当前位置: 华文星空 > 知识

作为金融专业学生或从业者,你每天会为学习金融做出什么样的努力?

2015-02-15知识

自己尝试着对一些公司进行分析和估值。通常会用这两个资源:

Bloomberg (大多美国学校图书馆都有)- 找公开的卖方的研究报告;

Seekingalpha - 看别的作者写的分析。

培养对投行的基础概念的培养和累积知识。

读英文网站,紧跟市场动态自然是必不可少的,一是培养对市场的兴趣,二是增加对市场的了解,从而激发更多兴趣,进入一个良性循环。并且,熟悉市场不是一朝一夕就能练就的,需要一定时间的积累。面试里面和你过招的都是超级有经验的大牛,必定是可以见招拆招的。就像在大师面前习武,你有几成功力他们一看便知。

怎么紧跟市场动态呢?大型的金融资讯网站大家应该都听说过几个,但能每天高效利用这些讯息的人并不多。我一般用以下几个网站,附一些更容易养成阅读消化习惯的建议。

Investopedia

Investopedia 是一个学习投资、市场和个人理财的绝佳网站,我用过它的股票模拟功能(Stock Simulator)建立自己的投资组合(Portfolio),这样在被问到投行的常见问题 「给我推荐一支股票」(Pitch me a stock)时,能够根据每日关注的动态回答。这个网站非常优秀的一点就是,它还会给你的邮箱里定期发送你投资组合的动态提醒。在日常关注中,我会从以下几个方面入手整理分析:

1. 描述为何这是一个好的投资(Why this is a good investment)

2. 商业模式由什么推动,影响利润和成本的因素都有哪些(Key drivers of business,revenue and cost )

3. 潜在的机会和上升空间(Potential opportunities)和与市场是同类竞争者相比有哪些竞争优势(Competitive advantage)

The New York Times Dealbook

纽约时报的权威性就不赘述了, Dealbook 就是纽约时报里面我经常看的精华部分,它不仅囊括了市场最新动态,还能够给我提供高质量的分析文章,并结合最新政策动态提供较为深度的解读。

不过关于每个Deal的问题,也还是需要提醒一下:广泛吸取信息十分重要,但是保持自己的思辨能力其实更为核心,阅读的时候,不要被各大不同网站文章的立场而左右,而是要针对一个Deal多阅读不同分析角度、甚至不同观点的文章,这样才能获得对这个Deal更全面的了解,建立自己的想法和考量。

American Banker

American Banker 可以说是金融人士的专业网站。网站的介绍是: 「我们是银行和金融服务高级管理人员的重要资源,专业于让用户了解重要的发展情况,将重点放在最重要的问题上:创新,转型,技术,监管和改革。 「

除了Bank的日常交易和市场动态以外,这个网站还有从内部了解投行行业的深度解读。由于投行面试往往也少不了公司文化或者动态的问题,这个网站可以给我提供很丰富很实际的信息。

大家不要下意识的觉得「初级」的实习生和分析师就并不需要看这些资料。如果你可以更加主动(Proactive),在面试中就会多一些胜算。

其他的还有,CNBC,Wall Street Journal,中文的华尔街见闻都是不错的。Bloomberg和CNBC算是对新手比较友好的,Wall Street Journal比较深,观点也比较多。

给对投行ibd感兴趣的朋友的免费学习包

https://offerbang.io/giftdl/ibdpack

然后就是Networking。尤其是如果从事投行的话,这从来都是一个以人脉为基石的行业。

Networking的第一步一般是找Networking的对象,也就是和谁去Networking。

我一般从下面几个方式入手和一些小建议:

1. Alumni

这是一个非常Natural,让人非常有归属感,可以拉近距离的方式。一些学校,尤其是商学院,一般会有Alumni Book,上面会有在各行业、各公司工作的校友名单和联系方式,可以充分利用部分资源,选择相应的校友Reach out。

