具备 “非人性” 特质的人更适合做投资？

大家好，欢迎来到第八期《贝拉有约》，每周带大家探索一种职业可能，看前辈走的路，让你更清晰自己的职业选择，减少试错成本。

想要进入金融行业的同学，可能对基金都不陌生，但是基金行业的从业机会，大家最熟悉的可能还是基金公司，而看完今天这位嘉宾的分享，你可能还会有更好的职业选择。

Ran 算是基金行业非常资深的一位前辈了， 基金投资咨询和基金投资到底有什么区别？基金投资的日常工作是怎样的？做基金投资需要具备的“非人性”指的是什么？什么要具备“非人性”？

关于基金投资咨询和基金投资

Q1

Bella:投资咨询主要是做什么的？或者主要帮助什么对象解决什么问题？

Ran:投资咨询解决的主要问题是客户的财富管理，包括个人的财富管理，高净值客户的财富管理，还有机构的财富管理。举个例子，比如银行的客户，他有一笔钱想去投资，但是不知道投什么，我们就要在了解客户的风险偏好、预期收益率等需求之后，给他做一个合理的资产配置，选择什么样的产品组合去投资，包括标的的筛选建议。

就我们玄武智慧而言，选择的是二级市场资产，也就是股票、期货、债券等衍生品，不涉及一级市场。但因为我是做咨询又同时做产品，我在我们兄弟公司亿信里担任副总经理，亿信就是做基金投资的。所以我们是咨询和产品都会做。

Q2

Bella：做基金投资咨询与做基金投资有什么区别？

 Ran：做基金投资就是做产品，做产品是直接帮客户管钱；而咨询是只给建议，至于客户最终有没有采纳你的建议，就由他们自己评估。这两种模式在国外都已经非常成熟了，但在国内，投资咨询还很不成熟，还很少人在做，整个生态也没有形成，但在国外这块市场做的就很大了，比如Mercer，还有各投行都有自己的投资咨询业务。

Q3

Bella：有了解到你们公司自2016年以来，在人工智能和机器学习方面进行重点投入，可以跟我们详细说一下你们是怎样利用人工智能和机器学习进行服务的吗？

 Ran：人工智能机器学习就是一种更高级的分析的方式，利用数据找出一定的规律。这个规律有可能是用来筛选标的，对标的的分类等。举个例子，可以通过人工智能来帮你选出短期内可能会涨的股票，或者是在一堆资产分类中更清楚地按照某种特征来分类，或者是分级判断某一个标的涨跌的概率。

我们做的是量化投资，就是数量化的分析和执行。国内的量化投资在2004年开始有用量化投资工具的基金产品，但在国外90年代就已经开始做了。以前的量化分析方式，很多时候是用一些简单的分析模型，比如线性回归。机器学习是在这个基础上更深入了一层，变得更加复杂，有更多的计算维度，所以也会更精准。

Q4

Bella：你觉得人工智能对未来整个行业会有一些什么样的影响?

 Ran：我觉得是会有颠覆性的影响，我们现在说的资产管理，就是通过投资的形式产生钱生钱的效应，但投资过程中人容易受主观情绪影响，存在一定认知偏差，而计算机执行的量化就可以把人的主观因素剔除掉。这在国外也已经发展地比较好了，国外很多交易量的基金都是量化的，国内目前还是以主观为主。但是趋势已经在变化，每年通过量化的量和规模都在增加，包括业内的认可度也在提升。

基金投资的日常

Q1

Bella：一般基金投资公司内部的职能是如何划分的？每个职能的主要工作内容是什么？

 Ran：核心其实就是两块，一块是产品（投研），一块是市场。再细分的话，投研会分基金经理、分析员、交易员。

基金经理在团队中主要是做指导的，他需要找到市场背后的逻辑，把他的逻辑通过不同策略展现出来，他要管理的事情也很多，比如要管交易的事情，要做好风控，还要去做资产配置和决策。基金经理的工作是比较困难的，但一般最后业绩都会写上他的名字。

然后下面会有一些分析员，他们最重要的就是要研究行业的动态，会将行业细分到不同的领域去研究，需要详细了解每个标的，包括它的风险、潜在的收益等。

最后是交易员，交易员做的事情是偏繁琐的，每天都需要去下单，我们是程序化下单，他就需要管理整个程序。

市场的主要职责就是发展客户，这个会比较好理解，其他行业也会有市场部，最后还有一些协助性的部门，例如运营（协助制作产品的合同等事情）。

Q2

Bella：你的下属和你典型的一天的工作场景是什么样的？

 Ran：如果是做投研的，需要花大量的时间在研究上，看不同的报告，研究不同的标的，了解新的资产，然后去想哪些产品能创造价值，交易员主要是有单子出现时，他就需要去执行。

我的工作比较复杂，需要协调整个投资项目。比如假如有新的客户，我就需要协调大家完成整个投资方案，思考怎么样去构建投资组合，都投什么样的标的，什么样的风控措施等，还会需要帮他打理资金，我们也会开不同的会议，比如经常要讨论投研的事情，也经常会有一些同业会议。 

Q3

Bella：你现在的工作对你最大的吸引力是什么？

 Ran : 最大的吸引力主要有两点，第一点是可以快速而且明确地得到反馈，我的工作做得好不好，因为投资的结果就是是否有收益，没有其他虚的东西。你获取收益过程中，冒了多大的风险也是可以衡量出来的，这个反馈让你很容易衡量自己，哪些方面需要改进，哪些方面需要增强。

第二点是变化性比较高，所以也充满了新鲜感，每天可能都会接触到不同的标的，不同的环境，不同的资产，不同的参与者，而且这些东西还是全球化的，永远不会让你觉得无聊。

人才要求和招聘

Q1

Bella：你们会招应届生吗？对学校和专业有什么要求？

 Ran：会招，一般是招硕士毕业生，开始会是实习生身份进来，先熟悉产品和公司，然后才会直接应聘。学校一般要求一本，专业要求上，投研这块更倾向理工科背景，比如计算机、数学、统计、金融数据这一类型。市场一般都需要有一定经验和资源的人，不太会招应届生。

Q2

Bella：如果这个学生有一些什么样的经历，你们会更倾向？

Ran：最直接的是如果他有一些相关实习，比如在一些量化私募实习过会比较加分。如果没有过相关实习，但是有在这个领域发表过一些比较好的论文，那也是可以的，说到底就是他要表现出对量化有很强烈的兴趣，证明你对量化有强烈兴趣的方式就是你在这方面做了实践或者研究。

另外，还需要有比较强的学习能力和逻辑思维能力，因为搞对冲基金涉及到的知识面太广了，而刚毕业的同学基本上就是一张白纸，所以需要很强的学习能力。

最后，有比较好的技术功底也会加分，比如Matlab、c++、python等编程。

Q3

Bella：做投资最重要的一项能力应该是什么？

 Ran：做投资需要对他的领域很敏感，需要逻辑思维比较强。最好还要具备非人性，即非常理性的特质，能够排除主观意识或者情感上的干扰，比如当大家看某个资产涨的时候，都会想去买，跌的时候他想抛，这是人性。但若是你能涨的时候卖，然后跌的时候买，高抛低吸，这个赚钱的概率要比前者高，但是做起来就很难。这也是量化的优势，因为电脑就没有这种感情干扰。

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