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[灌水] zt 胡同青蛙在华尔街Morgan Stanley的处女面试

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发表于 2011-5-7 09:27 PM | 显示全部楼层 |阅读模式


本帖最后由 zer0 于 2011-5-7 22:28 编辑

很多天过去,当我回想起来这噩梦般的6个小时,都依然觉得神情恍惚,无法思考。
一个很平凡的下午,收到Morgan Stanley邮件说,Quantitative Finance Program希望你
来跟我们Securitized Product Group的一个Manager进行一个on-site interview.
于是我来美的处女面就华丽地献给了华尔街最quant的一个公司的最quant的一个组的一个
大boss。
其实on site一面的时候,与Managing director相谈甚欢,给MD发follow up邮件,回信热
情洋溢,最后说I look forward to coming back to you with next steps.
回想起来,MD的问题确实是很简单的,只问到了fixed income和比较基础的stochastic
calculus, 基本上知道伊藤引理和Black Scholes的推导足以。其余的便是聊mortgage
back secuirity的modeling,一直是我在问,他在讲。
我当时怎么知道这是噩梦的开始。
几天后收到HR邮件,7个背靠背的interview. 从associate到vice president再到
executive director.

第一个interviewer是个UIUC的物理学PhD。我特意找美国人打听了一下,答曰UIUC的
graduate school极强,绝对属于顶尖级别。
第一个问题什么叫securitilizaton(证券化),答曰it is the process of combining
loans with similar characteristics for collateral to issue debt.
PhD GG点头。我暗自庆幸自己背了定义来的。
接着他从我简历上的第一个项目问到最后一个项目。从data的source, distribution,
sampling,bias,问到regression method, model assumption,why this assumption,
why this indicator, why not other indicator, 再到conclusion, how to interpret,
how to explain,最后问我认为model应该如何改进,各种细节,精确到汗毛。其中不断
地质疑模型的数据,假设,建模,结论,我便把当年简大人搪塞我的各 种理由一一搬出来
搪塞他。总而言之,那些模型在他眼中仿佛都是玩具·····
从我过去工作中问不到任何有营养的内容的PhD GG又转而问我高中物理竞赛考什么。于是
连力学光学都不知道要怎么说的我,手舞足蹈语无伦次地解释了半天,PhD GG疑惑地看着
我,仿佛见到外星人。
最后GG拿出一张纸,两道概率题,我挣扎了很久很久很久,做出来一道。然后时间到。GG
收走我的卷子,说,下一个interviewer马上到。

第二个interviewer是个斯坦福PhD,长得,就是,一看便是天才+神童的长相。你们明白我
意思么····就是,我看到他的瞬间,就觉得,我跟他的智商水平,根本就不在一个数
量级上·······
头两个问题很简单,数学问题,只是我在美式度量衡上犯了很大的错误。
第三个问题VaR,算法,Conditional VaR, 然后给分布给我,要我算,我积分积了半天,
积错无数次。顺带着问我标准正态分布各种quantile的值,不偏离一个标准差的概率是多
少。完全不记得这些数字的我,只能暗暗痛恨我怎么就不是个人脑计算器····
第四个问题半物理半数学,大约是一个人在一个动态的平台上以某种随机的形式射箭,问
落点的概率分布。
一上来,完全没想法。在斯校男的提示下,找到了累积概率分布,然后就是各种恐怖的带
arctan(1/x)的积分求导,我历经若干次换元,若干次隐函数求导之后终于得到答案。
但是这个函数竟然不收敛。竟然不收敛啊!!!
斯校男很鄙视地看着我,说,我给你5分钟,你搞清楚这是怎么回事。
第五分钟的时候他抬起头说,想清楚没,我说,tanx在实数轴不连续,要分段定义。
他说好吧我相信你知道怎么做。其实我根本不知道。
然后时间到了。

第三个人是哥大Master,唯一的一个Master,我心里暗暗想着,救星啊,人民的大救星。
于是最惨烈的过程开始了。
在长达45分钟的时间里,我完全不能答对任何一个问题。
他不停地问各种衍生品的期望收益率,我一直用错误的方法给他答案,于是,不论我说什
么,他都很淡定地回一句,this is not true,然后举一个反例。
后来我情绪完全崩溃了,直接回答不知道,他再说一次this is not true我便万劫不复。
最后我终于明白了他是想要我算beta····which,我连securities的公式都没记清楚。
我内心顿时无限委屈,要我算这个,早点说啊,我直接说不会就完了····大家都这么
忙,干嘛互相浪费时间·······
大约是为了安抚我,哥大GG问了一个很简单的C++的stack和heap的问题。然后说,祝你好
运,翩然而去。

第四个interview是哈佛男A。
哈佛男的问题大多不难,但是一直拿我当计算器用。
比如30年的zero coupon bond, 2.5% risk free rate,价格等于多少。我说100除以1.02
5的30次方啊。哈佛男愣了一下,说,等于多少?
我震惊了一下,心想从来不知道这个要心算的。挣扎了半天,将分母泰勒展开,再求商,
给了一个数。
哈佛男说,you pay too much for it.
我说,大概是因为我泰勒展开只取了一阶····
后来我才知道,貌似有个牛叉闪闪的rule of 72可以简单心算bond price. 可是,21世纪
了,我怎么知道这些东西会要人算···
他又问各种coupon bond的price,各种等比数列求和,各种多项式展开,仿佛回到高中。
然后他开始问宏观经济,美联储的quantitative easing, 原因,机制,结果,美国的
enterpreneourship,美国对其他国家的影响等等。
后来他问了一个很奇怪的问题,于是我愣了大约5秒钟。他说,你学过宏观经济么?我说,
学过···他说,他们没教你怎么样对经济形成一个观点么?我说,这个靠自己去follow
market….
他说,你这个program到底教什么呢?
我努力listing…
他打断,说,你在国内有很好的工作,或者说,你在中国什么都有,你来读这个项目是为
了什么?就是为了一个美国的身份和机会是么?
我如遭雷击,半晌无语。
对于why finance, why CMU, why investment banking这类的问题,我排练过一百遍早已
烂熟于胸。可是当他用这样的形式抛出这个问题,我忽然觉得心里狠狠地痛了一下。

很长很长的时间里,我都一直无法抛下过去。对于我所离开的,所放弃的那些,始终都觉
得无法言语的伤痛。可是我什么都不能说。
自己选的路,跪着走也要走完,没有资格抱怨,也没有资格怀念。
可是他真的很准确地戳到了我的痛点。

