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liyinhuOctober 16 They are gamblers, they don't know the risk. ---- by Sams CollinsMorgan Stanley 来宣讲了，招新的部门叫IDEALS，主要是博士，说去年ＮＹＵ招了好多，今年全球招２３个，主要在北美。 MD是Sams Collins, 女HR是Stephenie Wade, 男ＨＲ是Fuqua Jordan,竟然跟Duke Fuqua Business School名字一样
Desk Strategies: Interest Rate , Equity, Credit, Foreign Exchange, QDS
IDEALS
Strategies Practice Areas
Trading Sales& Systems Enterprice Core Model
desk Trading &Technology Data Modeling Control
一个例子：研究在银行的deposits , with interest rate grow, how stable their deposits?
主要解决以前没有见到的问题，要link data structure, describe historical generical diffusion equation
什么delta function 随着spread上升
最优化要用到Optimization (我想到了动态规划和控制论.....)
Desk Strategies 全球380个人， 要扩招80-100more 30个在亚洲（不知道是要招还是已有，反正上海只有2人现在,“做很安静的工作，一个project 3个月”，那人原话）
System and Technologies
* Market Data
* Referencial / Securities Data 比如 CDO what's really worth
* software development Environment Real Time passion
* Advanced Market Models
* Model Control
* Modeling ---- adaptive and innovative
要招PhD in Quantitative Science Engineering & Mathematics or master in Financial Engineering , must drive to get the bottom of it.
------- Knowledge of Quantitative Finance, Probability, Stochastic Calculus
------- Derivatives Models
------- Statistical Methods and Time Series Analysis
------- Optimization and Control
** Superial Programming skills and interests
---- Complier C++/C# Java
---- Scrip Perl Python Ruby Excel/VBA (我只认识最后一个，Perl究竟是什么阿？每个招聘启事上都有，听说是很古老的东西)
** Financial Expertise --- Background in Mathematics Derivative Pricing, Economics, Econometrics or Statistics is desirable
** Time-critical collaborative environment
** Strategists develop production code and work in production environment
Email to : Phd.Recruiting@morganstanley.com (邮箱地址都不区分大小写的有人还问)
desk strategy干的活主要是build these models 在各个部门
Interest Rate Strategy
FX
Commodities
Credit Strategy
Securitized Products ( 这两种金融危机损失很大，但没有消亡)
Equity Derivatives & Equity Delta-1 （Delta-1我一直不知道什么东西） Equity Quantitatives & Derivative Sales Strategy ()
Investment Banking
男ＨＲ说没有准备好就不要发邮件，否则第一轮brain tisser电话面试很快的。不会Ｃ＋＋就不要写，会问的
MD Sams Collins 听我说到我研究Accumulator定价，在亚洲造成很大的损失，突然提高声调严肃的说，They(Asians) are gamblers, they don't know the risks, 明明写的有风险很大的字，他们竟然会赔了钱然后说没注意到，金融市场有赔有赚的....... September 07 New Days, New Life昨天还在盖章签字，今天就坐飞机到了，真是快呀，以后说不定周末都可以回去；前天中午MD还请我们吃了饭，多亏耿MM主动，否则也没戏，我就不主动怕麻烦，所以错过好多机会。MD侃侃而谈，这一路上的日本料理，北京唯一一家朝鲜人开的餐馆他都吃遍了，还问我哪吃？我说随便，他说professional不能说随便，随便没有可操作行~~囧，第一句话就说错了；吃饭时也不敢靠着椅子背，还是正襟危坐，他又说这个十一准备去以色列玩玩，说上次是工作去的，说以色列那边只要不去北边跟巴勒斯坦接壤，都还安全；以色列航空很牛叉，航线开到哪里，大兵就到哪去安检，北京首都机场都是以色列大兵单独安检，到那后还要安检，他们还歧视女人，因为人体炸弹都是黑寡妇，安检先是家庭带小孩的优先，再couple,然后老人，其次单身男人，最后单身女人；MD到这份当然想到哪就到哪啦，有那么多小弟打工l....
又说到现在的经济形势，“美国就剩些概念，卖卖国债，欧洲剩下些品牌，什么宝马啦要M系列才是最好的，奔驰要ML55是AMG改装系列的最牛，奥迪要quattera四驱的要贵上好多：”，哎，我在想：要是农民来这些牌子都不知道；那楼下世方豪庭下面全是名车，劳斯莱斯，S600，Q7,benz CLK跑车，卡宴，卡雷拉，
又说到我们政府还是很进取的，比起安哥拉什么的基础设施建设的快多了；还说中国在委内瑞拉都是拿建的房子换那的石油.... 澳洲都是富铁矿45%，我国最高的才35%含量....
