金融职场的中国人：折射出美国证券市场真实的脉动 ZT [他是无数个拼搏在美国金融职场中的一个中国人，他也曾是中国证券商的一员。四年美国对冲基金的经历，让他充分体会了华尔街的内涵，同时也折射出美国证券市场最近四年的真实的脉动。 ] 1995年5月初的一天，记忆里深圳似乎在酝酿一个如火如荼的夏天。如往常一样，我还在君安证券上班。二哥打电话过来，告诉我有一封美国堪萨斯大学来的信，看起来有点厚。我当时并不在意，因为我那时已经收到美国一些大学的录取通知书，但都没有足够的奖学金。没有想到的是，正是这封信改变了我的一生。 这是一封从堪萨斯大学数学系发来的博士研究生录取通知书，并且提供全额奖学金。 我很犹豫，不知道应该不应该从君安辞职去美国读书？我当时在君安自营部作国债交易员，那年火爆的国债期货市场使得我的职业成为当时最热门的职业。作为一个交易员，我亲眼目睹了万国证券国债期货交易的崩溃。而我们君安自营部却从国债期货市场上取得了辉煌战果。自营部经理谢学峰已经私下对我们透露说，由于我和另一位国债交易员王志华的出色表现，他已经向上面打报告要求嘉奖我们。 但我却要离开这个我一直梦想的职业。虽然我早就知道堪萨斯大学数学系有一位从斯坦福大学毕业的邓肯博士在随机过程方面颇有造诣，而随机过程是现代金融理论的数学基础，邓肯教授在数理金融方面发表了一些高水平的论文。但它毕竟是数学系，毕竟是非名校非一流的堪萨斯大学。数学系毕业后能否再重新进入金融投资行业成了我当时最忧虑的事 1995年6月26日，我踏上了从上海飞往美国的飞机。 从地图上发现，堪萨斯大学位于美国中部一个很小的小镇劳伦斯(Lawrence)，学校距机场大约有一个半小时的路程。到校的第一天，一位台湾教授领着我到堪萨斯大学的各个部门注册了一圈。在路上，他特意告诉我应该去拜见一下邓肯教授，因为堪萨斯大学数学系并不长于统计研究，所以对学统计出身的学生并不是非常感兴趣(顺便提一下，我毕业于复旦大学数理统计专业)。但邓肯教授发现我的金融背景... 第一次见到邓肯教授是在他的办公室里，当我自我介绍一番后，邓肯教授立刻非常高兴地对我说：“非常欢迎你，我所有的学生都偏向工程控制方面，你知道，随机分析是现代金融理论的奠基石，很高兴你将是我第一个直接研究数理金融的学生。”好教授当然是闲话少说，邓肯教授立刻从书架上抽出一篇论文递给我：“这是我写的一篇关于数理金融的论文，你回去研究一下。”我当时还是抱着国内金融研究的印象，心想：“国内金融研究最多也就运用高等代数，即使美国金融研究再发达，凭我大学本科数学专业的功底，这岂不是小菜一碟。”于是我一幅“初生牛犊不怕虎”的样子对邓肯教授说了声：“没问题。”就把那篇论文接了过来。回到办公室，掏出那篇论文刚扫了第一眼，心里大叫一声：“惨了！”我竟然连论文的题目都看得不太懂，再往下一看，全篇几乎都是数学公式，许多符号大都一窍不通. 我的美国金融生涯也就这样以一个“下马威”开始了，余下的日子里，我开始整天泡在图书馆里。一切当然是从最基本的数学理论开始，从离散随机过程到布朗运动，从实变分析到随机。 1900年，法国数学家LouisBachelier历史上第一次开创性地把随机布朗运动运用到股票研究，五年后爱因斯坦发表了那篇著名的有关布朗运动的论文。从此之后，股票走势的随机性研究在金融界得到了充足的发展，特别是上世纪70年代后期权以及资本价格理论的发展可以说是创造了当今华尔街的欣欣向荣。这一切都起源于承认股票价格的随机性。 记得我在国内炒作股票或债券时，大家风行技术分析，在技术分析中有个最根本的假设，那就是：“历史可以重复，股票价格是可以预测的 邓肯教授曾经给我们演示了一个简单的实验，在这个实验里，我们随机模拟股票价格走势，我们用抛硬币来决定第二天股票价格的涨跌，涨跌的幅度由一个随机的正态分布决定。