从那个问题之后,我一直心情很低落。我放弃了defending myself。他说,我刚刚面了两
个人,一个是爱尔兰的第一名,一个是印度的99.95%quantile,你觉得他们比较
impressive,还是你比较impressive?
我说他们比较impressive。
他说你还有问题么,我说没有。

他说,你可以下去买午饭,下一个interviewer 15分钟后到。
浑浑噩噩地走出Morgan Stanley华丽的大厅,走在冰冷的纽约街头我突然就很想哭。
我真的很想家。我真的很想你。
我放弃的这一切换来一个多么讽刺的问题啊。

我匆匆塞了些食物,努力努力地调整心情。当时我还不知道,这一上午只是噩梦的开始。
第六个interviewer背景未知,只知道是computer science出身。
各种equity pricing,option pricing,心算black scholes的简化版本,心算开平方,心
算lg4000000000,各种C++
我心不在焉的,算得很慢很慢。
code不会写,只说了大概想法。大概是C++怎么处理excel sheet里的数据,which,完全没
见过。
心算开平方没算对,他说,you are close, but not right。不过时间到了,我同事已经
在等了。

第6个便是传说中的哈佛男B,国际数学奥林匹克竞赛美国队成员,又是一个一看便知道智
商高过我们普通人数量级的外貌。
先是最大化期望的问题,算错了,经提示改正。
他说,我问你一个简单的finance问题吧
然后最crazy的部分来了
我完全没听懂。
又问了一遍
依然没听懂
问了无数问题后,终于明白他是要我给一个delta neutral, long gamma的portfolio定价
,如果underlying price服从以下分布
a)带跳的几何布朗运动
b)带time-variant的飘移项的几何布朗运动
which, 我根本没想法。
然后是两个C++ code题。
第一题居然会写。写完了他说,你这个算法可以,但是memory不够efficient,重写。大抵
是我不应该用可变长度的数列。于是我和他为了在一个for循环里是先算甲还是先算乙的问
题纠结了半天,结果我错了。
好不容易写完了code,他端详良久,然后说,你这个不行,然后给我画流程图证明为什么
不行。彼时我大脑已经完全空白,无法思考,不论他说什么,我都是茫然地看着。最后他
说,不对,这个可行。我松了一口气。
第二题写C++ code矩阵求解,即解一n元一次方程,which, 我连想法都没有。
他看他的材料去了,我在草稿纸上画画。
过了5分钟他过来看我的纸,我bull*****了几行代码,他说,恩,我大概知道你什么意思了
·····你想用两个for loop迭代求解….
我大惊,这都可以?

第七个interviewer已经来了,于是代码题匆匆夭折。韩国GG。
这是直接带着卷子来的,第一题binonimal tree求option price,对了。
第二题是带相关性的联合正态分布的两个随机变量的条件概率分布问题。我很纠结地开始
写双重积分,韩国GG说,你这样会算死的。
我无想法,他说,找线性变换。
我忽然想到的确是有公式消除相关性的,不记得了,只能从头推起。
找到新的变量,依然不知道怎么算概率。
GG无奈地提示说,换坐标系啊。
我疑惑状。
再提示说,找面积啊。
我赶紧画图,发现是一个无穷比无穷的面积。
我想了半天,用一个正方形框住,然后算面积比。
GG说,错了错了,坐标系上的点不是均匀分布的,靠近原点的点概率大,你不能用正方形
····根据原点对称性,你要用扇形····
我作恍然大悟状,然后想他大概在心里鄙视我一千遍了吧。
GG站起来,说,我有个会,不能回答你的问题了,你回家去吧。
于是,我第二次恍恍惚惚地走出了Morgan Stanley的大门。
下午4点50分的纽约,天已经全黑了。衣着单薄的我只觉得彻骨的冷,彻骨的冷。时代广场
上灯火通明人潮熙攘,让我仿佛有种错觉,像是回到了那些独自走过光谷广场的日子。
当时的我,还是会愿意时常看看那些华丽的灯红酒绿的世界啊。
我不想回头看。我还要赶回downtown。还有50分钟,fixed income课就要开始了。
坐在纽约百年历史的破旧的地铁中,我看着车窗中自己狼狈不堪的倒影,努力告诉自己不
要哭。在这个压抑到死的城市中,我无法呼吸,无法思考。我头脑一片惨淡的空白。
我真的很想就这样一直发呆发下去。
直到,
“Next stop, Wall Street”
 楼主| 发表于 2011-5-7 09:41 PM | 显示全部楼层
本帖最后由 zer0 于 2011-5-8 00:39 编辑

回复 zer0 的帖子

-------------这个人就是个SB,实在看不下去了) 来源:  严乙采的日志----------------

以下是某人在Wall Street的interview。看完人家的report,不得不说.......确实强悍。不过这个SB的太SB了(连1.025的30次方都不会估算。。。),所以附上了评论。

P.S. 比起我在Goldman Sachs的面试,Morgen Stanley太变态了,简直就是标准化数据分析......但也有可能是他申请Quantitative Securitized Product部门的关系,可同样是Securitized Product,怎么会差这么多呢?外加Morgan的激进交易,这让更觉得这应该是Goldman会做是事。但一句话概括,他就是个SB!

不管怎么样,在Finance这行当里混的,都不容易。

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很多天过去,当我回想起来这噩梦般的6个小时,都依然觉得神情恍惚,无法思考。

一个很平凡的下午,收到Morgan Stanley邮件说,Quantitative Finance Program希望你
来跟我们Securitized Product Group的一个Manager进行一个on-site interview.

于是我来美的处女面就华丽地献给了华尔街最quant的一个公司的最quant的一个组的一个
大Boss。

其实on site一面的时候,与Managing director相谈甚欢,给MD发follow up邮件,回信热
情洋溢,最后说I look forward to coming back to you with next steps.

回想起来,MD的问题确实是很简单的,只问到了fixed income和比较基础的stochastic
calculus, 基本上知道伊藤引理和Black Scholes的推导足以。其余的便是聊mortgage
back secuirity的modeling,一直是我在问,他在讲。

我当时怎么知道这是噩梦的开始。

几天后收到HR邮件,7个背靠背的interview. 从associate到vice president再到
executive director.


