这篇主要是想分享最近看到的MIT（疑似华侨）教授AndrewLo的一个的讲座，关于个人理财投资、金融服务业的“贪婪正确”论、FinTech+理财的发展方向......在我看来，这个视频价值和娱乐性完全被被YouTubers低估了。其中提出对一些实际个人投资的观点，比如：“该不该割肉？”，恰好是最近G女侠问我、而我当时出于旧职业习惯给了外交官式回答。在这个讲座里，Lo教授刚好有大数据支持的结论，作为参考意见再好不过。
当然还有很多别的小话题。总之是非常有价值的YouTube小时，我实实在在地学到了一些新的视角，当时特别想写这篇笔记……然而，我就是我，废话特别多，说到一半不想说了也常有……如果感兴趣，为了不浪费你的时间，请快进到高亮的第（二）部分。如此一来，我依然可以做啰嗦的自己，你也可以迅速决定这些内容是不是有用。
我曾经对财富管理作为一个职业非常失望，觉得那些都是骗人的。我可以做到毫无负罪感地“帮噱”企业客户的理财咨询/保险费、但面对鲜活的退休老人、单亲妈妈、三班倒的护士……在那些不能告诉他们特定真相的情况下，我长年敬业地难过着、工作之外我要抓住一切机会告诉身边我的朋友“房贷不要找broker“、“理财不要找银行”。
——今天看来，在我触犯过的所有职业自杀的原罪里，这些还不算很严重呢——言归正传，因为Prof.Lo的一席话，我对理财行业发生了一些质的改观，甚至找到了一些可以令我引以为傲支撑点：女性基金经理比男性PM更能够在金融危机里不抛售而产生更高回报？AI可以帮助避免人类进化使然的投资决策犯错？MachineLearning可能在金融服务业做到量化道德风险？这些……比那些兜售大多从业者自己都一知半解的“衍生品风险管理”有趣多了……故作此文。
=====前言终=====
PS：首页配图无关联，刚好在电脑里看到，想我也算是，和“电影明星”合照过的。
我肯定是有自虐倾向的。
在这一方面，我无疑是全宇宙最孤独的灵*。试问，有谁会为了证明自己不行，而强迫自己去进行（在我看来是弥天谎言的）技术研究和职业资格考试，并且在这一过程中抑郁程度显著上升，但又因为无法再次面对自己是个loser的结论执拗地认为必须要这么干呢？又有谁，会在经历了这番炼狱般的自残之后，会欢欣雀跃、迫不及待地向小宇宙公开承认：“我确实不行。”...呢？
今天，我终于可以允许自己走出维持了2周的中度抑郁症。思绪如蝴蝶翩翩在阳光下花丛里、像彩虹般起舞于山脊大海之上……我终于可以做真正有趣的事了。比如：
（一）、在折磨自己的过程中获得的救赎
《AtomicHabits》书中理论：真正形成有益的习惯，应该从自身的核心优势出发、而非自我强加于身的“必须做”。
这种思路我一直不能内化。瓶颈在于：我的优势到底是什么？鉴于没有艺术天分和习得、零体育容忍度、负生活能力，我思考了很多年，结论是：我爱学新的东西，这勉强可以当作优势吧。可哪怕学习，也不行。为了避免过度shortsell自己，请看我最近在死磕也没完全磕明白的名词之一：“反向市场牛市套利国债看跌期权”；最近在死磕还是没有磕到答案的技术理论之一：“基差、价差套利为什么在数学上可以一概而论地成立”。
在过去的2周时间里，我意识到智商天花板的存在——显然，有些人事物的存在超出了我的学习能力，无论我多么拼命死磕，也还是不懂——最令我伤心的是，它的海拔并没有很高。
绝望挺尸之际，YouTube推送了MarkMeldrum的新视频《TheAnatomyofCFAExamFailureandaRedPill》。翻译过来就是“CFA１没考过怎么看？你需要...性格纠正丸”。MM在欧美一个专门的分析师论坛上小有名望，他曾经提到过他的教学理念：“别为了考CFA而学，我想教你们这些实际运用”。今年我愈发钦佩他，在COVID肆虐的年，他不间断地发布免费的讲课视频，结合当前市场、结合CFA考点，详细演示他是如何分析经济、如何建议投资组合构建的。仅此一则，已经比我遇到的付费CFA讲师（Kaplan,金程）高尚了不知多少档次。最难能可贵的是，年，他把CFALevel和部分CFALevel2的旧课在YouTube上免费公开。当时他的商业模式早就成熟了，即使是出于营销目的，能做到如此不可复制的自信，视线可及范围内，当无第二人。