每一组数据我们共模拟一千天的股票价格走势，并且把这拥有一千个数据的时间序列按照平常画股票走势图一样画出来。我们会惊奇的发现，这样一个完全随机产生的模拟股票价格走势和真实的股票价格走势极其相似。你可以在模拟股票价格走势图上非常容易的发现技术分析所推崇的图案，比如说：上升（下降）通道、双肩顶（底），弧圈顶（底）、跳升（降）等等。但我们的数据完完全全是随机产生的，如果我们用单纯的技术分析，错误是显而易见的。我们又继续这个实验，这次我们模拟产生五组价格走势，然后又从道琼斯指数中选择了一段真实的股票价格走势，我们把这六组走势图混淆在一起，然后让专业的金融专家去找出哪一张是真正的股票走势。我们的结果是，这些专家的选择同随机选择的结果在统计上是没有任何区别的这个经典的实验不是我们自己发明的，它在世界金融界被重复了许多次。 （作者1995年从君安证券辞职赴美留学，1999年5月进入对冲基金MQA公司，后成为该对冲基金合伙人，2003年4月以高级金融分析师身份加入熔岩星金融公司No鄄vaStarFinancialCo.。） 特约撰稿汪先果转眼之间，我在堪萨斯学习已满一年，我又开始新的梦：进入美国金融界。 对于像我这样一个穷学生来说，昂贵的MBA学费象一座不可逾越的大山。我于是开始申请金融博士系，因为博士系一般都提供奖学金。这次非常幸运，由于在堪萨斯大学的研究经历，我很快被位于圣路易斯市的华盛顿大学金融系录取攻读博士学位。华盛顿大学拥有二十多位诺贝尔奖获得者。这所大学用高工资诱惑了许多世界知名的科学家，比如说金融系的迪伯维格（PhilDbvig）教授，迪伯维格师从APT模型创始人若斯（SteveRoss）教授，二十三岁博士毕业，不到三十岁即为耶鲁大学终身教授，曾以拒绝华尔街雷曼兄弟年薪一百万美金的合同而名噪一时。华盛顿大学得知其想离开耶鲁大学时，立刻用三十万的年薪，并且许诺尽量减少他的课程安排以满足其研究欲望，当时该年薪创美国金融系教授最高记录。 在离开堪萨斯大学之前，我向数学系的同学吹嘘说：“这回我去了金融系，再也不会被这些数学弄得头昏脑胀了。”可惜这个梦想几个小时之后就变成了肥皂泡。 风险与回报的科学 华盛顿大学离堪萨斯大学只有四、五个小时的车程。我到达学校后立刻拜访了几位师兄，一番交流后发觉各位师兄数学功底非凡，其中两位竟拥有数学博士学位。一位师兄告诉我，现在在美国学金融，特别是资产价格理论方面，数学水平至少要达到硕士水平，否则难以生存。我只好哀叹自己“刚出虎穴，又入狼窝”。 其后日子的紧张程度可想而知，在那三年中我基本上很少在半夜十二点之前回家。 汗水当然不会白流。我真正理解了“金融是研究风险与回报的关系”这句话。回想我当初在国内操盘时，大多数时候都只问一个问题：“这个股票会涨到多少？”我们常忽略了另一个更重要的问题：“这个股票有多少风险？” 比如说，在金融界都知道有一种投资方式叫“加倍策略”，其策略是这样的：在玩抛硬币游戏时，如果我猜对的话我就赢我所押上的钱，从下一次注一元钱开始赌。如果我猜错的话会输掉我所押上的钱，但是我会紧接着押上我所有输掉的钱的总合，外加一元钱，这样就可以保证下次当我猜对时，我不仅能挣回过去所有输掉的钱，而且外加一元钱的利润。 很可惜的是，迪伯维格教授于二十年前就证明了这种“加倍策略”必然会导致投资者的破产。其根本思想是：当投资者运用“加倍策略”时，他忘记了他的资本是有限的。用不了多久，投资者将无资本可以“加倍”，那时他所面临的只有破产，并且这种毁灭性打击到来的时间远远比我们想象的快的多。