第一个interviewer是个UIUC的物理学PhD(PhD真的很吃香,有时比MBA、MBAH的都吃香)。UIUC的graduate school极强(不知道人家的统计很强吗?),绝对属于顶尖级别。

第一个问题什么叫securitilizaton(证券化)(狗屎问题),答曰it is the process of combining
loans with similar characteristics for collateral to issue debt.

PhD GG点头。我暗自庆幸自己背了定义来的。

接着他从我简历上的第一个项目问到最后一个项目。从data的source, distribution,
sampling,bias,问到regression method, model assumption,why this assumption,
why this indicator, why not other indicator, 再到conclusion, how to interpret,
how to explain,最后问我认为model应该如何改进,各种细节,精确到汗毛。其中不断
地质疑模型的数据,假设,建模,结论,我便把当年简大人搪塞我的各 种理由一一搬出来
搪塞他。总而言之,那些模型在他眼中仿佛都是玩具·····

从我过去工作中问不到任何有营养的内容的PhD GG又转而问我高中物理竞赛考什么。于是
连力学光学都不知道要怎么说的我,手舞足蹈语无伦次地解释了半天,PhD GG疑惑地看着
我,仿佛见到外星人。

最后GG拿出一张纸,两道概率题,我挣扎了很久很久很久,做出来一道。然后时间到。GG
收走我的卷子,说,下一个interviewer马上到。


第二个interviewer是个斯坦福(日后可能成为我的母校)PhD,长得,就是,一看便是天才+神童的长相。你们明白我
意思么····就是,我看到他的瞬间,就觉得,我跟他的智商水平,根本就不在一个数
量级上·······

头两个问题很简单,数学问题,只是我在美式度量衡上犯了很大的错误。

第三个问题VaR,算法,Conditional VaR(Business Management是必备公式.......), 然后给分布给我,要我算,我积分积了半天,
积错无数次。顺带着问我标准正态分布各种quantile的值,不偏离一个标准差的概率是多
少。完全不记得这些数字的我,只能暗暗痛恨我怎么就不是个人脑计算器····

第四个问题半物理半数学,大约是一个人在一个动态的平台上以某种随机的形式射箭,问
落点的概率分布。

一上来,完全没想法。在斯校男的提示下,找到了累积概率分布,然后就是各种恐怖的带
arctan(1/x)的积分求导,我历经若干次换元,若干次隐函数求导之后终于得到答案(高中数学没好好学,AP考试中的基本题)。

但是这个函数竟然不收敛。竟然不收敛啊!!!

斯校男很鄙视地看着我,说,我给你5分钟,你搞清楚这是怎么回事。

第五分钟的时候他抬起头说,想清楚没,我说,tanx在实数轴不连续,要分段定义。

他说好吧我相信你知道怎么做。其实我根本不知道。

然后时间到了。



第三个人是哥大Master,唯一的一个Master,我心里暗暗想着,救星啊,人民的大救星。

于是最惨烈的过程开始了。

在长达45分钟的时间里,我完全不能答对任何一个问题。

他不停地问各种衍生品的期望收益率(这才是Goldman的面试),我一直用错误的方法给他答案,于是,不论我说什
么,他都很淡定地回一句,this is not true,然后举一个反例。

后来我情绪完全崩溃了,直接回答不知道,他再说一次this is not true我便万劫不复。

最后我终于明白了他是想要我算beta····which,我连securities的公式都没记清楚。

我内心顿时无限委屈,要我算这个,早点说啊,我直接说不会就完了····大家都这么
忙,干嘛互相浪费时间·······

大约是为了安抚我,哥大GG问了一个很简单的C++的stack和heap的问题(这我到不会,呵呵)。然后说,祝你好
运,翩然而去。


第四个interview是哈佛男A。

哈佛男的问题大多不难,但是一直拿我当计算器用(巴菲特的办公室内,是没有计算器的)。

比如30年的zero coupon bond, 2.5% risk free rate,价格等于多少。我说100除以(1.025的30次方)啊。

哈佛男愣了一下,说,等于多少?

我震惊了一下,心想从来不知道这个要心算的。挣扎了半天,将分母泰勒展开,再求商,
给了一个数。(基本估算!标准答案是47.6742,不用金融基本72估算法吗?把100/[30/(70/2.5)+1]=48.2759,30年误差率0.0124!你就是个蠢货

哈佛男说,you pay too much for it.

我说,大概是因为我泰勒展开只取了一阶····(你怎么什么都要玩弄微积分?难道高数在中国真这么圣神?微积分是用在期货平仓控制的

他又问各种coupon bond的price,各种等比数列求和,各种多项式展开,仿佛回到高中。

然后他开始问宏观经济,美联储的quantitative easing, 原因,机制,结果,美国的
enterpreneourship,美国对其他国家的影响等等。(中国人怎么会不知道最大的债权国?)

后来他问了一个很奇怪的问题,于是我愣了大约5秒钟。他说,你学过宏观经济么?我说,
学过···他说,他们没教你怎么样对经济形成一个观点么?我说,这个靠自己去follow
market….

他说,你这个program到底教什么呢?

我努力listing…

他打断,说,你在国内有很好的工作,或者说,你在中国什么都有,你来读这个项目是为
了什么?就是为了一个美国的身份和机会是么?

我如遭雷击,半晌无语。

对于why finance, why CMU, why investment banking这类的问题(这种都是形式题,诶......),我排练过一百遍早已
烂熟于胸。可是当他用这样的形式抛出这个问题,我忽然觉得心里狠狠地痛了一下。


很长很长的时间里,我都一直无法抛下过去。对于我所离开的,所放弃的那些,始终都觉
得无法言语的伤痛。可是我什么都不能说。

自己选的路,跪着走也要走完,没有资格抱怨,也没有资格怀念。

可是他真的很准确地戳到了我的痛点。


从那个问题之后,我一直心情很低落。我放弃了defending myself。他说,我刚刚面了两
个人,一个是爱尔兰的第一名,一个是印度的99.95%quantile,你觉得他们比较
impressive,还是你比较impressive?(是你太SB)

