財務金融生涯

最近剛好有三個已經畢業的學生回來找我，我才發現，這三個正好都走財務金融這條路，生涯選擇都不一樣，但也都有不錯的發展，可以和大家分享一下。第一個是在區域的小銀行做資產管理，小歸小，但他們管理的資產有三十億美金，所以可以做的投資也不少。我每個學期都有一個模擬的股票投資遊戲，假錢，但用真的市場資訊，很多學生課不好好上，玩股票遊戲倒是挺投入。而這個學生，可以說是個中翹楚。三個半月內，他交易了二千多次，平均一天二十次的交易，但成果驚人，一百萬假錢，讓他操作成七百萬。他還玩上了癮，參加了華爾街日報辦的比賽，最後有進全國的決賽，雖然沒有得名，但他說，他能找到這工作，很大的原因就是他把這個比賽成績，放在簡歷上，銀行因此對他很有興趣。

做金融，頭腦要好，但不一定是要會讀書考試。這學生書沒有讀得很好，但混身是街頭打滾的精明氣息，雖然沒在我面前說過，但據說私底下，出口成髒，講話逗趣得很。最重要的是天生對股票的感覺很好。這是一種很難描述的氣息，不只是愛錢，而更是看得到別人看不到的股票流動方向。我雖然相信市場效率說，認為大部份的人都沒辦法在股市有超常報酬，但我也相信，有些人天生就有這種在股市賺錢的能力。但這種能力是教不會的，有就有，沒有就沒有。

第二個學生是走學院派，到不錯的大學唸財務學博士。現在正值經濟學、財務學博士就業市場的旺季，所以他來問我，要不要提早一年畢業，不要再等論文更成熟，先賺錢再說。如果他不急著今年上就業市場，他應該可以輕鬆拿到不錯的教職，起薪二十萬美金的那種。但他想留在老家，老家附近的州立大學，正好在找人，錢雖然沒那麼多，但是可以和夫妻雙方的家人有更多的往來。新婚燕爾，我的學生也很想趕快在工作上確定，五子登科。

他說，讓他這麼想，還有一個原因是我以前對他說過的一段話。我自己都有點忘了。我說，我對財務學、經濟學的研究有興趣，但要我真的埋頭自己搞高深的研究，做不來，自己讀讀，講給學生聽聽，有機會帶帶大學生做些不困難的研究就好。這份工作，其實對我很適合。所以他也想過這樣的生活。但年輕就是這樣，就這樣定下來，真的會甘心嗎? 博士班的指導教授說他有很大的機會，可以找到很前面的學校的工作，他也憧憬著過著飛來飛去的一流學者生活。野心呀!

所以擺在面前許多條路，要如何抉擇? 可以輕鬆過，選一個快樂人生，還是凝視自己內心，咬牙接受挑戰，點燃野心之火?

第三個學生，也是走到一個安逸與野心的交叉口。這學生是澳洲人，因為想打籃球，自己找來美國唸高中、大學。他就是這樣的一個學生，一旦有興趣的東西，就全神投入。籃球打了幾年，知道沒有出路，就把精力轉到另一個從小喜愛的事物，「股票」。這學生和第一個學生一樣，有交易員的本能，但兩個有很大的不一樣。第一個學生是「狂」，不是大好就是大壞，但澳洲學生不是。很多人找到一個買賣股票賺錢的方法，就迫不及待的要拿真槍實彈來試，但他不是，他會一直拿歷史數據來試，一直挑自己的毛病。他上過我財務計量的課後，幾乎是著魔式的迷上Python，不眠不休的寫程式測試交易程式。

大學畢業後，澳洲學生自己找到紐約的小避險基金上班去了。說是上班，其實只是避險基金給他們資金交易，沒有薪水，有賺錢的話可以抽成，賠錢的話，還要記帳，有賺時補還。據說紐約有很多這樣的小公司，利用年輕人的精力賺錢。我學生賺的錢可能在大蘋果交房租都不夠，所以學生簽證一到期，就回澳洲去了。原先他還是住家裡，半夜起來繼續用紐約公司的平台交易，但日夜巔倒又賺不到錢的生活，不值得了。