回想起来，在我们的现实世界，从中国的万国证券到英国的巴菱银行，这样的例子可以随意数来。 还有一种投资方式叫作“自杀式加倍策略”，这种策略与前面的“加倍策略”正好相反，投资者会在每次盈利后加倍投资，而在每次失败时从头开始。这种“自杀式加倍策略”更符合人性的心理。LTCM加倍策略的牺牲品 约翰·麦瑞外泽（JohnMeriwether）曾任华尔街索罗门兄弟公司合伙人和副主席，亲自操盘债券市场交易和全球风险控制管理。这位华尔街20 世纪80年代最风云的人物当时被称为“宇宙主宰”，一次一位哈佛商学院学生请教麦瑞外泽：“你认为金融市场是有效率的吗？”麦瑞外泽回答：“是我让这个市场更有效率。”1991年，其下属交易员非法透支企图挤兑美国国债市场，该丑闻险些造成索罗门兄弟公司破产，幸亏沃伦巴菲特出手相救。但麦瑞外泽由于管理不力被迫辞职。 1994 年，麦瑞外泽联合前中央银行副行长大卫·穆林斯以及两位曾获得诺贝尔奖的金融学家共同组建美国长期资本管理公司（LTCM）。 LTCM1995年净收益43％，1996年收益41％，1997年收益17％。1997年标普指数飞涨33％，麦瑞外泽这样的“宇宙主宰”当然不会满足 17％的净收益，他于1998年采用了“自杀式加倍策略”，LTCM决定加大投资赌注，麦瑞外泽采用增加投资杠杆的方法，退还投资者将近一半的股本， LTCM所管理的实际资本从75亿美金降低到47亿美金，但是LTCM依旧通过这区区47亿的资本买入同1997年一样的金融资产1300亿美元，这就意味着LTCM把自己的投资杠杆一跃提为28：1。 1998年五、六月份，暴风雨开始来临，住房抵押贷款债券市场的下跌使LTCM亏损16％， LTCM的资本从47亿降为40亿，投资杠杆从28：1变为了30：1。祸不单行，8月17日，俄罗斯政府宣布停止偿还所有债券，这一重磅炸弹引发信用危机，投资者疯狂抛售股票、企业债券、外国债券、住房抵押贷款债券，抢购美国国债，而这一切都与麦瑞外泽的企望背道而驰，仅8月21日一个交易日，LTCM 净损失5.5亿美金。至八月底，LTCM净亏损52％，而通过杠杆买入的总资产依旧在1260亿，投资杠杆此时变成了55：1。此时的麦瑞外泽已经黔驴技穷，又使出了“加倍策略”，9月2日，麦瑞外泽向投资者披露了巨额亏损，并希望每个投资者加倍投资，标准的从“自杀式加倍策略”到“加倍策略”。这回投资者开始清楚的认识到这两种投资策略的本质，拒绝追加投资。 LTCM的亏损继续恶化，9月28日，LTCM净亏损92％，资本只剩下4亿美金，投资杠杆此时为250：1。由于LTCM拆借的资金和交易遍及世界各大主要金融机构，其账面上共有六万多笔交易，账面价值高达12500亿美金，没有人敢设想LTCM的崩溃可能导致多大的冲击，美国中央银行为保险起见，不得不罕见地出面组织华尔街13家大银行，联手以36亿美金临时接手看管LTCM这个烂摊子。 两年后，麦瑞外泽东山再起，成立”JWM合伙人基金”，这回麦瑞外泽变乖了，新基金的宗旨是：“运用最保守的投资策略”。 在华盛顿大学的第三年，我越来越感觉到我的“曲线救国”的时机到了。于是在拿到硕士学位后，我把自己的简历在布隆勃格（Bloomberg）网站上贴了出去。 很快我就接到爱德华的电话，爱德华当时正在组建一个股票对冲基金，急需一位既有金融市场经验又懂得计算机知识的人才。我立刻觉得机会来了，创立一个新的公司一直是我的梦想，或许我可以在一家大金融公司谋到一份工资更高的差事，但这种自己在美国创立金融公司的经历对于我来说可是千载难逢的机会。