回来后，我们几个小孩又来bg单身的MD喜欢什么样的女的，我们这几个小孩就是个小世界啊；MD的胸练得非常膀，估计卧推很猛，应该很喜欢我这样跟他有同样爱好的吧。
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飞机上旁边都是小孩，一个读本科的MM，还有个探亲的DD
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刚去人家里吃了顿饭，跟这边孔子学院的老师们，还唱了卡拉OK,比我们的酷我K歌差点，真是怀念以前的房子里的家庭KTV，一台笔记本+投影仪+功放，就开始唱了，什么都可以下载；60多岁的老头还挺时尚，什么花心啦，爱的代价啦都会唱，车里CD都是SHE的~~ 二层house，400多平米，32万美元，还没还完贷款，这边房子好像都差不多，跟上次跟SUN公司工作的那人家和Chappell Hill作研究的朋友家里都一样的布局，我一找就找到了厕所，厕所位置和布局都没有变；哎，熬到头也就是这样了，美国这什么都是大，中国那么大的面积3亿人，平均没百公里1个人都不到，车都开pickup, 要是房子100多平米都是什么老鼠窝，人也大，连我家门口苍蝇，蚂蚁都大....我们家守着一个大垃圾桶，这几天每天拍死五六只蚊子........ 前几天，一个教授还说拍房子抽到两个号，五环外航天城的房子，1万3一平，140平米，200万，说怎么着也叫我给自己留个窝，要首付1/3，其他贷款，我抵给他也不值这么多钱啊。有个阿姨家有套3层house,就在永丰水库旁，小产权，当时2002年才60万，现在听说200万都不止，bg说是前夫留给她和女儿的，羡慕不已，这找二奶也要有钱啊~，阿姨终日与狗作伴，周末叫我们去打牌钓鱼，上次去时人多狗丢了，很过意不去~~~ August 20 bt的题目最近参加对冲基金w*o*r*l*d q*u*a*n*t 的笔试，有几道题很有意思，他们不会寻到这吧，那就死了。 1某种赌博游戏,你可以扔色子N次,你需要支付500+5N，在任意一把可以拿所得色子点数*100走人，如你选择N=3,你第一次仍1，第二次仍6就可以拿600走人。 1。问特定的N，什么是最优的策略？ 可以把500+5N看做期权费，点数*100是payoff收益，常规的算。我算N=6 期望收益也是负的，是不是算错了。 2 一人51个硬币，1人50个硬币，都扔，按硬币正面朝上数量决定胜负，问甲赢乙的概率，甲输给乙概率，平局概率？ 我一想甲25个朝上和26个朝上概率一样 凭感觉赢的概率1/2 平的概率+ 输的概率=1/2呢？ 赢的概率要从甲51个向上的概率*1+甲50个向上的概率*乙<=49个向上的概率+......+到完 statistics inference 第6章好像讲过二项式分布极限是正态分布的，谁帮忙看看。否则没法算了， 当时死活也想不起来了 3 3*3*3立方体，从任意一个格走，遍历各个格不重不落一个最后到中间一个方格的路线，一次只能到临近的方格？ 我以为很简单 后来发现不对啊，除了正中央的格子，一个格子涂黑，相邻的格子涂白，上层有5个黑，4个白，中间4个黑，4个白，下层5个黑，4个白，这样，14个黑，12个白，每走一个黑，都要经过白，但14个黑，12个白，最后总剩下一个黑没法走......