幸運的，學生找到一個雪梨的期貨交易公司的工作，據他說，我指導的畢業論文和他在紐約的工作經驗有很大的幫助，讓他找到這個工作。他一半的時間，用公司的錢逢低買進，逢高賣出，期貨交易有這種專賺小錢的market maker，短近短出。利潤不多，但是穩定，所以公司可以付他不錯的薪水。他現在在雪梨金融區上班，住在現代公寓裡，每天早上先衝浪再上班，辦公室面對雪梨歌劇院和大橋，人生突然變得很快意。

但我對這學生期望很高，我給他寫的推薦信說他是我教過最好的學生，是做大事那種。所以看到他走向安逸的道路，忍不住就開始問他這事業做大的可能，需不需要回來美國唸財務工程，找Two Sigma這種公司的工作? 他說他有想過，但仔細想，這些財工背景，最後他們也是想要一個像他這樣的工作，何苦浪費時間和金錢，繞一大圈? 他說他一半的時間交易，另一半的時間，就是繼續用Python測試交易程式，成功的話，公司的錢就是他的初始資本，機會很好。也對，如果可以讓自己的公司變成Two Sigma，那種成就更大。

學生說他剛弄出一個程式，Sharpe ratio可以有2以上，Sharpe ratio這個數字指的是回報和風險的相對比，越高越好，我們通常認為1以上就很好。但學生的公司不願投資，說他們要10以上，才會考慮。Holy cow，10以上! 錢不好賺呀。

我知道學生沒有被安逸的生活給誘惑而偏離了人生更大的目標，心裡也覺得很開心。更開心的是，學生不遠千里回美國來參加婚禮，還記得回來探望一下老師!

真的不可小看AI對於未來就業的影響

無人倖免的人工智慧

沒有人想要自己的工作變成高速公路的收費員，但人工智慧和機器人的時代到來，幾乎無人可以倖免，不但每個在職場的人都要想自己的工作是不是機器可以完全取代，對還沒選定志向的年輕人，壓力更大，一旦選錯行業，那可會是終身遺憾。

我雖然對未來深具信心，認為人工智慧對人類會是正面貢獻，創造出來的工作機會，會比取代的機會還多，但就像自由貿易一樣，加總的效果是正面的，但放到個人層面，總有人遭遇無可逆轉的傷害。國家社會該想個解決方案，但對個人而言，把自己和小孩的出路再思考多一點，也許更緊迫。

芝加哥大學的Casey Mulligan最近提出了一個不同的思考方向，值得探討(Mulligan的文章連結在下方留言區)。他說，有些人以為自己的工作很難自動化，就對人工智慧和機器人掉以輕心，但許多案例指出，剛剛好相反，越難自動化的工作反而可能沒有前途。Mulligan先舉了個虛擬的例子。比如說如果肉類產品的自動化，只能做到雞肉，而無法讓牛肉和魚肉生產自動化，那結果反而是雞肉越來越便宜，在替代效果下，消費者吃更多的雞肉，雞肉生產雖然自動化了，但因應需求的產能增加，反而可能僱用更多人力。而少人吃的牛肉和魚肉，相形之下很貴，只能守住高價利基市場，生產下降，反而要開革更多人力。

又比如說即將發生的無人駕駛卡車。當Tesla Semi之類的自動化駕駛卡車普及的時候，首當其衝的行業，反而可能是較難自動化的鐵路和航空運輸，生產力越高的自動卡車，吸引更多貨主用卡車運輸，卡車業反因自動化而欣欣向榮。

Mulligan又以我們經濟學界為例子。他說以前沒有電腦的時候，很多經濟的計算都是用人工進行，很多經濟學家都在從事計算的工作，而比較少人進行理論研究。電腦時代來臨後，不少人預測，因為電腦處理數據的能力又快又好，從事計量的經濟學家應該會變少，會有比較多人轉做理論。結果剛好相反，因為電腦可以快速大量處理數據，反而需要更多的經濟學家從事計量工作，因為可以從更多的角度分析數據。結果反而是純理論的經濟學家日益稀少。

Mulligan的角度新鮮有意思，很順我們這種對人工智慧持樂觀看法的人的胃口，但這裡面有很容易讓人忽視的前提。就算你處的行業，因為可以自動化而興旺，但你如果沒有對的技術，沒有獨特而無法取代的價值，你還是會丟了工作。

Amazon最近的無結帳員商店，讓客人自己取用，人工智慧會自己精準算錢，非常驚人。如果這是一個零售業的趨勢，那會有越來越多的無結帳員商店開張，零售業不但沒有死亡，還迎來更繁盛的第二春。如果你是那個無人商店的唯一員工，那恭禧你，因為你不但知道怎麼和客戶應對，你還能在系統有問題的時候解決，那你的薪水會很高、工作會很有保障。但如果你只能收銀結帳，很抱歉，這個興盛的零售業，還是沒有你的一席之地。