年月4日，在这个长达小时的每年例行给学生灌鸡汤的视频里，MM也不嫌啰嗦，分阶段、分步骤的系统地讲为什么任何学习过程就应该是一个自虐的过程。。。大概是说：BeHonest,诚实地面对自己不懂，；TakethePain，知道自己不知道什么，比起大多数以为自己知道但其实不知道的人，本身已经是成就；不要马上跳过这个阶段去寻求现成的答，要经历一段痛苦地想不明白、还使劲琢磨的过程。只有经过这个阶段，你知道的，才真正成为你的，不会忘记了。
真乃我Godsend人生导师。释怀了好多恶性循环的纠结。飘渺的期货期权组合策略啊，我不相信它，我驾驭不了它、我无法接受国内网上那么多疑似半瓶子醋的人煞有其事地以“风险管理”的名义鼓吹它——既然到了门口，抛开那些怀疑、和自我怀疑，为什么不体验一下有多痛苦呢？
我自虐。可我快乐啊。
至于别的，得失是选择，结果又能有多性命交关般重要呢？
（二）、现阶段我对投资理财行业的态度转变
讲座标题：ArtificialStupidity:TheNewAIandtheFutureofFinTech有趣的点：
标题够叛逆。我无法从后台角度接触到FinTech领域，而现世里金融+科技重口味创新的结果，不鸣则已，一鸣则以灾难收场...因而大多数时候我是怀疑的，暗搓搓翻白眼，AI...ML...DL...FinTech...哼~~~骗谁呢
要不要割肉：根据某家broker提供的真实投资账户数据的回归分析，Lo的结论是在极端情况下，短期割肉效果会比不割好，但割了以后长期不回到市场就亏大了。然而在人性面前，什么时候割？割多久？人的行为是难以预料。
居心叵测的人可以通过数据操纵你的投资决策。有这么一个现场抽样调查...下面4条收益曲线分别代表不同证券投资在年到年的表现，Prof.Lo现场让学生举手投票：你会投资哪种产品。
我在电脑屏幕前默默幻想举手，选了一条。结果证明，我是必须要交智商税的。不能一个人傻，想知道答案的话，要嘛自己去看视频，要嘛私信我聊聊你选了什么，我们可以比划比划谁比谁更傻...前提是，BeHonest，请坚守你在看下图后的文字前的选择。
这例子真好，恰好涉及我前阵子磕不明白的SharpeRatio(接受每单位风险对应的期望收益比率)。SMBC信用风险量化做的很强，当我在ERP系统里完成了一个在Westpac能轻松被RM和CM满意的贷款申请，系统那头0几20个不知道是谁、不知道在哪里的各部门审批人能把申请正文的分析文本、财务模型的假设、逻辑、公式、贷款风险收益预测的依据……扒得体无完肤。那次经历的细节，至今是我耻辱的记忆之一，自此令我对日本人的风控、商业规划的水平五体投地。但一直到最近，我还是不能释怀，作为一个普普通通的临时工CreditAnalyst我为什么要懂SharpeRatio?还有一堆相关的可能是SMBC自己发明的用Sumitomo命名的信用风险指标？
现在，磕了一阵子后，我已经能够让CreditAnalysis和SharpeRatio和平公处。突然这位Prof.Lo说：金融服务业特别爱SharpeRatio，风险越小越好、收益越高越好……但小心了，那些知道你们在乎什么的人，会利用这一点编排数据来改变你的投资行为。你咋办？
（我两手一摊，流程没有错，我就没有错。还能咋办？凉拌）
电影《WallStreet》导演旨在揭露金融界“令人恶心的贪婪”；熟料，上映后的十多年间，这部电影激励更多人进入股票经纪行业（broker）。在壮大金融行业的影响力方面，它比任何一个MBA项目或任何一所商学院都更深远。