1 把小的比出来要1次 2 1 把小的比出来要2次 6 2 1 4 把小的比出来要4次 7 6 3 2 1 3 4 5 把输的挑出来，这不算比较 8 9 7 10 11 8 6 5 把大的比出来要8次 9 10 11 5 把大的比出来要4次 10 11 把大的比出来要2次 11 把大的比出来要1次 = 15次 5. 你站屋里，墙面，侧面，顶面各有一面墙，问能看见几个镜像？ 如果6个面都有镜子呢？ 3个，后来我发现去健身房，发现如果对着墙角站往墙角看，你的左边的镜像的镜像有半个，你的右边的镜像的镜像有半个，加起来组合成了一个，这样一想一共有4个镜像了； 6个. 7. 4个灯a1 a2 a3 a4 对应4个开关b1 b2 b3 b4，刚开始不知道是灭是亮，找出策略让它全灭或全亮； 把所有的可能性都找出来，然后找规律，发现是开这个关这个，隔一个开一个，最后连着开两个，试一试就出来了，不知道对不对 8 上次worldquant题的第一题改做rr(rr(rr(6)-4)-2)), 而且其中一个判断条件改成 if(x<5)http://www.docin.com/p-6473837.html 最后费了9牛2虎之力写出来了，还把最后答案84写成85，输出还少了好几行：（ 可能是股指期货快要开了把，对冲基金就进来了，他们在北京一共有了9个大陆的，好像都是博士，去年在美国只招了个stanford的，总部在conneticut,那边好多hedge fund。 也是因为国内人便宜吧，那边都要169k average, 还要赞助H1B签证，交养老基金，交税，什么401K福利等，这边至少可以省一办， 这边去年最多的一个说bonus有百万人民币，但没有说其他人，而且说工作时间超长10小时以上； 这边招人第一年看好多paper,然后每周跟advisor至少交流一次 当apprantice，然后自己做出strategy策略，就是无论股市怎么走，策略都要赚钱，他给我们展示了下叫Alpha X的策略，不止一个策略，要好多个策略，然后到他的一个simulator机子上给不同的senario，如高波动性等测试策略，刚开始是research scientist, 后来可以提升为Sr. Portforlio Manager, 做的就是quant的活，以后可以资助新加坡工作签证，就没了。这比赞助H1B签证可便宜不少，我看他们家在美国去年赞助了3-4个H1B签证，年薪写的是100k左右的员工。说以后operation等其他部门也要搬到北京来，我还记得07年一个华人开的对冲基金在北京的operation办事处还在招人。 他们老板是Igor好像是个印度还是犹太人，跟这次这个华人是同事，以前都在bell实验室工作，后来觉得搞electric engineering 没有意思，他俩去了columbia读MBA, Igor读的finance,这个华人读的general managment, 后来他们去了top20的millinium fund hedge ,帮millinium老板赚了好多钱，后来想为什么不单飞，老板说等三年后我让你们成立公司，只不过只帮我投资，于是有了这家。 前年第UBS香港也在招index future trader，说先在香港训练然后回大陆做股指期货，也是现场问这样的题，我估计很让那个面试官怀疑我的IQ了当时.
June 28 中信泰富购买的累计外汇期权定价研究中信泰富购买的累计外汇期权定价研究 李崟虎 hu_tiger3601@yahoo.com.cn 13501227106 据文章所称, 中信泰富主要购买的合约有: 1. 澳元累计目标可赎回远期合约 2. 澳元日累计合约 3. 双货币累计目标可赎回远期合约 4. 人民币累计目标可赎回远期合约RMB target redemption forward
主要亏损的是第一个澳元累计目标可赎回远期合约 具体细节不太清楚,只是从公开的文章知道: 签约日期是2008年7月16日,需以固定0.87$/AUD 每月购买澳币直至2010.10; 结算日从2008.10.15-2010.9的24个月; 价格有利时买进1000万AUD,不利时买进2500万AUD； 价格有利指的是汇率介于0.87和1之间，0.87<rate<1，这时候，中信必须以0.87固定汇率买进实际上市场上高于此汇率的澳币，实际上中信比是市场上低的价格买到了澳币，赚得利润，相当于买进一个带敲出障碍的看涨期权（knock out call option）。 价格不利指的是汇率小于0.85，rate<0.85，这时候，中信必须还以0.87固定汇率买进数量上是刚才的2.5倍，但实际上市场上汇率已经很低的澳币，实际上中信比市场上高的价格买到了澳币，但还不得不买，以此导致巨亏，相当于卖出两个半(2.5个)带敲出障碍的看跌期权（knock out put option）。
这可以看作是基本的障碍期权的组合
下图：普通的敲出障碍的看涨期权（knock out call option），当汇率高于0.87，它的收益是当前汇率x-0.87，当x>1期权取消交易，收益为0，所以最大收益也就是1-0.87=0.13 再乘以要购买的澳币数量。斜率是1
