投行和对冲基金的人聪明和优秀到什么程度？

好的，咱们就来聊聊投行和对冲基金里那些人，到底有多“顶”？这可不是一句“聪明优秀”能概括的。我试着用我的理解，把我知道的、听说的、感受到的，掰开了揉碎了说给你听。

首先得明白，这俩地方招人可不是闹着玩的。它们就像金融界的“黄埔军校”或者说“魔鬼训练营”，门槛高到你得怀疑人生。

投行：精密运转的庞大机器里的齿轮

你去过那种超级现代、落地大玻璃的写字楼吗？投行就是这种地方。但里面的人，绝不是那些西装革履、每天喝咖啡看报纸的“金融精英”刻板印象那么简单。

1. 知识储备：不止是理论，更是“活知识”
量化分析能力： 他们的脑子里装的不是课本上的公式，而是能随时调用的工具箱。什么DCF（现金流折现）、WACC（加权平均资本成本）、LBO（杠杆收购）模型，张口就来，而且是能根据具体项目细节，瞬间在脑子里搭出个模型来。关键是，他们能知道这些模型背后的逻辑，什么假设会影响结果，误差在哪里，而不是死记硬背。
行业理解： 投行有各种细分部门，比如TMT（科技、媒体、通信）、医疗、能源等等。每个部门的人都得像个行业专家一样，对这个行业的价值链、竞争格局、主要玩家、技术趋势、政策影响了如指掌。你问他一个某个小公司的市占率，或者某个新兴技术的商业化前景，他都能给你一个靠谱的分析。
法律和财务： 并购交易里，合同条款、税务影响、会计准则都是大事。他们必须对这些有相当的理解，才能和律师、会计师有效沟通，并识别出潜在的风险。

2. 工作能力：极致的效率和抗压
速度与精度并存： 投行的项目节奏非常快，可能一个公司上市，一周就要把招股说明书的核心内容梳理清楚。同时，数据要精确到小数点后几位，报告要严谨无误。这就要求他们一边飞速运转，一边不能出任何差错。这需要极强的逻辑思维、信息处理和执行能力。
“炼狱级”的工作强度： 每天工作1216小时是家常便饭，周末加班也很常见。在项目关键期，连续几天通宵也是常有的事。在这种高压下，他们还能保持清晰的头脑，把复杂的问题一层层剥开，找出最优解，这本身就是一种超凡的能力。
沟通与说服： 他们不仅要分析，还得把分析结果卖出去。跟CEO讲项目价值，跟投资者解释风险，跟团队协调进度，这都需要高超的沟通技巧和强大的说服能力。

3. 人格特质：野心、韧性与责任感
极强的野心和进取心： 他们来投行，不是为了安稳过日子，而是为了在最前沿的金融市场搏杀，争取最大的成就。这种驱动力让他们不断学习、不断挑战自己。
强大的抗压和韧性： 失败是常有的事，项目可能因为各种原因黄了，客户可能不买账。他们必须能承受压力，从失败中快速站起来，继续前行。
责任感： 他们手里处理的是巨额资金，是公司生死攸关的决策。这种责任感让他们做事一丝不苟，不敢有丝毫懈怠。

对冲基金：在规则边缘游走的猎手

如果说投行是精密的工业生产线，那对冲基金更像是充满原始野性的狩猎场。这里的“聪明优秀”又添了几分冷酷和极致。

1. 超凡的分析和决策能力：
宏观和微观的融合： 对冲基金的交易员和分析师，不仅要理解单个公司的基本面，还要洞察全球宏观经济的走向，比如地缘政治、央行政策、大宗商品价格波动等等，并把这些因素联系起来，预测市场走向。
“量化”到极致： 很多对冲基金的核心是量化交易。他们会雇佣数学家、物理学家、计算机科学家，用复杂的数学模型和算法来捕捉市场中的微小机会。这些模型的开发、测试和维护，需要极高的数学和编程能力，而且他们还要理解模型的“黑箱”内部发生了什么，而不是盲目依赖。
市场洞察力： 能看到别人看不到的信号，发现市场的“异常”。比如，某个公司业绩预告没问题，但他们能通过产业链数据、卫星图像、甚至网络舆情，判断出公司实际情况可能与公开信息不符。这种“非共识”的洞察力是他们的生命线。
风险管理： 对冲基金的风险敞口可能很大，但他们同时也是顶级的风险管理者。他们会用各种衍生品、对冲工具来管理和锁定风险，而不是简单地“赌”。一个优秀的对冲基金经理，最重要的技能之一就是如何用有限的资本，去博取最大的收益，同时把风险控制在可接受范围内。