参与这个对冲基金的创立会使我真正融入股票买卖的操作，而非大多数中国留学生虽然名义上在华尔街工作，但实际只是做后台办公室的计算机编程或分析工作。我欣然接受了爱德华的工作合同。 加盟MQA 1999 年5月底，我离开了华盛顿大学商学院，来到了美国东部康州一个美丽的海滨小镇菲尔费德(Fairfield)。菲尔费德离纽约市只有一个小时的车程，菲尔费德隶属于菲尔费德郡，整个菲尔费德郡号称“纽约的富裕市郊”，许多华尔街的老板们都住在康州菲尔费德郡，康州也因此成为美国最富裕的州。前面提到的 LMCT当时就是在菲尔费德郡的格林维奇镇。康州金融业非常发达，对冲基金公司星罗棋布。 我们的MQA公司就是在这样的一个环境里，由原华尔街攀因外博(PaineWebber)公司总裁唐﹒尼克尔森(DonNickelson)先生出资建立，爱德华作为总经理负责日常公司管理。上班的第一天，爱德华对我说：“我们最终的目标是运用分析模型去寻找股市中不合理的差价，我们不是发表文章，我们的模型要被市场做真正的检测，这个模型将是我们整个基金的基础”。爱德华是管理与交易出身，当时领导开发小组，并且拥有丰富的交易经验，但我很快就发现他对技术方面却是知之不多，我也就很快意识到整个开发任务基本上要由我一个人承担。每次一想到以后会有上亿美金的资金会以此模型来投资时，压力是可想而知的。整个漫长的开发过程既痛苦但又充满希望，每当我苦思冥想的方法被检测证明不可靠时，不由自主地会产生一种短暂的挫折感，那时我就会离开计算机到后院的“野草地”里散步，许多灵感也就是在那块“野草地”里的徘徊中产生的。半年之后，系统终于初具原型。但当我们把系统应用到实际市场交易中时，发现虽然回报率远远高于股票指数回报，但回报率的波动性却非常大，这也就是我前面提到的风险概念。虽然尼克尔森对我们的催促越来越多，在经过许多次探讨后，我们还是觉得应该推迟启动基金投资，应该在我们的系统模型上加入技术分析方法以力求减少回报率的波动性。 数据操纵和样本选择偏差 在将技术分析揉和到基本面分析中的过程中，我再一次感受到许多投资者经常进入的误区：片面主观地解析分析结果。 每一个投资者在做分析研究时都经常会碰到这样一个现象：某个人会告诉你他发现了一个新的技术分析指标，这个技术分析指标会帮助投资者在三个月之内盈利高达 100％等等；然后他会显示几种股票的价格走势图，在那些走势图上，这个技术分析指标的确显示着惊人的预测能力。但当投资者在市场上真正运用这个技术分析指标时，大多数的结果都是失败，这个技术分析指标惊人的预测能力消失得无影无踪。 在随后的三年中，我用计算机编程总共检测了不下上百种技术分析指标的有效性，我把每一种指标运用到至少2000种美国股票上去检测其有效性，以最大限度地减少样本选择偏差，并且为了减少数据操纵，一般拒绝微调指标的参数。我的检测结果证明95％所谓的“有效”指标无任何预测能力。对那些初步发现有效的指标，我又运用调整参数来检测该指标的可靠性，我的经验是：某些技术指标的确有着预测的能力，特别是当把一些技术指标交叉使用时更是如此。但是正如我们不可能发现“永动机”一样，没有任何一种技术指标在任何市场情形下都是有效的，至少我不知道。 成为重要角色 当我们的基金正式投资的时候，我知道爱德华和巴里对我的市场感觉并非完全相信，我那时真正的市场经验全部来自中国的工作经验，对于许多美国投资公司来说，那时的中国经验是“小儿科 ”游戏。由于中国和美国在市场的规则、开放性以及复杂性上有着显著的区别，两国之间的经验当然不能“通兑”，但是市场中最根本的投资者的心态是相似的，当投资者进入市场后，最根本的目的就是在风险尽可能小的情况下获得最大的可能的盈利，这点不会因为太平洋的隔离而发生变化。 