收益 汇率 0.87 1 买1个Knock out call option 下图：出售2.5个普通的敲出障碍的看跌期权（knock out put option）当汇率低于0.87，必须以0.87买澳币，也就是对家以这个价格卖给你澳币，它的损失是0.87-当前汇率x，当x>1期权取消交易，所以最大损失也就是x=0 0.87-x=0.87 再乘以要购买的澳币数量。斜率是2.5
收益 汇率 0.87 1 出售2.5个Knock out put option
组合起来就是下图，可以看到，收益上有封顶，损失没有封底： 我们可以看到，汇率往下波动1%点的损失要远远大于汇率往上波动1%点的收益，损失会很大，下不封底。
收益 汇率 0.87 1 组合 我们关心的是这个带敲出障碍的看涨期权（knock out call option）的价值是多少？带敲出障碍的看跌期权（knock out put option）又是多少？ 中信买一个前者，卖两个后者，是应该它给投行钱还是投行给它钱；按照披露，签订协议时，中信和投行之间没有现金交易，如果是公平的交易，应该1个前面的期权=2.5个后面的期权，否则就不是公平的交易；如果前者价值高，说明中信用两个便宜的东西换了个贵的东西，赚了，否则就是投行赚了。 后来计算得出，刚开始时，前者就便宜，后者贵，如1年到期的这种期权，敲出障碍的看涨期权（knock out call option）是0.1139，而后者跟这个差不多，显然2.5个后者价值大于前者。 有人问：此次输纯属澳币价格不利于中信变动，是运气不好，不能怪合约；但我认为，即使澳币价格不利于中信变动，如果中信到期权市场去买简单期权，而不是作场外交易(Over the Counter),他们能以更便宜的价格买到同样的东西。
上面只是一个期权组合，如要组成累积期权，需要24个同样的期权，但不同到期日的，到期日从1个月，2个月 ……一直到24个月的组成 下图: 累积期权的示意图
最大累积的合约规定必须购买澳币的数量： 24月*2500万澳币=6亿澳币 l 当每月的即期汇率都小于0.87$/AUD，而且在这24个月中从未高于1$/AUD过.
最小累积的合约规定必须购买澳币的数量： 0月*1000万澳币=0澳币 l 在此合约生效的第一天，即期汇率超过了敲出价格1$/AUD
不过听说中信密集签署了15-16个这样的合约,所以要乘以15倍,所以最多中信要买90亿澳元. 每个月都可能出现以下三种情况： 1． 如果即期汇率在0.87和1之间，0.87<rate<1，中信必须以0.87固定汇率买进1000万澳币 2． 如果即期汇率小于0.87，0.87>rate，中信必须以0.87固定汇率买进2500万澳币 3． 如果即期汇率在这个月的任何时刻大于1，1<rate，这个合约终止，没有任何更多的澳币需要购买。
计算公式：
John Hull的书Options Futures and Other Derivatives给出了计算公式 这个合约的参数为： 当前汇率 S0=0.97 2008.7.16签订合约的汇率 执行价 K=0.87 障碍价 H=1 波动率 σ=0.15 假定的，一般外汇的波动率 时间 T=1/12~2 年 从一个月到一年的期权的组合 无风险利率 r=0.05 Up and in Call= S0N(x1)e-qT-K e-rTN(x1-σ
中信泰富购买的累计外汇期权定价研究
如果我们用monte carlo 模拟，我们也可以得出相似的结果，我们用10万个路径来模拟汇率可能的变动，然后得出最后的收益，我们平均后得出均值，然后折现到现在看他们的价格，我们有个惊人的发现。 我们想知道在一年内10万次路径模拟中有多少的可能性汇率会高于1，我们得出的结果是86%，如果是在一个月以内有多少的可能性汇率会高于1，是49%。 也就是说，其实，很大的可能性，这个合约应该会终止的，但是，可惜的是从来没有高于1过，而且，波动如此剧烈，以致于汇率都没有在0.87和1之间有很长时间的停留。不能不说是运气非常不好。但我们也应该看到，澳币已经是10几年来汇率最高的时候了，不大可能超过1，所以大家都会认为澳币会下跌，此时看跌期权在公开市场上一定很贵，所以投资银行把中信卖出的看跌期权，再放到公开市场去卖，一定价格不菲，因此获利颇多，我正在找公开市场当时的看跌期权的价格。 正如一篇文章所说，在牛市后期，风险控制疏忽了。
我们可以看到，如果汇率稳定在0.87和1之间，中信的收益还是可观的，但是累积期权是投机产品，不可以随便终止，而且只适合于波动率小的时候，波动大的时候，就很容易有巨大亏损。
下图是买入的敲出障碍的看涨期权（knock out call option）随时间变化的期权价格，横轴是距现在的到期时间，纵轴是每个期权的价格，下面表中是价格，随到期时间由短一个月到长24个月，价格依次上升。
上图：敲出障碍的看涨期权（knock out call option）的价格VS 时间 中信泰富购买的累计外汇期权定价研究