2. 线下活动

实体活动包括学校、公司、和各种组织举办的Info Session(可以了解公司或者部门信息的活动)、Career Fair、Networking Events。Physical Events的优点在于大家可以和Professionals或者Recruiters有面对面的交流的机会,更容易拉进距离。也有机会拿到他们的联系方式,之后进一步Follow Up。

3. LinkedIn

它最大的优点就在于人多、信息全。缺点是回复率低。一个小Tip就是:质比量更重要。因为如果你可以Reach Out这些人,那么其他人也可以。所以,如果这些Professional要考虑的问题就是 – 「谁更值得花时间去帮助?」

建议认真做背景调查,找一些可以拉近话题的共同点是LinkedIn Reach Out的关键。这些共同点可以是:类似的背景、相同的兴趣爱好、共同好友等等。 虽然做功课也会占用一定时间,但注重质量的Reach Out成功率远远大于群发的消息,之后Networking聊天也更容易进行。

其他的小建议:

  • Networking的时候从Junior的人入手,他们的工作内容和行业认知更基础、更接近学生,是非常非常好的学习过程,可以帮助你了解行业、工作内容,以便于为之后Networking做准备。他们也是刚经历过Recruiting的朋友,相比于已经在职十年二十年的Senior,对申请流程的信息分享和建议更有参考价值。
  • Junior和你年龄相仿,你们也更容易找到聊天的共同话题,拉近距离。
  • Senior一般会比较忙,回邮件概率相对较低。
  • 书籍- 知识积累方面

    金融入门书籍推荐Fundamentals of Corporate Finance by Ross Westerfield Jordan

    可以在这里下载电子版:https://offerbang.io/giftdl/ibdpack

    交易的书籍推荐Investments by Bodie Kane Marcus

    Quant的书籍推荐Expected Returns: An Investor's Guide to Harvesting Market Rewards by Antti Ilmanen

    书籍-Technical准备&刷题方面

    1. IBD可以刷非常经典的:

    IB 400问,自己可以搜到。

    2. Quant可以看的书

    面试和brain teaser类会刷:

    绿皮书【A Practical Guide to Quantitative Finance Interviews】,红皮书 【Heard on The Street】和【Quant Job Interview Questions And Answers】

    如果有时间,还可以看看150 Most Frequently Asked Questions on Quant Interviews

    算法和数据结构会看:

    概率统计会看:

    熟悉基本的概率分布和他们的性质,了解Goodness of Fit,Linear Regression, Confidence Interval, Central Limit Theorem, 等等

    Machine Learning会看:

  • The Elements of Statistical Learning or An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R
  • Coursera Deeplearning.AI with Andrew Ng and Machine Learning Course @ Stanford
  • 其他能想到的还有,Quant的算法可以通过 LeetCode 和 TopCoder 进行准备。

    了解一些算法和数据结构,比如:

  • Sorting/Order Statistics
  • Greedy
  • Dynamical Programming
  • Stack/Queue/Priority Queue
  • Binary Tree
  • Hash Table/Set and Map in C++
  • Graphs (Usually Not Necessary)
  • Programming方面有一门熟练掌握的语言即可。推荐 Python,部分对运行速度要求高的工作(以前台为主)会对C++有要求。

    面试题可以刷 Leetcode Interview Questions 。数学题可以参考 Project Euler 。此外TopCoder上有 Coding Competition ,可以用来估计自己的水平。

    还可以了解什么是Trading and Exchanges Book。自己开户,试着做实际交易。

    推荐的在线算法交易平台:

    Quantopian in Python

    Quantconnect in C# (也有Python)

    金融的面非常广,能想到的都提了一嘴,想到了再补充吧。不过因为我在美国,所以讲的都是我在这边的一些经验。

    给对投行ibd感兴趣的朋友的免费学习包

    https://offerbang.io/giftdl/ibdpack

    如果觉得多少对你有点用处,在收藏之余,也可以关注我或者给我点个赞哦 ❤ ️