2. 心理素质：绝对的冷静和自律
“反人性”的决策： 市场波动是常态，甚至可能是疯狂的。在市场大幅上涨时，大多数人贪婪；在大幅下跌时，大多数人恐惧。而优秀的对冲基金人，必须克服这些基本人性弱点，在别人恐慌时敢于买入，在别人贪婪时勇于卖出。这种反人性的决策，需要强大的心理素质和高度的自律。
快速学习和适应： 市场在不断变化，模型会失效，策略会过时。他们必须具备快速学习新知识、适应新环境的能力，并且能够快速调整自己的策略。
对“输”的豁达和不屈： 即使是最好的交易员，也无法做到每次都赢。他们必须能够坦然接受亏损，分析亏损的原因，从中学习，然后继续战斗，而不是被一次失败击垮。

3. 资源整合能力：
人脉和信息： 他们的信息来源非常广，包括但不限于经济学家、行业内部人士、甚至是政治圈的线人。这些人脉关系往往是通过多年的积累和信任建立起来的，这本身也是一种非常宝贵的“无形资产”。
资本运用： 他们的目标是最大化资本的回报。如何高效、灵活地调动和运用巨额资金，实现收益最大化，这也是他们一项重要的能力。

总结一下，他们到底有多聪明和优秀？

是那种能够瞬间抓住事物的本质，并将其量化、模型化，最终转化为可行方案的能力。
是那种在高压、高强度、高不确定性的环境中，依然能保持清晰的头脑、准确的判断和高效的执行力。
是那种持续学习、自我迭代、并且拥有强大心理韧性，能够承受巨大压力和频繁失败的品质。
更是那种将智力、勤奋、野心、风险意识和强大的执行力完美结合的“全能型人才”。

当然，这也不是说他们都是“神”，他们也会犯错，也会有职业生涯的低谷。但他们能够走到这个位置，绝对不是靠运气，而是靠日复一日、年复一年的极致打磨和残酷竞争。他们代表了金融行业里最顶尖的智力和执行力水平，是那个行业的“玩家”中的“玩家”。

网友意见

认知操弄，能把清华毕业的客户，操弄成赚钱机器，这得是光华的了吧？他们还都爱写小说，轻则小黄文，中等以上写破案的，最顶级的写诗撕你的魂。

以前流行用投行光环装逼，后来金融圈流行黑投行装逼。但总归同一个行业里都有二八定律，只不过这行业更像一个残酷的大学，里面的人是2%-98%的生态关系。

看到题目不禁转载这篇之前的这篇文章，如果对此行还没有去魅，可以读读感受高端生物链的并不容易，很多时候从面相就到智商，就知道不是吃这碗饭的。当然过来人的话就可以读一下吐槽一下文中心态。

很多天过去，当我回想起来这噩梦般的6个小时，都依然觉得神情恍惚，无法思考。

一个很平凡的下午，收到Morgan Stanley邮件说，Quantitative Finance Program希望你来跟我们Securitized Product Group的一个Manager进行一个on-site interview.于是我来美的处女面就华丽地献给了华尔街最quant的一个公司的最quant的一个组的一个大boss。其实on site一面的时候，与Managing director相谈甚欢，给MD发follow up邮件，回信热情洋溢，最后说I look forward to coming back to you with next steps.

回想起来，MD的问题确实是很简单的，只问到了fixed income和比较基础的stochastic calculus, 基本上知道伊藤引理和Black Scholes的推导足以。其余的便是聊mortgage back secuirity的modeling，一直是我在问，他在讲。我当时怎么知道这是噩梦的开始。几天后收到HR邮件，7个背靠背的interview. 从associate到vice president再到executive director.

第一个interviewer是个UIUC的物理学PhD。我特意找美国人打听了一下，答曰UIUC的graduate school极强，绝对属于顶尖级别。

第一个问题什么叫securitilizaton（证券化），答曰it is the process of combining loans with similar characteristics for collateral to issue debt.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data的source, distribution，

sampling，bias，问到regression method, model assumption,why this assumption, why this indicator, why not other indicator, 再到conclusion, how to interpret,how to explain，最后问我认为model应该如何改进，各种细节，精确到汗毛。其中不断地质疑模型的数据，假设，建模，结论，我便把当年简大人搪塞我的各 种理由一一搬出来搪塞他。总而言之，那些模型在他眼中仿佛都是玩具·····

从我过去工作中问不到任何有营养的内容的PhD GG又转而问我高中物理竞赛考什么。于是连力学光学都不知道要怎么说的我，手舞足蹈语无伦次地解释了半天，PhD GG疑惑地看着我，仿佛见到外星人。