我说他们比较impressive。

他说你还有问题么,我说没有。


他说,你可以下去买午饭,下一个interviewer 15分钟后到。
浑浑噩噩地走出Morgan Stanley华丽的大厅,走在冰冷的纽约街头我突然就很想哭。

我真的很想家。我真的很想你。

我放弃的这一切换来一个多么讽刺的问题啊。


我匆匆塞了些食物,努力努力地调整心情。当时我还不知道,这一上午只是噩梦的开始。

第六个interviewer背景未知,只知道是computer science出身。

各种equity pricing,option pricing,心算black scholes的简化版本,心算开平方,心
算lg4000000000,各种C++(。。。。。汗)

我心不在焉的,算得很慢很慢。

code不会写,只说了大概想法。大概是C++怎么处理excel sheet里的数据,which,完全没
见过。

心算开平方没算对,他说,you are close, but not right。不过时间到了,我同事已经
在等了。


第6个便是传说中的哈佛男B,国际数学奥林匹克竞赛美国队成员,又是一个一看便知道智
商高过我们普通人数量级的外貌。

先是最大化期望的问题,算错了,经提示改正。

他说,我问你一个简单的finance问题吧

然后最crazy的部分来了

我完全没听懂。

又问了一遍

依然没听懂

问了无数问题后,终于明白他是要我给一个delta neutral, long gamma的portfolio定价
,如果underlying price服从以下分布

a)带跳的几何布朗运动

b)带time-variant的飘移项的几何布朗运动

which, 我根本没想法。

然后是两个C++ code题。

第一题居然会写。写完了他说,你这个算法可以,但是memory不够efficient,重写。大抵
是我不应该用可变长度的数列。于是我和他为了在一个for循环里是先算甲还是先算乙的问
题纠结了半天,结果我错了(他不过是把题目复杂化了。其实Alpha标识测试的阶段和范围,诶,你被耍了)。

好不容易写完了code,他端详良久,然后说,你这个不行,然后给我画流程图证明为什么
不行。彼时我大脑已经完全空白,无法思考,不论他说什么,我都是茫然地看着。最后他
说,不对,这个可行。我松了一口气。

第二题写C++ code矩阵求解,即解一n元一次方程,which, 我连想法都没有(一次的矩阵,我都能心算......)。

他看他的材料去了,我在草稿纸上画画。

过了5分钟他过来看我的纸,我bull*****了几行代码,他说,恩,我大概知道你什么意思了
·····你想用两个for loop迭代求解….

我大惊,这都可以?


第七个interviewer已经来了,于是代码题匆匆夭折。韩国GG。

这是直接带着卷子来的,第一题binonimal tree求option price,对了。

第二题是带相关性的联合正态分布的两个随机变量的条件概率分布问题。我很纠结地开始
写双重积分,韩国GG说,你这样会算死的。

我无想法,他说,找线性变换。

我忽然想到的确是有公式消除相关性的,不记得了,只能从头推起。

找到新的变量,依然不知道怎么算概率。

GG无奈地提示说,换坐标系啊。

我疑惑状。

再提示说,找面积啊。

我赶紧画图,发现是一个无穷比无穷的面积。

我想了半天,用一个正方形框住,然后算面积比(你是真蠢还是装的?!用二维坐标,靠积分求扇形面积啊!该用积分时又不用了.......)。

GG说,错了错了,坐标系上的点不是均匀分布的,靠近原点的点概率大,你不能用正方形
····根据原点对称性,你要用扇形····

我作恍然大悟状,然后想他大概在心里鄙视我一千遍了吧。

GG站起来,说,我有个会,不能回答你的问题了,你回家去吧(被韩国人鄙视,看看人家KOPSI,又没比中国A股好咯?竟然还不如一个韩国人)。

于是,我第二次恍恍惚惚地走出了Morgan Stanley的大门。

下午4点50分的纽约,天已经全黑了。衣着单薄的我只觉得彻骨的冷,彻骨的冷。时代广场
上灯火通明人潮熙攘,让我仿佛有种错觉,像是回到了那些独自走过光谷广场的日子。

当时的我,还是会愿意时常看看那些华丽的灯红酒绿的世界啊。

我不想回头看。我还要赶回downtown。还有50分钟,fixed income课就要开始了。

坐在纽约百年历史的破旧的地铁中,我看着车窗中自己狼狈不堪的倒影,努力告诉自己不
要哭。在这个压抑到死的城市中,我无法呼吸,无法思考。我头脑一片惨淡的空白。(你该滚回家了,你这种人要是做证券,只会被白白平仓

我真的很想就这样一直发呆发下去。

直到,

” Next stop, Wall Street.”

===================================================================

Goldman也不会要你的.......

这就是面试者和入取者的差距

源地址:http://blog.renren.com/GetEntry. ... amp;owner=261978041
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发表于 2011-5-7 09:46 PM | 显示全部楼层
I don't believe all those are useful. If those guys are really talented, they are simply waste their talent. They should use it in real science, instead of selling it for dollars. But I understand nowdays, that's what most people do.
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发表于 2011-5-7 09:47 PM | 显示全部楼层

笑疯了,我一个都不会啊。。。
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发表于 2011-5-7 09:57 PM | 显示全部楼层
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发表于 2011-5-7 10:02 PM | 显示全部楼层
回复 pigking 的帖子

我也是,一个都不会。你比我还强呢,我甚至连看都看不懂了。大学里学的微积分那些都已经全部还给老师了,晕啊
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发表于 2011-5-7 10:09 PM | 显示全部楼层
zer0 发表于 2011-5-7 22:41
回复 zer0 的帖子

-------------这个人就是个SB,实在看不下去了) 来源:  严乙采的日志----------------
...

幻想故事吧?
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发表于 2011-5-7 10:09 PM | 显示全部楼层
n748 发表于 2011-5-7 22:46
I don't believe all those are useful. If those guys are really talented, they are simply waste their ...

明显是编出来的幻想小说啦。
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发表于 2011-5-7 10:12 PM | 显示全部楼层
天哪!这是做金融,还是考奥数!

我只会做一道题,binonimal tree求option price, 还不保证能算对。

要是我去面试,二话不说,准备打人!

“叫你牛B,叫你扮酷,打死你这个金融危机杀手!。。。”

点评

也行,可以进保安部。  发表于 2011-5-7 10:15 PM
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发表于 2011-5-7 10:16 PM | 显示全部楼层
yaobooyao 发表于 2011-5-7 23:12
天哪!这是做金融,还是考奥数!

