自己嘗試著對一些公司進行分析和估值。通常會用這兩個資源：
Bloomberg （大多美國學校圖書館都有）- 找公開的賣方的研究報告；
Seekingalpha - 看別的作者寫的分析。
培養對投行的基礎概念的培養和累積知識。
讀英文網站，緊跟市場動態自然是必不可少的，一是培養對市場的興趣，二是增加對市場的了解，從而激發更多興趣，進入一個良性迴圈。並且，熟悉市場不是一朝一夕就能練就的，需要一定時間的積累。面試裏面和你過招的都是超級有經驗的大牛，必定是可以見招拆招的。就像在大師面前習武，你有幾成功力他們一看便知。
怎麽緊跟市場動態呢？大型的金融資訊網站大家應該都聽說過幾個，但能每天高效利用這些訊息的人並不多。我一般用以下幾個網站，附一些更容易養成閱讀消化習慣的建議。
Investopedia
Investopedia 是一個學習投資、市場和個人理財的絕佳網站，我用過它的股票模擬功能（Stock Simulator）建立自己的投資組合（Portfolio），這樣在被問到投行的常見問題 「給我推薦一支股票」（Pitch me a stock）時，能夠根據每日關註的動態回答。這個網站非常優秀的一點就是，它還會給你的郵箱裏定期發送你投資組合的動態提醒。在日常關註中，我會從以下幾個方面入手整理分析：
1. 描述為何這是一個好的投資（Why this is a good investment）
2. 商業模式由什麽推動，影響利潤和成本的因素都有哪些（Key drivers of business，revenue and cost ）
3. 潛在的機會和上升空間（Potential opportunities）和與市場是同類競爭者相比有哪些有利競爭（Competitive advantage）
The New York Times Dealbook
紐約時報的權威性就不贅述了， Dealbook 就是紐約時報裏面我經常看的精華部份，它不僅囊括了市場最新動態，還能夠給我提供高質素的分析文章，並結合最新政策動態提供較為深度的解讀。
不過關於每個Deal的問題，也還是需要提醒一下：廣泛吸取資訊十分重要，但是保持自己的思辨能力其實更為核心，閱讀的時候，不要被各大不同網站文章的立場而左右，而是要針對一個Deal多閱讀不同分析角度、甚至不同觀點的文章，這樣才能獲得對這個Deal更全面的了解，建立自己的想法和考量。
American Banker
American Banker 可以說是金融人士的專業網站。網站的介紹是： 「我們是銀行和金融服務高級管理人員的重要資源，專業於讓使用者了解重要的發展情況，將重點放在最重要的問題上：創新，轉型，技術，監管和改革。 「
除了Bank的日常交易和市場動態以外，這個網站還有從內部了解投行行業的深度解讀。由於投行面試往往也少不了公司文化或者動態的問題，這個網站可以給我提供很豐富很實際的資訊。
大家不要下意識的覺得「初級」的實習生和分析師就並不需要看這些資料。如果你可以更加主動（Proactive），在面試中就會多一些勝算。
其他的還有，CNBC，Wall Street Journal，中文的華爾街見聞都是不錯的。Bloomberg和CNBC算是對新手比較友好的，Wall Street Journal比較深，觀點也比較多。
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然後就是Networking。尤其是如果從事投行的話，這從來都是一個以人脈為基石的行業。
Networking的第一步一般是找Networking的物件，也就是和誰去Networking。
我一般從下面幾個方式入手和一些小建議：
1. Alumni
這是一個非常Natural，讓人非常有歸屬感，可以拉近距離的方式。一些學校，尤其是商學院，一般會有Alumni Book，上面會有在各行業、各公司工作的校友名單和聯系方式，可以充分利用部份資源，選擇相應的校友Reach out。
2. 線下活動
實體活動包括學校、公司、和各種組織舉辦的Info Session（可以了解公司或者部門資訊的活動）、Career Fair、Networking Events。Physical Events的優點在於大家可以和Professionals或者Recruiters有面對面的交流的機會，更容易拉進距離。也有機會拿到他們的聯系方式，之後進一步Follow Up。
3. LinkedIn
它最大的優點就在於人多、資訊全。缺點是回復率低。一個小Tip就是：質比量更重要。因為如果你可以Reach Out這些人，那麽其他人也可以。所以，如果這些Professional要考慮的問題就是 – 「誰更值得花時間去幫助？」
建議認真做背景調查，找一些可以拉近話題的共同點是LinkedIn Reach Out的關鍵。這些共同點可以是：類似的背景、相同的興趣愛好、共同好友等等。 雖然做功課也會占用一定時間，但註重質素的Reach Out成功率遠遠大於群發的訊息，之後Networking聊天也更容易進行。
其他的小建議：
書籍- 知識積累方面 ：
金融入門書籍推薦Fundamentals of Corporate Finance by Ross Westerfield Jordan
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交易的書籍推薦Investments by Bodie Kane Marcus
Quant的書籍推薦Expected Returns: An Investor's Guide to Harvesting Market Rewards by Antti Ilmanen
書籍-Technical準備&刷題方面
1. IBD可以刷非常經典的：
IB 400問，自己可以搜到。
2. Quant可以看的書
面試和brain teaser類會刷：
綠皮書【A Practical Guide to Quantitative Finance Interviews】，紅皮書 【Heard on The Street】和【Quant Job Interview Questions And Answers】
如果有時間，還可以看看150 Most Frequently Asked Questions on Quant Interviews
演算法和數據結構會看：
概率統計會看：
熟悉基本的概率分布和他們的性質，了解Goodness of Fit，Linear Regression, Confidence Interval, Central Limit Theorem, 等等
Machine Learning會看：
其他能想到的還有，Quant的演算法可以透過 LeetCode 和 TopCoder 進行準備。
了解一些演算法和數據結構，比如:
Programming方面有一門熟練掌握的語言即可。推薦 Python，部份對執行速度要求高的工作（以前台為主）會對C++有要求。
面試題可以刷 Leetcode Interview Questions 。數學題可以參考 Project Euler 。此外TopCoder上有 Coding Competition ，可以用來估計自己的水平。
還可以了解什麽是Trading and Exchanges Book。自己開戶，試著做實際交易。
推薦的線上演算法交易平台:
Quantopian in Python
Quantconnect in C# （也有Python）
金融的面非常廣，能想到的都提了一嘴，想到了再補充吧。不過因為我在美國，所以講的都是我在這邊的一些經驗。
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