当然，我明白我必须以成果来改变他们对我们的陈见，他们一般都认为中国人在华尔街只能作数理分析和程序员。 在小公司的好处就是基本上每个人都可以很容易地参与其他部门的工作，我每天都要参加基金内部投资会议，会议上他们只安排我分析一下基金的投资风险，原因是所有的风险系统都是我建立的。但是，我们的投资模型系统也是由我建立的，其中的窍门只有我最明了，在讨论投资方向与股票选择时，我努力抓住每一次机会阐明我的想法，其实这些想法都是我提前准备的。我充分利用知识全面的特长，并揉合了客观的数理分析与我多年的市场经验。前几次，他们只是客气地称赞几句，后来他们终于意识到，我的想法多次得到了市场的证明。有一次，我直接反驳了爱德华和巴里两人的判断，当我满怀信心地陈述我的分析与预测时，我能感觉到他俩很惊诧。 从此之后，投资会上我也就成了当然的主角之一。爱德华开始决定在基金中另开一个五百万美金的分账户由我全权掌管，我们两人在开玩笑之中下定了赌注：每个月谁的账户回报率高，谁就赢得一次啤酒。从那时起，我在睡梦中也在琢磨市场走势，时刻提醒自己：“理性”是我们战胜市场的武器，理性来自于客观的科学分析，只有发挥我自己的长处才能取胜，这就是拥有精湛的分析技术，同时又拥有更重要的因素：宝贵的市场经验。一年之后，我从爱德华那里赢了9次啤酒。以后我掌握的账户逐渐增加，最高时可影响公司75％的资金。 市场的随机性 在我们的基金交易中有几笔交易颇值得回忆。当时我们的模型系统在对安然的金融状况以及同类股票的股价分析后，预计安然每股股价应该在18美金左右，在 2001年，我们的系统在分析市场走势后，终于发出了买空的信号，当时安然公司是华尔街的宠物，即使在股市已经下跌一年多的情况下，其股价依然是60多元。我们专门开会讨论安然股票，最后决定买空。同年10月底，当安然公司财务丑闻爆发时，我们在13美金平仓，每股净盈利47美金。也许有人会可惜我们没有在后来跌到1美金以下时平仓，但我个人认为我们的做法符合正确的风险管理原则。股市上有句名言：“看着过去，我们每个人都能挣钱。”但在丑闻刚爆发时没有人会料到事态会严重到如此地步，即使在事后，美国最大的证券公司美林证券依然发表分析报告，认为安然公司会度过难关。 像这种会计丑闻的突发性事件，投资者是无法预测的，这就是市场的随机性。 我们在13美元左右决定平仓，是充分考虑到安然公司股票在狂跌后振荡肯定会显著增加，这就意味着如果我们继续拥有安然公司头寸，将承担巨大的风险，这不符合我们基金的风险控制原则。 我们在凯马特（K-Mart）公司的投资却没有取得成果，凯马特是仅次于沃尔玛的美国第二大百货零售公司。当年沃尔玛的股价一路飞涨，凯马特的股价却一路下跌到只有几美元的地步。我们在分析后认为，凯马特会触底反弹，但在我们买入后，凯马特股价依然不断下滑，我们很快斩仓出市，亡羊补牢。我们追踪研究凯马特股价下滑的原因，最后发现，由于2000年以来美国有许多公司倒闭，特别是众多通讯公司的倒闭给投资者心理投下了浓重的阴影，投资者普遍抵触那些拥有大量债券的公司，凯马特就属此类。这些公司一旦出现经营不善，投资者往往避而远之，公司的季度报表不会反映这些不断变化的市场心态，这也说明了僵化的分析只会对投资造成损害。后来凯马特宣布破产，我们庆幸及早出市。“千万不要和市场作对！”，因时而变是长期立足于市场的重要因素。“错而能改，善莫大焉。” 所有的交易中，我永远难忘的是“9·11”事件时的交易。在此之前，我们买空了包括西北航空、大陆航空和好几家保险公司的股票，我们买空这些股票完全基于我们对这些公司财务分析以及整个市场的分析。 