我只会做一道题,binonimal tree求option price, 还不保证能算对。



Science fiction啦。这你也信?
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发表于 2011-5-7 10:23 PM | 显示全部楼层
本帖最后由 hotday 于 2011-5-7 23:23 编辑

别信了。骗人的。俺哥们Princeton毕业,Goldman Sachs混几年,最后医学院毕业做皮肤科医生,给俺们的建议就是买sp500。
赚钱不是科学,是艺术。。。学这多有猫用,所以投行还不是纷纷倒闭。。。
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发表于 2011-5-7 10:26 PM | 显示全部楼层
Cobra 发表于 2011-5-7 22:16
Science fiction啦。这你也信?

也许真的呢。现在,什么变态的都有。

还有一道我知道怎么算,但是当场肯定算不上来。“比如30年的zero coupon bond, 2.5% risk free rate,价格等于多少。”都TMD什么年代了,还考'rule of 72" 这种小把戏,Dollar Shop 里的计算器都能按出结果来。

碰到这种面试,简单,直接对面试官说'Thank You and Fxxx you!"

点评

That's exactly what i am going to say.  发表于 2011-5-9 01:01 PM
Good!  发表于 2011-5-7 10:48 PM
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发表于 2011-5-7 10:28 PM | 显示全部楼层
hotday 发表于 2011-5-7 23:23
别信了。骗人的。俺哥们Princeton毕业,Goldman Sachs混几年,最后医学院毕业做皮肤科医生,给俺们 ...

哈哈,总算有个清醒的。
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发表于 2011-5-7 10:29 PM | 显示全部楼层
yaobooyao 发表于 2011-5-7 23:26
也许真的呢。现在,什么变态的都有。

还有一道我知道怎么算,但是当场肯定算不上来。“比如30年的zero ...

,没有可能性是真的。以为懂点书本上的理论知识就能做金融家了?明显是外行写的。
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发表于 2011-5-7 10:30 PM | 显示全部楼层
Cobra 发表于 2011-5-7 22:09
明显是编出来的幻想小说啦。

能编出这么牛的把自己难死的题目,作者也是很牛B的。
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 楼主| 发表于 2011-5-7 10:56 PM | 显示全部楼层
本帖最后由 zer0 于 2011-5-8 00:18 编辑

詹姆斯西蒙斯是世界级的数学家,也是最伟大的对冲基金经理之一
 
2005年,西蒙斯成为全球收入最高的对冲基金经理,净赚15亿美元,差不多是索罗斯的两倍;从1988年开始,他所掌管的大奖章基金年均回报率高达34%,15年来资产从未减少过
  
  西蒙斯几乎从不雇用华尔街的分析师,他的文艺复兴科技公司里坐满了数学和自然科学的博士。用数学模型捕捉市场机会,由电脑作出交易决策,是这位超级投资者成功的秘诀。
  
  “人们一直都在问我,你赚钱的秘密是什么?”几乎每次接受记者采访时,詹姆斯西蒙斯(James Simons)总会说到这句话,他似乎已经习惯了那些渴望的眼神。事实上,在对冲基金的世界里,那应该是每个人都想要了解的秘密。
  
  68岁的西蒙斯满头银发,喜欢穿颜色雅致的衬衫,光脚随意地蹬一双loafers牌休闲鞋。虽然已经成为《机构投资者》杂志年度最赚钱的基金经理,但还是有很多人不知道他到底是谁。西蒙斯曾经和华裔科学家陈省身共同创立了著名的Chern-Simons定律,也曾经获得过全美数学界的最高荣誉。在充满了传奇色彩的华尔街,西蒙斯和他的文艺复兴科技公司(Renaissance Technologies Corp.)是一个彻底的异类。
  
  作风低调的西蒙斯很少接受采访,不过自从他放弃了在数学界如日中天的事业转而开办投资管理公司后,二十多年间,西蒙斯已经创造了很多难以企及的记录,无论从总利润还是净利润计算,他都是这个地球上最伟大的对冲基金经理之一。
  
  以下是一些和西蒙斯有关的数字:1988年以来,西蒙斯掌管的的大奖章(Medallion)对冲基金年均回报率高达34%,这个数字较索罗斯等投资大师同期的年均回报率要高出10个百分点,较同期标准普尔500指数的年均回报率则高出20多个百分点;从2002年底至2005年底,规模为50亿美元的大奖章基金已经为投资者支付了60多亿美元的回报。
  
  这个回报率是在扣除了5%的资产管理费和44%的投资收益分成以后得出的,并且已经经过了审计。值得一提的是,西蒙斯收取的这两项费用应该是对冲基金界最高的,相当于平均收费标准的两倍以上。高额回报和高额收费使西蒙斯很快成为超级富豪,在《福布斯》杂志2006年9月发布的“400位最富有的美国人”排行榜中,西蒙斯以40亿美元的身家跻身第64位。
  
  模型先生
  
  针对不同市场设计数量化的投资管理模型,并以电脑运算为主导,在全球各种市场上进行短线交易是西蒙斯的成功秘诀。不过西蒙斯对交易细节一直守口如瓶,除了公司的200多名员工之外,没有人能够得到他们操作的任何线索。
  
  对于数量分析型对冲基金而言,交易行为更多是基于电脑对价格走势的分析,而非人的主观判断。文艺复兴公司主要由3个部分组成,即电脑和系统专家,研究人员以及交易人员。西蒙斯亲自设计了最初的数学模型,他同时雇用了超过70位拥有数学、物理学或统计学博士头衔的人。西蒙斯每周都要和研究团队见一次面,和他们共同探讨交易细节以及如何使交易策略更加完善。
  
  作为一位数学家,西蒙斯知道靠幸运成功只有二分之一的概率,要战胜市场必须以周密而准确的计算为基础。大奖章基金的数学模型主要通过对历史数据的统计,找出金融产品价格、宏观经济、市场指标、技术指标等各种指标间变化的数学关系,发现市场目前存在的微小获利机会,并通过杠杆比率进行快速而大规模的交易获利。目前市场上也有一些基金采取了相同的策略,不过和西蒙斯的成就相比,他们往往显得黯然失色。
  
  文艺复兴科技公司的旗舰产品——大奖章基金成立于1988年3月,到1993年,基金规模达到2.7亿美元时开始停止接受新资金。现在大奖章基金的投资组合包含了全球上千种股市以及其他市场的投资标的,模型对国债、期货、货币、股票等主要投资标的的价格进行不间断的监控,并作出买入或卖出的指令。
  