同样的方法，我们还可以得出敲出障碍的看跌期权（knock out put option）的价格，下图是卖出的敲出障碍的看跌期权（knock out put option）随时间变化的期权价格，横轴是距现在的到期时间，纵轴是每个期权的价格，下面表中是价格，随到期时间由短到长，价格依次上升。
上图：敲出障碍的看跌期权（knock out put option）的价格VS 时间
如果我们把两个图合成下按照组合 +1*敲出障碍的看涨期权（knock out call option）-2.5*敲出障碍的看跌期权（knock out put option）计算的价格:
-0.0580 -0.1036 -0.1262 -0.1406 -0.1502 -0.1577 -0.1636 -0.1681 -0.1722 -0.1756 -0.1782 -0.1803 -0.1823 -0.1841 -0.1857 -0.1871 -0.1881 -0.1893 -0.1901 -0.1911 -0.1917 -0.1925 -0.1931 -0.1935
可以看到，如果按照公允价值计算，24个合约，每个合约都是在开始日时,即2008.7.16，投行少给中信这么多钱，如果把这些24个合约，每个合约投行少给中信的钱加总，即是-4.0427，即整个累积期权合约刚开始损失4.0427；如果单位换成1000万澳币，就可以折算出具体损失了多少澳币。
处理措施： 事已直此，还好澳元近日已经回复到0.8左右，损失也不会很大了。 1． 可以在0.8处买入看跌期权，以此来避免以后汇率低于0.8的损失，但期权费很贵，很不划算 2． 什么都不做，坐等汇率涨回0.87以上；这是有可能的，随着经济复苏，铁矿石等价格恢复，澳币币值会回复到合理水平，但要注意不要让汇率高于knock out price 1，否则合约失效，损失的是中信，得益的是投行。
以后风险控制的建议： 1． 要有专门人负责此事，任何合约要交由他审核，必要时可送交第三方机构评估 2． 购买场内简单合约，明了看得懂的 3． 一定要有止损线，止损保护 4． 购买期限短的合约，市场不利时，合约短期内可以终止,损失可以最小化，不会因为到期日很长而不能解约 5． 不要轻易卖出看涨或看跌期权，卖出任何期权风险都很大，如果没有其他期权对冲的话。
文/李崟虎 hu_tiger3601@yahoo.com.cn 13501227106 中信泰富购买的累计外汇期权定价研究
附录： Monte Carlo模拟的Matlab代码：可以直接拷贝到Matlab中直接使用 tic % parameter values r=0.05; sigma=0.15; B=1; K=0.87;
S0=0.97;
n=250; p=1000000;
for j=1:24 T=j/12; % initializations s=zeros(p,1)+S0; z=zeros(p,1)+S0; Delta=T/n; rD=r*Delta; sD=sigma*sqrt(Delta); firsttime=zeros(p,1);
% loop over time steps for i=1:n e=sD*randn(p,1); s = s + rD*s + sqrt(s).*e; z = z + rD*z + z.*e; firsttime(s>=B & firsttime==0) = i; end
% ordinary MC PV=exp(-r*T)*max(-s+K,0); PV(firsttime>0)=exp((-r*Delta)*firsttime(firsttime>0))*(B-K); V1=mean(PV); se1=std(PV)/sqrt(p);
control variate MC cv=exp(-r*T)*max(-K+z,0); Ecv=bs(sigma,S0,K,r,0,T,0); [V2,se2]=controlvar(PV,cv-Ecv);
% display results disp('Ordinary MC and control variate MC estimates of the option value and standard error') disp([V1 se1;V2 se2]) disp('Frequency of barrier crossing') disp(sum(firsttime>0)/p) disp('MC and formula values of GBM option') disp([mean(cv) Ecv]) disp('Correlation between barrier payouts ordinary option payouts') C=corr([PV cv]); disp(C(1,2))
W(1,j)=V1; end toc
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