今天又call SocialQueen(), 我们组的合伙人在百忙之中抽空跟我深度交谈了1个小时（每次跟大佬schedule 15分钟最后都变成了交谈一个小时，最后以有会议或者事务缠身不得不终止还意犹未尽，小小地表扬一下自己），受益匪浅。虽然我文笔很差的，但是还是想把这些经验和体会记录下来，分享给愿意看的人，回馈社会。任何一位阅读我这些流水账的朋友如果能从里面得到一点点收获，对我来说都是巨大的鼓励和肯定。
先介绍一下这位合伙人的背景。中科院的人工智能方向硕士，纽约大学（NYU）计算机博士，在我们组主要负责机器学习和区块链技术研究开发，编程人才的集中和调度。最开始和他有联系的时候还要追溯到我2016年在这里实习，那时候他还不是合伙人。当时我在他手下的手下的手下（？记不太清楚几层了）负责协助小组做区块链技术学习，虽然当时实习只有两个月（所以当然我也没学得特别深），但是最后我在组里做final presentation的时候他本人因为太忙没法到场，但是专门打电话进来全程帮我defend每一个听众的问题，总结的时候当众肯定我的表现。
最大的感想还是在于和这些有多年丰富经验的人聊天，得到的视野与同平级的人聊天大不相同。我跟他说，我们baruch的金工很强，所以我有很多同学是很强很强的desk quant/quant research，但即便我和他们聊，来来去去总的也只有那么些东西，框架也就只有那么大。我觉得最大的原因是来自经验不足和平台不够高导致的局限。他深表赞同，也大力鼓励我多去和业界大佬聊天，并且要跟做不同的事情的人聊，看看这个行业站在他们的角度来看有什么不一样。我向他表达了自己现阶段的焦虑，包括不知道自己应该沿着哪个方向走下去，不知道怎么样增加自己的议价能力去选择自己感兴趣的项目，或者不知道自己5年之后10年之后想做什么。
他反问了我一个问题：“你想一想自己10年后是什么样子？你想变成什么样子？这个纽约华尔街这里这么多名人，有没有哪一个是你的icon?你觉得让你变成谁那样，你最comfortable?” 我一直觉得我入职以来对自己的职业和事业发展做过很多思考，至少在同龄人里面算是想法比较多的，但这个问题我想了半天，竟然没答上来。华尔街著名的精英以男性占绝大多数，在为数不多的女性里面，我都没有一个特别想成为的模板。我想了下Janet Yellen,她很好，是精英女性强权的代表，也是和利率高度相关的一个大人物，但我不想做她做的事情；想了下邓文迪，觉得自己相当崇拜她杀伐决断的勇气和她在“缺钱”的时候眼界就能跳出当前的利益（个人感觉这是非常非常难以见到的品质），但又不想把自己事业和婚姻绑在一起；或者包括我们组最大的合伙人，在quant这个男性占绝对优势的行业，我们组的顶级合伙人居然是个女性（圣母大学量子物理博士），她可能是这几个例子里面最贴近我的生活的，但我觉得我对她了解甚少，很难说自己以后想成为她那样的人。以及下个月要去见那位著名的哈佛的刘亦婷，不知道她能不能给我一些灵感。
没回答上这个问题给我带来了一些挫败感。发现自己思考了很久，都没有发现自己到底想成为什么样的人。如果目标都不明确，方向不清楚，怎么谈得上下一步呢？他让我要好好思考一下这个问题。后来我慢慢地回答他，我现在虽然不是很清楚自己具体要做什么，但是有些事情你问我，我知道我是铁定不会去做的。比如你想不想好好刷leetcode转行去tech公司，你想不想做你本科的事情——会计。像诸如此类的问题，我会非常清晰地给出否定的答案。他说，那很好，你已经有一些想法了，你清楚你内心渴望做的事情，可能需要的就是再具体化。纽约华尔街这个地方，你不能够把quant当做一个职业，quant只能说是一个技能，真正的职业是：销售，管理，咨询，交易。这样的东西，才能称作职业。你搞明白了你最想要得到的技能，那很好，但是你不能把它当做你终生的职业。搞清楚你想做的职业，其实是很难的，有些人可能三十多四十多，都没搞清楚自己到底想做什么。所以如果你想在10年以后与别人不同，那就要尽早搞明白你自己。
他对我在LinkedIn上约业界大佬聊天的行为强烈鼓励，并且建议我不要只和量化打交道，多找一些人，做不同的东西的人，不同的asset class, 不同的desk,不同的职能，和各种各样不同的人聊天，视野会开阔很多很多，别人在不经意间说的某一句话，都可能为你提供一个新的想法，新的可能。校友少，可能打交道的前期会困难一些，并且在这个一寸光阴一寸金，大家的时间都是用金钱来衡量的地方，你也要让对方看到你在未来可能提供的价值和帮助，否则一般没交情的人肯定不会花时间来给你指导建议或者帮忙，所以在你闲暇的时候继续学习充电是非常必要的，学习永远是一个终身追求的事业。
一个小时的谈话信息量太大了，过了一整天再来记录感觉流失了很多重要的东西，不过我尽量把能回忆的都写下来。大部分quant的问题在于视野太过于微观，因为我们每天develop的quant model都是微观模型，产品定价模型，波动率模型，而视野微观是一件非常危险的事情。你要时刻提醒自己有宏观的视野，比如说作为一个quant，你在模型都懂公式都能推的情况下，了解产品结构，了解市场走向多产品的影响，会比你对某一行公式背后的理论了如指掌要重要得多。你会写码，同样的道理在于纽约这个地方不缺写码的人才，但你如果对产品和市场有宏观的了解，那就会大大增加你的竞争力。
最后他和JP的ED一样告诉我不要焦虑，如果你眼下不知道明年怎么办，三个月后怎么办，最优的策略就是做好你眼下的事情，说不定局部最优解会为你以后的全局最优解提供一些帮助，也或许它就是全局最优解。退一万步讲，至少你有标签，有reputation。最后作为一个Python beginer, 把LeetCode从刷C++ 变成了刷一半的Python =。=， 希望能把手上的模型建好。
我记录的很多东西虽然都是针对我个人的，但是其中很多经验我觉得对每个人都是通用的。Again如果每一个耐心看完我这篇流水账的人能觉得有那么一点点收获，就是对我莫大的肯定了。晚安。
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