  当指令下达后,20名交易员会通过数千次快速的日内短线交易来捕捉稍纵即逝的机会,交易量之大甚至有时能占到整个纳斯达克市场交易量的10%。不过,当市场处于极端波动等特殊时刻,交易会切换到手工状态。
  
  和流行的“买入并长期持有”的投资理念截然相反,西蒙斯认为市场的异常状态通常都是微小而且短暂的,“我们随时都在买入卖出卖出和买入,我们依靠活跃赚钱”,西蒙斯说。
  
  西蒙斯透露,公司对交易品种的选择有三个标准:即公开交易品种、流动性高,同时符合模型设置的某些要求。他表示,“我是模型先生,不想进行基本面分析,模型的优势之一是可以降低风险。而依靠个人判断选股,你可能一夜暴富,也可能在第二天又输得精光。”
  
  西蒙斯的所作所为似乎正在超越有效市场假说:有效市场假说认为市场价格波动是随机的,交易者不可能持续从市场中获利。而西蒙斯则强调,“有些交易模式并非随机,而是有迹可循、具有预测效果的。”如同巴菲特曾经指出“市场在多数情况下是有效的,但不是绝对的”一样,西蒙斯也认为,虽然整体而言,市场是有效的,但仍存在短暂的或局部的市场无效性,可以提供交易机会。
  
  在接受《纽约时报》采访时,西蒙斯提到了他曾经观察过的一个核子加速器试验,“当两个高速运行的原子剧烈碰撞后,会迸射出数量巨大的粒子。”他说,“科学家的工作就是分析碰撞所带来的变化。”
  
  “我注视着电脑屏幕上粒子碰撞后形成的轨迹图,它们看似杂乱无章,实际上却存在着内在的规律,”西蒙斯说,“这让我自然而然地联想到了证券市场,那些很小的交易,哪怕是只有100股的交易,都会对这个庞大的市场产生影响,而每天都会有成千上万这样的交易发生。”西蒙斯认为,自己所做的,就是分析当交易这只蝴蝶的翅膀轻颤之后,市场会作出怎样复杂的反应。
  
  “这个课题对于世界而言也许并不重要,不过研究市场运转的动力非常有趣。这是一个非常严肃的问题。”西蒙斯笑起来的时候简直就像一个顽童,而他的故事,听起来更像是一位精通数学的书生,通过复杂的赔率和概率计算,最终打败了赌场的神话。这位前美国国防部代码破译员和数学家似乎相信,对于如何走在曲线前面,应该存在一个简单的公式,而发现这个公式则无异于拿到了通往财富之门的入场券。
  
  黑箱操作
  
  对冲基金行业一直拥有 “黑箱作业”式的投资模式,可以不必向投资者披露其交易细节。而在一流的对冲基金投资人之中,西蒙斯先生的那只箱子据说是“最黑的”。
  
  就连优秀的数量型对冲基金经理也无法弄清西蒙斯的模型究竟动用了哪些指标,“我们信任他,相信他能够在股市的惊涛骇浪中游刃有余,因此也就不再去想电脑都会干些什么之类的问题”,一位大奖章基金的长期投资者说。当这位投资者开始描述西蒙斯的投资方法时,他坦承,自己完全是猜测的。
  
  不过,每当有人暗示西蒙斯的基金缺乏透明度时,他总是会无可奈何地耸耸肩,“其实所有人都有一个黑箱,我们把他称为大脑。” 西蒙斯指出,公司的投资方法其实并不神秘,很多时候都是可以通过特定的方式来解决的。当然,他不得不补充说,“对我们来说,这其实不太神秘。”
  
  在纽约,有一句名言是:你必须非主流才能入流(You have to be out to be in),西蒙斯的经历似乎刚好是这句话的注解。在华尔街,他的所做所为总是让人感到好奇。
  
  西蒙斯的文艺复兴科技公司总部位于纽约长岛,那座木头和玻璃结构的一层建筑从外表看上去更像是一个普通的脑库,或者是数学研究所。和很多基金公司不同的是,文艺复兴公司的心脏地带并不是夜以继日不停交易的交易室,而是一间有100个座位的礼堂。每隔半个月,公司员工都会在那里听一场科学演讲。“有趣而且实用的统计学演讲,对你的思想一定会有所启发。”一位喜欢这种学习方式的员工说。
  
  令人惊讶的还不止这些。西蒙斯一点也不喜欢华尔街的投资家们,事实上,如果你想去文艺复兴科技公司工作的话,华尔街经验反而是个瑕疵。在公司的200多名员工中,将近二分之一都是数学、物理学、统计学等领域顶尖的科学家,所有雇员中只有两位是金融学博士,而且公司从不雇用商学院毕业生,也不雇用华尔街人士,这在美国的投资公司中堪称绝无仅有。
  
  “我们不雇用数理逻辑不好的学生”,曾经在哈佛大学任教的西蒙斯说。“好的数学家需要直觉,对很多事情的发展总是有很强的好奇心,这对于战胜市场非常重要。”文艺复兴科技公司拥有一流的科学家,其中包括贝尔试验室的著名科学家Peter Weinberger和弗吉尼亚大学教授Robert Lourie。他还从IBM公司招募了部分熟悉语音识别系统的员工。“交易员和语音识别的工作人员有相似之处,他们总是在猜测下一刻会发生什
么。”
  
  人员流动几乎是不存在的。每6个月,公司员工会根据业绩收到相应的现金红利。据说半年内的业绩基准是12%,很多时候这个指标可以轻松达到,不少员工还拥有公司的股权。西蒙斯很重视公司的气氛,据说他经常会和员工及其家属们分享周末,早在2000年,他们就曾一起飞去百慕大度假。与此同时,每一位员工都发誓要保守公司秘密。
  
  近年来,西蒙斯接受最多的质疑都与美国长期资本管理公司(LTCM)有关。LTCM在上世纪90年代中期曾经辉煌一时,公司拥有两位诺贝尔经济学奖得主,他们利用计算机处理大量历史数据,通过精密计算得到两个不同金融工具间的正常历史价格差,然后结合市场信息分析它们之间的最新价格差。如果两者出现偏差,电脑立即发出指令大举入市;经过市场一段时间调节,放大的偏差会自动恢复到正常轨迹上,此时电脑指令平仓离场,获取偏差的差值。
  
