还不知道，这一上午只是噩梦的开始。

第五位采访者的背景信息不明确，仅知晓其专业背景为计算机科学。

涵盖各类股权定价、期权定价，以及心算Black-Scholes模型的简化版，进行心算开平方根，计算lg4000000000，以及多种C++编程技能。

我心思不集中，计算速度异常缓慢。编程能力不足，只能简单描述我的构思。我的构思是关于如何用C++处理Excel表格中的数据，这种操作我完全陌生。心算开平方的结果不对，他告诉我，“你很接近，但还不够准确。”然而，时间已经到了，我的同事已经在等待了。

第六位正是那位传说中的哈佛男B，他是国际数学奥林匹克竞赛美国队的成员，其外貌一眼就能看出他的智商远超常人。在解决最大化期望的问题时，他算错了，经过提示后才得以纠正。他接着说：“那我来问你一个简单的金融问题吧。”

然后最crazy的部分来了。

我完全没听懂。又问了一遍。依然没听懂。

经过一连串的提问，我最终领悟到，他希望我为之定出价格的，是一个delta中性、gamma为正的证券组合，前提是基础资产的价格遵循以下的概率分布：

a)带跳的几何布朗运动

b)带time-variant的飘移项的几何布朗运动

which, 我根本没想法。

然后是两个C++ code题。

第一题居然会写。

完成编写后，他评价道，你的算法是可行的，不过内存效率有待提升，需要重新编写。我猜想可能是因为我使用了可变长度的数组。于是，我和他围绕在for循环中先计算甲还是先计算乙的顺序争论了许久，最终发现我犯了错误。经过一番努力编写出代码后，他仔细审视了许久，随后表示，这样做不行，并为我绘制了流程图来解释为何不可行。那时我的头脑一片空白，思绪停滞，无论他言辞何等，我只得茫然地注视着他。

最后他说，不对，这个可行。

我松了一口气。

对于第二题，要求编写C++代码进行矩阵求解，也就是求解一个n元的一元一次方程，对此，我连一个可行的思路都尚未形成。

他离开了去处理他的资料，我则开始在本子上涂鸦。五分钟后，他回到我身边，我草稿纸上已经写了几行代码。他点了点头，表示大致明白了我的意图……他建议我可以尝试使用两个循环来进行迭代计算。

我大惊，这都可以？

第六个interviewer已经来了，于是代码题匆匆夭折。

韩国GG。

这是他直接携带试卷而来的，试卷上第一题要求计算二叉树期权价格，没错。

本题目涉及两个具有相关性的正态分布随机变量的条件概率分布问题。

着手进行双重积分计算时，我内心充满挣扎，韩国GG提醒我，如此操作只会陷入困境。我感到迷茫，他建议我尝试线性变换。我猛然想起，确实存在能够消除相关性的公式，但具体内容已遗忘，只能重新推导。确定了新的变量后，我仍旧不知如何计算概率。GG无奈地提示，或许可以尝试改变坐标系。

我疑惑状。

再提示说，找面积啊。

我急忙绘制图形，结果发现那是一个无限比无限大的面积。我绞尽脑汁思考，最终用正方形将其围住，接着计算面积比例。GG指出，不对不对，坐标系中的点并非均匀分布，靠近原点的点概率较高，不能仅用正方形来计算······根据原点的对称特性，应当使用扇形······我装作恍然大悟的样子，心想他可能在心里对我嗤之以鼻，不知已经嘲笑了我一千遍。GG站起来，说，我有个会，不能回答你的问题了，你回家去吧。

随后，我再次迷迷糊糊地踏出了摩根士丹利的入口。

下午4点50分的纽约，天已经全黑了。

衣着单薄的我只觉得彻骨的冷，彻骨的冷。

时代广场的灯光璀璨，人群络绎不绝，这景象让我心生错觉，仿佛穿越时光，回到了那些我独自漫步在光谷广场的往昔岁月。

那时的我，仍旧乐意不时地瞥一眼那绚烂的灯火和繁华的夜生活。我不愿回首过往。我必须赶回市中心。还有短短50分钟，固定收益课程便将拉开序幕。坐在纽约这座历史悠久的地铁车厢里，我凝视着车窗里自己狼狈不堪的映像，尽力说服自己不要落泪。在这座压抑至极的城市里，我感到呼吸困难，思绪纷乱。

我头脑一片惨淡的空白。

我真的很想就这样一直发呆发下去。

直到，

”Next stop, Wall Street.”