更证明了市场的随机性。 9 月17日，股市重新开盘后，当天我们的整个基金盈利2％，这对我们这种市场中性并且没有运用任何杠杆投资的对冲基金来说，相当于一俩个月的回报率。但那天我们每个人的心情都很沉重，我更希望我所挣的钱不是来自于数千人的生命的代价。我们一直想当然地认为这种事情很遥远，但谁成想，它突然就出现在我的面前，我感到震撼。我常常后怕地想，如果那天我正好在那两座楼里办事，或者我们公司当时就设在那里，我还会为这区区2％的盈利欢呼吗？但愿今后世界上和平永存。 CDO在金融上属于结构金融一类。所谓结构金融即是通过对许多金融工具的组合而重新产生新的金融工具，新产生的金融工具有着同原来的金融工具不同的风险与回报结构，这些新的金融工具会更适合投资者的需要。假设我们有100种不同企业的风险债券，这100家企业由于经营不善，他们的债券有30％的可能性不能偿还。由于投资者的资金有限，投资者只可能购买一种债券，如果投资者只单独购买其中一个企业的债券，投资者会有30％的可能连本金都收不回来，没有投资者会愿意承担如此大的风险。但下面让我们换一种思维，我们每个人都知道统计中的大数定理，如果我们把这100种不同的企业的债券放在一起，根据大数定理，这100种债券中最多只有30种债券到期时不能归还借款，这就是说另外70种债券将没有风险，而我们所面临的问题是在债券到期之前无法知道哪70种债券会有能力归还借款。为了解决这个问题，我们就以这100 种风险债券为抵押发行一个新的债券组合，这个新的债券组合共包括3种等级的债券： 第一等级债券发行量占全部债券组合的60％，发行银行保证无任何风险，并且拥有第一优先权得到任何企业归还的本金与利息。由于第一等级债券基本上无任何投资风险，其利率也相应比较低。 第二等级债券发行量占全部债券组合的10％，该等级拥有第二优先权得到任何企业归还的本金与利息，也就是说只有第一等级的债券全部偿还完后，第二等级债券才能取得任何企业归还的本金与利息。第二等级债券投资拥有一定的风险，但其风险远远小于单独购买一个企业的风险债券，所以其利率比第一等级贷款要高，但比企业付给银行的利息要低的多。 第三等级债券发行量占全部债券组合的30％，该等级拥有最后的优先权得到任何企业归还的本金与利息，也就是说只有第一和第二等级的债券全部偿还完后，第三等级债券才能取得任何企业归还的本金与利息，所以第三等级债券投资拥有的风险比前两个等级都要高。 !这样，银行就通过这种新的债券组合，销售了自己账户上大量的风险债券。这对于银行有多种好处：1）转移风险：银行把风险转让给愿意承担风险的投资者； 2）无风险盈利：由于新的债券组合的风险性明显减少，银行需要付给投资者的利率要远低于企业付给银行的利率，银行在极小的风险下赢得不菲的利率差价；3）增加资金流动性：如此一来银行就解决了资金积累在呆账上的问题，用新的资金投资更好的投资，这是当今中国银行业急需解决的问题。 在MQA 的4年里，我明白了一个道理，那就是必须不断地学习别人的长处才能更好地发展。巴里是一位有着将近30年华尔街经验的老手，曾经管理过上百亿美元的资金，他像许多老一辈的交易员一样，对现代的数理分析知之不多，但30年的经验赋予他敏锐的市场洞察力，有着临危不惧的大将风度。 2002 年前6个月，我们的基金回报率为13％，当时市场指数前6个月下跌15％，我们当时决定见利回吐，但还没有等到我们行动，市场从7月初开始风云突变，在那之后的几个月内，指数每天变化1％的日子比前半年增长了一倍多。从7月中旬开始，据说美国最大的共同基金Fidelity抛售将近300亿美元股票，股票市场因此一路狂泻，我们的基金当时从最高点下跌5％，这是我们基金历史上最大的当月损失。