最后GG拿出一张纸，两道概率题，我挣扎了很久很久很久，做出来一道。然后时间到。GG收走我的卷子，说，下一个interviewer马上到。

第二个interviewer是个斯坦福PhD，长得，就是，一看便是天才+神童的长相。你们明白我意思么····就是，我看到他的瞬间，就觉得，我跟他的智商水平，根本就不在一个数量级上·······头两个问题很简单，数学问题，只是我在美式度量衡上犯了很大的错误。

第三个问题VaR，算法，Conditional VaR, 然后给分布给我，要我算，我积分积了半天，积错无数次。顺带着问我标准正态分布各种quantile的值，不偏离一个标准差的概率是多少。完全不记得这些数字的我，只能暗暗痛恨我怎么就不是个人脑计算器····

第四个问题半物理半数学，大约是一个人在一个动态的平台上以某种随机的形式射箭，问落点的概率分布。一上来，完全没想法。在斯校男的提示下，找到了累积概率分布，然后就是各种恐怖的带arctan(1/x)的积分求导，我历经若干次换元，若干次隐函数求导之后终于得到答案。

但是这个函数竟然不收敛。竟然不收敛啊！！！斯校男很鄙视地看着我，说，我给你5分钟，你搞清楚这是怎么回事。第五分钟的时候他抬起头说，想清楚没，我说，tanx在实数轴不连续，要分段定义。他说好吧我相信你知道怎么做。其实我根本不知道。然后时间到了。

第三个人是哥大Master，唯一的一个Master，我心里暗暗想着，救星啊，人民的大救星。于是最惨烈的过程开始了。在长达45分钟的时间里，我完全不能答对任何一个问题。他不停地问各种衍生品的期望收益率，我一直用错误的方法给他答案，于是，不论我说什么，他都很淡定地回一句，this is not true，然后举一个反例。后来我情绪完全崩溃了，直接回答不知道，他再说一次this is not true我便万劫不复。最后我终于明白了他是想要我算beta····which，我连securities的公式都没记清楚。我内心顿时无限委屈，要我算这个，早点说啊，我直接说不会就完了····大家都这么忙，干嘛互相浪费时间·······大约是为了安抚我，哥大GG问了一个很简单的C++的stack和heap的问题。然后说，祝你好运，翩然而去。

第四个interview是哈佛男A。哈佛男的问题大多不难，但是一直拿我当计算器用。比如30年的zero coupon bond, 2.5% risk free rate，价格等于多少。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····后来我才知道，貌似有个牛叉闪闪的rule of 72可以简单心算bond price. 可是，21世纪了，我怎么知道这些东西会要人算···他又问各种coupon bond的price，各种等比数列求和，各种多项式展开，仿佛回到高中。然后他开始问宏观经济，美联储的quantitative easing, 原因，机制，结果，美国的enterpreneourship，美国对其他国家的影响等等。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follow market….

他说，你这个program到底教什么呢？我努力listing…他打断，说，你在国内有很好的工作，或者说，你在中国什么都有，你来读这个项目是为

了什么？就是为了一个美国的身份和机会是么？我如遭雷击，半晌无语。对于why finance, why CMU, why investment banking这类的问题，我排练过一百遍早已烂熟于胸。可是当他用这样的形式抛出这个问题，我忽然觉得心里狠狠地痛了一下。

很长很长的时间里，我都一直无法抛下过去。对于我所离开的，所放弃的那些，始终都觉得无法言语的伤痛。可是我什么都不能说。

自己选的路，跪着走也要走完，没有资格抱怨，也没有资格怀念。可是他真的很准确地戳到了我的痛点。

从那个问题之后，我一直心情很低落。我放弃了defending myself。他说，我刚刚面了两个人，一个是爱尔兰的第一名，一个是印度的99.95%quantile，你觉得他们比较impressive，还是你比较impressive?我说他们比较impressive。他说你还有问题么，我说没有。

他说，你可以下去买午饭，下一个interviewer 15分钟后到。浑浑噩噩地走出Morgan Stanley华丽的大厅，走在冰冷的纽约街头我突然就很想哭。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。

第六个interviewer背景未知，只知道是computer science出身。各种equity pricing，option pricing，心算black scholes的简化版本，心算开平方，心算lg4000000000，各种C++我心不在焉的，算得很慢很慢。code不会写，只说了大概想法。大概是C++怎么处理excel sheet里的数据，which，完全没见过。心算开平方没算对，他说，you are close, but not right。不过时间到了，我同事已经在等了。

第6个便是传说中的哈佛男B，国际数学奥林匹克竞赛美国队成员，又是一个一看便知道智商高过我们普通人数量级的外貌。先是最大化期望的问题，算错了，经提示改正。他说，我问你一个简单的finance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，问了无数问题后，终于明白他是要我给一个delta neutral, long gamma的portfolio定价，