高速公路收費員不是因為沒有人開車而丟了工作，而是他們除了收錢、找錢外，沒有任何無法取代的技術。未來無可取代的技術是是什麼，我們不知道，也沒有人可以說個準，但年輕人，絕對不要把自己的路走窄了，眼界要寬，手下要勤，總沒錯的。

「高速公路收費員不是因為沒有人開車而丟了工作，而是他們除了收錢、找錢外，沒有任何無法取代的技術。未來無可取代的技術是是什麼，我們不知道，也沒有人可以說個準，但年輕人，絕對不要把自己的路走窄了，眼界要寬，手下要勤，總沒錯的。」

無人倖免的人工智慧

沒有人想要自己的工作變成高速公路的收費員，但人工智慧和機器人的時代到來，幾乎無人可以倖免，不但每個在職場的人都要想自己的工作是不是機器可以完全取代，對還沒選定志向的年輕人，壓力更大，一旦選錯行業，那可會是終身遺憾。

我雖然對未來深具信心，認為人工智慧對人類會是正面貢獻，創造出來的工作機會，會比取代的機會還多，但就像自由貿易一樣，加總的效果是正面的，但放到個人層面，總有人遭遇無可逆轉的傷害。國家社會該想個解決方案，但對個人而言，把自己和小孩的出路再思考多一點，也許更緊迫。

芝加哥大學的Casey Mulligan最近提出了一個不同的思考方向，值得探討(Mulligan的文章連結在下方留言區)。他說，有些人以為自己的工作很難自動化，就對人工智慧和機器人掉以輕心，但許多案例指出，剛剛好相反，越難自動化的工作反而可能沒有前途。Mulligan先舉了個虛擬的例子。比如說如果肉類產品的自動化，只能做到雞肉，而無法讓牛肉和魚肉生產自動化，那結果反而是雞肉越來越便宜，在替代效果下，消費者吃更多的雞肉，雞肉生產雖然自動化了，但因應需求的產能增加，反而可能僱用更多人力。而少人吃的牛肉和魚肉，相形之下很貴，只能守住高價利基市場，生產下降，反而要開革更多人力。

又比如說即將發生的無人駕駛卡車。當Tesla Semi之類的自動化駕駛卡車普及的時候，首當其衝的行業，反而可能是較難自動化的鐵路和航空運輸，生產力越高的自動卡車，吸引更多貨主用卡車運輸，卡車業反因自動化而欣欣向榮。

Mulligan又以我們經濟學界為例子。他說以前沒有電腦的時候，很多經濟的計算都是用人工進行，很多經濟學家都在從事計算的工作，而比較少人進行理論研究。電腦時代來臨後，不少人預測，因為電腦處理數據的能力又快又好，從事計量的經濟學家應該會變少，會有比較多人轉做理論。結果剛好相反，因為電腦可以快速大量處理數據，反而需要更多的經濟學家從事計量工作，因為可以從更多的角度分析數據。結果反而是純理論的經濟學家日益稀少。

Mulligan的角度新鮮有意思，很順我們這種對人工智慧持樂觀看法的人的胃口，但這裡面有很容易讓人忽視的前提。就算你處的行業，因為可以自動化而興旺，但你如果沒有對的技術，沒有獨特而無法取代的價值，你還是會丟了工作。

Amazon最近的無結帳員商店，讓客人自己取用，人工智慧會自己精準算錢，非常驚人。如果這是一個零售業的趨勢，那會有越來越多的無結帳員商店開張，零售業不但沒有死亡，還迎來更繁盛的第二春。如果你是那個無人商店的唯一員工，那恭禧你，因為你不但知道怎麼和客戶應對，你還能在系統有問題的時候解決，那你的薪水會很高、工作會很有保障。但如果你只能收銀結帳，很抱歉，這個興盛的零售業，還是沒有你的一席之地。

高速公路收費員不是因為沒有人開車而丟了工作，而是他們除了收錢、找錢外，沒有任何無法取代的技術。未來無可取代的技術是是什麼，我們不知道，也沒有人可以說個準，但年輕人，絕對不要把自己的路走窄了，眼界要寬，手下要勤，總沒錯的。