由于我们是市场中性投资基金，5％远远超过我们的风险控制警戒线及我们的预期，公司内的压抑气氛立刻突现，巴里此时显示了其大将风度，果断地建议斩仓以防更大损失。此决策最后证明是正确的，客户对我们的风险控制大加赞扬。 MQA对冲基金在2000年到2002年的回报率为31％，而同期股票市场指数累积回报率为－40.3％，我们的基金资金量也增加到一亿五千万美元。但这时我们也发现，由于连续三年的股市疲软，众多投资者远离股市，特别是个人投资者更是心灰意冷。市场内只剩下专业投资人才，大家分厘必争，利润率越来越低。如果我们继续投资的话，就会让客户的资金冒不必要的风险。爱德华与尼克尔森在2003年3月决定暂时关闭MQA对冲基金。 中国有句俗话：“留得青山在，不怕没柴烧。”现在主动关闭基金，这种“把客户的资金当作自己的资金一样”的做法会给客户留下很好的信任感，一年或两年以后再重新开张时，客户会不请自来。 恰巧就在此时，一位来自台湾的朋友介绍他所在的熔岩星金融公司（NovaStarFinancialCo.）正在准备创立一个对冲基金，并已着手准备发行该公司的第一个担保抵押债务（CollateralDebtObligation），急需高级金融人才。 总部位于美国堪萨斯市的熔岩星金融公司创立于1996年，1997年成为纽交所上市公司，公司的主要业务范围是住房贷款。 这份工作对我非常有吸引力，于是在4月底，我匆匆忙忙地从康州赶到堪萨斯，以高级金融分析师的身份正式加入了这个新的对冲基金的创立。 在整个债券市场中，抵押贷款市场的发行量仅次于政府债券市场。最近五年来，新一代的金融工具即担保抵押债务（CDO）得到了飞跃式的发展，2002年 CDO的发行总量已达到900亿美元，并且CDO已从美国开始传播到世界其他市场。现在中国的国有银行由于历史的原因，拥有上万亿的呆滞企业债，如何解决这些呆滞企业债已是银行商业化的决定性步骤。从现在市场来看，CDO将是解决银行呆滞企业债的最合适的方法。对于我个人来说，积累债券市场，特别是CDO 方面的经验，对我以后实现回国发展的梦想将会有着极大的帮助。 2000年9月，在经过一年半的辛苦检测后，我们对所建的股票系统模型的信心越来越高了，MQA的策略价值基金（StrategicValueFund）从五百万美金开始对投资者开放。 在我们的基金正式投资以后，我所有的周末都在加班，我唯一的一次休假是2002年4月公司为奖励我而把我送到佛罗里达一个度假村休假三天。 数理分析员:华尔街的时髦职业 从上世纪80年代开始，华尔街用高薪吸引人才，无数的数学、统计、物理以及工程博士们纷纷涌入华尔街各大投资公司，数理分析员成了华尔街最时髦的行业之一。 由于中国和俄罗斯这两个国家在教育上比其他西方国家更偏重数理化，这两个国家的学生的数理背景令其他人望其项背，因此中国和俄罗斯的数理人才也成了华尔街最紧俏的商品。曾经有美国人哀叹道：“如果这些中国人和俄国人离开这里的话，华尔街将变得黑暗”。 我在完成了系统模型的初步开放之后，就着手建立基金的后办公室支持系统。那些巨型投资公司的风险分析系统是几十人、上百人的结晶，而在MQA我只能靠自己。在仔细思索之后，考虑到MQA的实际情景，我决定放弃运用其他投资公司通用的C＋＋以及JAVA语言，另辟奇径，采用VB作为界面，用S＋作为背后风险计算的机器。通过这种设置，我不仅能做到几乎所有大公司的风险分析报告，并且大大地缩短了我的开发时间。这样一边使用，一边修改，一年后终于形成了以后 MQA的一套完整的BETA风险管理系统。