  LTCM始终遵循“市场中性”原则,即不从事任何单方面交易,仅以寻找市场或商品间效率落差而形成的套利空间为主,通过对冲机制规避风险,使市场风险最小。但由于其模型假设前提和计算结果都是在历史统计数据基础上得出的,一旦出现与计算结果相反的走势,则对冲就变成了一种高风险的交易策略。
  
  而在极大的杠杆借贷下,这种风险被进一步放大。最辉煌时,LTCM利用从投资者筹得的22亿美元资本作抵押,买入价值1250亿美元证券,然后再以证券作为抵押,进行总值12500亿美元的其他金融交易,杠杆比率高达568倍。短短4年中,LTCM曾经获得了285%的收益率,然而,在过度操纵之下,又在仅两个月之内又输掉了45亿美元,走向了万劫不复之地。
  “我们的方式和LTCM完全不同”,西蒙斯强调,文艺复兴科技公司没有、也不需要那么高的杠杆比例,公司在操作时从来没有任何先入为主的概念,而是只寻找那些可以复制的微小的获利瞬间,“我们绝不以‘市场恢复正常’作为赌注投入资金,有一天市场终于会正常的,但谁知道是哪一天。”
  
  西蒙斯的拥护者们也多半对黑箱操作的风险不以为然,他们说,“长期资本公司只有两位诺贝尔奖金获得者充当门面,主要的还是华尔街人士,他们的赌性决定了终究会出错”,另一位著名的数量型基金管理人也表示,“难以相信在西蒙斯的方法中会没有一些安全措施。” 他指出,西蒙斯的方法和LTCM最重要的区别是不涉及对冲,而多是进行短线方向性预测,依靠同时交易很多品种、在短期作出大量的交易来获利。具体到每一个交易的亏损,由于会在很短的时间内平仓,因此损失不会很大;而数千次交易之后,只要盈利交易多余亏损交易,总体交易结果就是盈利的。
  
  数学大师
  
  西蒙斯很少在金融论坛上发表演讲,他喜欢的是数学会议,他在一个几何学研讨会上庆祝自己的60岁生日,为数学界和患有孤独症的儿童捐钱,在发表演讲时,更常常强调是数学使他走上了投资的成功之路。有人说,和华尔街的时尚毫不沾边或许也是他并不瞩目的原因之一。
  
  西蒙斯在数学方面有着天生的敏感和直觉,这个制鞋厂老板的儿子3岁就立志成为数学家。高中毕业后,他顺利地进入了麻省理工学院,大学毕业仅三年,就拿到了加州大学伯克利分校的博士学位,24岁就出任哈佛大学数学系教授。
  
  不过,尽管已经是国际数学界的后起之秀,他还是很快就厌倦了学术生涯。1964年,天生喜欢冒险的西蒙斯进入美国国防部下属的一个非盈利组织——国防逻辑分析协会进行代码破解工作。后来由于反对越战,他又重回学术界,成为纽约州立石溪大学(Stony Brook University)的数学系主任,在那里做了8年的纯数学研究。
  
  西蒙斯很早以前就曾和投资结缘,1961年,他和麻省理工学院的同学投资于哥伦比亚地砖和管线公司;在伯克利时也曾投资一家婚礼礼品的公司,但结果都不太理想,当时他觉得股市令人烦恼的,“我还曾经找到美林公司的经纪人,试图做些大豆交易”,西蒙斯说。
  
  直到上世纪70年代早期,西蒙斯才开始真正对投资着迷。那时他还在石溪大学任教,他身边的一位数学家参与了一家瓷砖公司出售的交易,“8个月的时间里赚了我10倍的钱。”
  
  70年代末,当他离开石溪大学创立私人投资基金时,最初也采用基本面分析的方式,“我没有想到用科学的方法进行投资,”西蒙斯说,那一段时间他主要投资于外汇市场,“随着经验的不断增加我想到也许可以用一些方法来制作模型,预见货币市场的走势变动。”
  
  80年代后期,西蒙斯和普林斯顿大学的数学家勒费尔(Henry Larufer)重新开发了交易策略,并从基本面分析转向数量分析。从此,西蒙斯彻底转型为“模型先生”,并为大奖章基金接近500位投资人创造出了令人惊叹的业绩。
  
  2005年,西蒙斯宣布要成立一只规模可能高达1000亿美元的新基金,在华尔街轰动一时,要知道,这个数字几乎相当于全球对冲基金管理资产总额的十分之一。谈到新基金时,西蒙斯更加谨慎,他表示,和大奖章基金主要针对富有阶层不同,新基金的最低投资额为2000万美元,主要面向机构投资者,将通过下调收费来吸引投资;此外,新基金将偏重于投资美国股市,持有头寸超过一年——相对于大奖章的快速交易而言,新基金似乎开始坚持“买入并持有”的理念。
  
  “对大奖章非常有效的模型和方法并不一定适用于新基金”,看来西蒙斯相信,对于一个金额高达千亿的对冲基金来说,如果还采用类似于大奖章的操作方法的话,一定是非常冒险的。
  
  尽管新基金有着良好的血统,不过不少投资者仍然怀疑它究竟能有多大的作为,一个起码的事实是,相对于一些流动性差的小型市场而言,高达1000亿美元的基金规模可能显得太大,这将增加它们在退出时的困难。
  
  尽管怀疑的声音很多,到2006年2月中旬,西蒙斯还是筹集到了40亿美金,并表示将吸收更多的资金。公司同时向投资者承诺,一旦在任何时点基金运作出现疲弱的迹象,就将停止吸收新资金,届时新基金将不再继续增加到千亿美金的上限。
  
  截至2006年8月,这只名为文艺复兴法人股票基金(Renaissance Institutional Equities Fund)的新基金,在同期标普500指数涨幅为4%的情况下录得了13%的增长。

 

 

西蒙斯目前的资产净值约为25亿美元。Renaissance旗下的核心业务──规模为50亿美元的Medallion对冲基金自1988年成立以来,年均回报率高达34%,堪称在此期间表现最佳的对冲基金。这个回报率已经扣除了5%的资产管理费以及44%的投资收益分成等费用因素,并且经过审计。Medallion收取的这两项费用是对冲基金平均收费水平的两倍以上。

      如果管理的资产过于庞大,对冲基金要想实现高于业内平均水平的回报率就越来越难了,对吧?