如果underlying price服从以下分布

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。写完了他说，你这个算法可以，但是memory不够efficient，重写。大抵是我不应该用可变长度的数列。于是我和他为了在一个for循环里是先算甲还是先算乙的问题纠结了半天，结果我错了。

好不容易写完了code，他端详良久，然后说，你这个不行，然后给我画流程图证明为什么不行。彼时我大脑已经完全空白，无法思考，不论他说什么，我都是茫然地看着。最后他说，不对，这个可行。我松了一口气。

第二题写C++ code矩阵求解，即解一n元一次方程，which, 我连想法都没有。他看他的材料去了，我在草稿纸上画画。过了5分钟他过来看我的纸，我bullshit了几行代码，他说，恩，我大概知道你什么意思了

·····你想用两个for loop迭代求解·····我大惊，这都可以？

第七个interviewer已经来了，于是代码题匆匆夭折。韩国GG。这是直接带着卷子来的，第一题binonimal tree求option price，对了。

第二题是带相关性的联合正态分布的两个随机变量的条件概率分布问题。我很纠结地开始写双重积分，韩国GG说，你这样会算死的。我无想法，他说，找线性变换。我忽然想到的确是有公式消除相关性的，不记得了，只能从头推起。找到新的变量，依然不知道怎么算概率。GG无奈地提示说，换坐标系啊。我疑惑状。再提示说，找面积啊。我赶紧画图，发现是一个无穷比无穷的面积。我想了半天，用一个正方形框住，然后算面积比。

GG说，错了错了，坐标系上的点不是均匀分布的，靠近原点的点概率大，你不能用正方形····根据原点对称性，你要用扇形····我作恍然大悟状，然后想他大概在心里鄙视我一千遍了吧。GG站起来，说，我有个会，不能回答你的问题了，你回家去吧。于是，我第二次恍恍惚惚地走出了Morgan Stanley的大门。

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

上灯火通明人潮熙攘，让我仿佛有种错觉，像是回到了那些独自走过光谷广场的日子。

当时的我，还是会愿意时常看看那些华丽的灯红酒绿的世界啊。

我不想回头看。我还要赶回downtown。还有50分钟，fixed income课就要开始了。

坐在纽约百年历史的破旧的地铁中，我看着车窗中自己狼狈不堪的倒影，努力告诉自己不要哭。在这个压抑到死的城市中，我无法呼吸，无法思考。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.”

对冲基金的交易员的聪明要求的是绝对聪明：就是要让在任何评价体系任何人来评价，这个人都是聪明的。

投行的人要求是能让外人（从甲方爸爸的角度）看起来觉得很聪明：不管你是靠读书，靠拼命努力，靠拼爹，靠捐款，靠种族肤色AA，靠炒作，靠各种正当和不正当交易，只要你能弄到看起来聪明的背景或者说包装就可以了。

所以你们会发现金融圈靠陪人睡觉上位的丑闻都是投行券商的，你听说过有谁靠陪人睡觉然后去做对冲基金当交易员或者quant了？

根本不是一回事。

很多物理、数学背景的人是在科研界无法生存，才不得不转金融的。（我不大清楚其他科研领域转金融的整体情况，不过身边也有学生物或统计转了金融的。）

所以放在普遍的人群里，确实还算比较聪明，但除了最顶尖的那批，多数搞金融的不能算是很聪明，至少还没聪明到能靠聪明在科研界生存下来。有不少人并不知道除了这个还该做些什么，仅仅是因为我们这些专业转金融比较顺，因为之前师兄师姐多半转了金融，随大流比较轻松，而且收入确实比较高。

从科研转行，至少在起初阶段，很多人心里会产生巨大的遗憾与挫败感。毕竟很少有人早早就计划先学物理/数学，再转到某个确定的领域，多半是从童年或少年时起，就抱着孤注一掷的想法，坚持努力了十几年、二十年，甚至更长时间，否则从一开始就不会选科研这种失败率高到天上、长期居无定所、又没多少钱的行业。

在我目前接触到的同类背景的前辈中，这种自少时起全力追逐的理想最终破灭后天崩地裂的失落感甚至会绵延几十年，再多的财富，再高的社会地位（世俗层面上），也不足以弥补。在科研领域再失败，在其他领域再成功，许多人心里还是会一辈子惦记着数学、物理。这种惦记，比对初恋对象的感情要深厚得多，根本不在一个量级。

你跟他/她说“你好聪明啊，真是天才”，别人也许觉得有点讽刺意味。

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