由此衍生话题，Prof.Lo认为，贪婪是好的。而“道德”在金融里的角色，涉及到FidusiaryDuties的概念（懒得去查这个词在中文里怎么精准翻译，一般说是信托责任；英文的大白话更简单粗暴明了：对别人的钱负责）。进而提到，（）Broker是不对客户的钱负责的(比如摩根、高盛...发布的研报，美国来的银行人统称为brokerreports，起因大概就是这类机构的老底、最原始身份是Broker)；（2）而FinancialAdvisor是受到法律法规约束、要对客户的钱负责的（例如瑞银骗资产管理）——以后FinTech的开发，要想想怎么用投资理财行业规则的这类机制量化运用到金融机器人身上——Wasai，原来我以前干的事，道德指标在金融领域里是最高分支的。。。现在才知道，晚了么？
假新闻为什么破坏力如此之大：我突然联想到，这个问题的结论的依据可能出自《Thinking:FastSlow》，人类进化后的惰性使然，每个人根据自己的经验形成快速做判断的能力。Prof.Lo称为SnapJudgement。他现场演示的过程更好玩，使得干巴巴的结论更有想象空间：我们有生之间能够经历的“数据样本”有限，导致人类在数据总体存储量上，有天然的空白。在这些空白之处，我们无法做判断；而一旦出现新的信息，第一印象便成了普遍代表，人类的认知和行为会发生戏剧性的转变。
AI到底是什么？：传统的人工智能AI研究可以说年代前后就开始了，现在还在风行的“量化”，学术上其实已经是OldAI。而老算法是基于经济学中的理性人假设的，无法应付现实中人类大多情况下不理性的行为。ProfLo对新AI领域的界定：算法很简单，量化的复杂程度要比老AI低很多，关键问题在于数据——而且是人类不理智的复杂行为的数据 —— 这便是“天性智能”naturalintelligence...以后可以帮助人类绕开不理智行为，避免在不应该割肉的时候割肉。。。
学术先行的前瞻性。我自问，在看这讲座之前，我最早开始留意到大数据、AI、FinTech这些概念的流行，应该是5-6年前吧。若你更早就知晓，便当是我一贯如此孤陋寡闻。Prof.Lo开场提出，如今已经进入产业实现阶段的人工智能，可以为个人投资者量身定制SmartIndex:算法可以做到像真人FinancialAdvisor理财师，根据收入、投资经验、健康状态、税负、各种行为……定制个人的投资组合指数，跟构建SP指数一样。
现在看，这个概念不稀奇。但实际上，如果我还没有和ＷＭ行业脱节太多，我的观察是：这类技术的运用是近3年真正普惠兴起的，目前还局限于替代简单初级的FA为个人理财咨询的场景，将来有多少FA会被机器取代是时间问题。未来已来，但尚未到。令我兴奋的是，Prof.Lo得瑟地开了个玩笑、抖了个包袱，随即说他在年就提出这么明确的概念了，还预测了时限是“未来0内”。WoW~~~原来那些在写论文的人，不全都是在CopyRephrasePaste啊，学院派比芸芸众生早知道了0多年...所以学对了习，还是可以做出点什么的吧。
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行文至此，我又控济不住我寄几地，丧失了写完的兴趣。不过我已经很棒了。相比以往写日记体笔记的半途而废，这次我写完了2/3，进步大了！
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被推送这个视频，是因为我看了很多MIT公开的他早年教授金融课程里的几讲专门解释期权组合策略，他讲得太好了。而且也提到，期权组合变化多端，别以为你懂了，大概率是其实你不懂，只有自己动手去画那些组合损益图、算定价，才会发现自己懂不懂。要知道，台下那些都是MIT偏数理的金融学生啊。。。顿时我怀疑自己可能也不是那么笨。
最近我经常问自己：“贪婪”是个邪恶的词吗？“道德”是个愚蠢的词吗？抑或，只因为我自己的无能和偏见，看问题的角度出错了呢？就FinTech未来发展方向而言，这位教授给了我一些善意的希望。当然，我也明白，他的学术愿景背后，有质疑的声音，其中也有来自我一直在follow的超明星权益估值的NYU老师。但Prof.Lo在这场讲座里和思维敏捷、伶牙俐齿的Berkeley学生之间的辩论，能量挺稳的。有信仰，未尝是坏事。