      把这点告诉詹姆斯·西蒙斯(James Simons)。

      西蒙斯既是世界级的数学大师,又是Renaissance Technologies Corp.的老板。眼下,他准备设立一只规模可能高达1,000亿美元的基金的消息在业内闹得沸沸扬扬,要知道,这可是整个对冲基金行业资产管理总额的十分之一左右。从早期的推广资料来看,这只基金的最低投资额为2,000万美元,面向机构投资者发售。

     据估计,西蒙斯目前的资产净值约为25亿美元。Renaissance旗下的核心业务──规模为50亿美元的Medallion对冲基金自1988年成立以来,年均回报率高达34%,堪称在此期间表现最佳的对冲基金。这个回报率已经扣除了5%的资产管理费以及44%的投资收益分成等费用因素,并且经过审计。Medallion收取的这两项费用是对冲基金平均收费水平的两倍以上。

     今年目前为止,Medallion的资产升值了约12%,而大盘却在走低。在各种市场上,以电脑运算为主导进行短线交易是西蒙斯的成功秘诀。Medallion不愿透露运作策略的细节,甚至对自己的投资者也是这样。也有其他的基金采取了相同的策略,却远没有Medallion这样成功。

     新基金将采取截然不同的运作策略:偏重于投资美国股市,持有头寸超过一年。

     Medallion已经有12年没有吸收新的资金了。现年67岁的西蒙斯一直在向现有投资者提供回报。他也相信,基金如果规模太大收益率就会下滑。实际上,Renaissance据估计会在年底时向外部投资者返还资金余额,这样西蒙斯和他的雇员就会成为Medallion唯一的投资者。到时候,基金的规模与现在将大体相仿。与少数投资者打交道有助于不善抛头露面的西蒙斯避开媒体的追踪。

     西蒙斯拒绝置评。Renaissance发言人也不愿对称为Renaissance InstitutionalEquities Fund发表评论。

     西蒙斯的最新举动看起来与Renaissance不愿让资产超过一定范围的做法格格不入。确实,许多基金经理都发现资产增加将束缚业绩的增长。对新基金有大致了解的投资者表示,这只基金将不同于Medallion现有的对冲基金,新基金希望通过设定较为温和的目标回报率来吸收更多资金。

     这只新基金是表明对冲基金争取退休金计划等机构投资者客户、抢占共同基金等传统理财公司地盘的最新迹象。这只基金将使用六十几位数学家和物理学博士共同开发的模型。这只基金把自己的回报率定为强于标准普尔500指数,并力争实现较为稳定的业


     投资者表示,尽管西蒙斯在华尔街并非尽人皆知,但他以往的成就让投资者对这只基金产生了浓厚的兴趣。《美国海外基金目录》(U.S. Offshore Funds Directory)的作者本海姆(Antoine Bernheim)说,Renaissance自1998年以来34%的年均回报率在对冲基金业内傲视群雄。就算索罗斯(George Soros)的量子基金(Quantum Fund),同期年均回报率也只有22%,而标准普尔500指数同期的年均涨幅才只有9.6%。

     过去两年来,Medallion的月资产从未减少过。一位投资者透露,过去几年来Medallion向投资者提供了丰厚的回报,但投资者却不能把这些巨额回报用于追加对Medallion的投资。不过,这也有可能会刺激投资者对新基金的兴趣。

     Medallion在宣传资料上是这样写的:虽然以往的优异表现不能保证新基金也一定获得成功,但新基金也会采用Medallion科学的运作策略,并以Medallion的技术为基石。

     本海姆指出,西蒙斯创造的回报率比布鲁斯·科夫勒(Bruce Kovner)、索罗斯、保罗·特德·琼斯(Paul Tudor Jones)、路易斯· 培根(Louis Bacon)、马克·金登(Mark Kingdon)等传奇投资大师高出10个百分点,在对冲基金业内他堪称出类拔萃。

     西蒙斯将通过下调收费(如把资产管理费的费率定在2%左右)来吸引投资。但与此同时,他可能要更多披露资金运作上的细节。这是因为退休金计划及他们的顾问往往要求受雇的理财公司全面披露投资策略的简要情况。

     Renaissance的投资者、Protege Partners LLC的总裁兼首席投资长杰弗瑞·塔伦特(Jeffrey Tarrant)表示,Renaissance现在基本上是暗箱操作,它的工作人员发誓要保守秘密,采取的是自营交易的运作策略。

     西蒙斯的第一个职业是数学教授,在麻省理工(Massachusetts Institute of Technology)和哈佛大学(Harvard University)任教。他曾和他人发现了称之为Chern-Simons的几何定律,这条定律成为理论物理学的重要工具。

     普林斯顿高等学术研究所(Institute for advanced study)的物理学教授爱德华·威滕(Edward Witten)教授表示,了不起的是这位成就卓越的数学教授能闯出另一片天地。

     西蒙斯在越战期间违反了军纪,之后就投身于理财行业。他聘请了一些应用数学、量子物理和语言学方面的专家。可以说,他公司的背景几乎和华尔街一点都不沾边。
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发表于 2011-5-7 11:37 PM | 显示全部楼层
pigking 发表于 2011-5-7 22:47
笑疯了,我一个都不会啊。。。

NND,你不会还好点儿,我连题都看不懂啊
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发表于 2011-5-8 12:04 AM | 显示全部楼层
zer0 发表于 2011-5-7 22:27
很多天过去,当我回想起来这噩梦般的6个小时,都依然觉得神情恍惚,无法思考。
一个很平凡的下午,收到Mor ...


这些题目问一问刚毕业的新人是稍稍难了一点点,不过还算是在正常的范围啊。

唯一搞不懂的是什么时候MS的SPG变成是“华尔街最quant的一个公司的最quant的一个组”了。真的是笑死我了。


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1

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发表于 2011-5-8 10:16 AM | 显示全部楼层
zer0 发表于 2011-5-7 22:27
很多天过去,当我回想起来这噩梦般的6个小时,都依然觉得神情恍惚,无法思考。
一个很平凡的下午,收到Mor ...

A great start with a priceless lesson.

"自己选的路,跪着走也要走完,没有资格抱怨,也没有资格怀念。"  

下面,坚持坚持再坚持。

祝好运!不管是真是假。
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发表于 2011-5-8 07:36 PM | 显示全部楼层
OMG
Knowing nothing about that
Depressed
Am I hopeless?
Thanks you for sharing
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