从一档podcast听到这本书，就找来看看。这是一本介绍Emanuel Derman，一位在哥伦比亚大学受训为理论物理学家，如何经历职业的震荡，最终成为一位量化分析师的过程。如果我在博士刚毕业的时候能看到这本书，可能我的个人职业发展也会是不一样的人生。
对于立志从事科学研究的人，读完这本书，可能要重新审视自己的决定。
六七十年代的哥大，那是理论物理学的重地，因为有李政道在那里坐阵。物理系的研究生可谓是天才中的天才。作者从南方到哥大，立志成为理论物理学家，而且也是自恃聪明，可到了哥大，才发现厉害的人到处都是。经历了选课题选导师，作者开始审视自己，以自己的资质，是绝无可能获得重大成就，可又新有不甘。毕业后为了从事理论研究的职业，做不稳定的博士后。朋友介绍工业界的机会，可不愿放下身段，因为做理论物理的人去做应用，在那时候是很没有面子，丢人的，等于承认自己的失败。
在后来，为了家庭，总算去了bell实验室去做分析软件。渐渐发现编程做软件系统挺有意思，可以看到自己的东西直接有成效。虽然作者自己的系统成了公司的产品，可他毕竟半路出家，后来一个科班出身的哥们加入他们团队，系统升级的时候重写了代码，而他在休假。等他发现，已经晚了，而且他看了人家写的，简直比自己的好太多。以后只能自己维护，理解代码都困难。
在后来有机会加入高盛，在量化团队跟着一位牛人，开发量化模型，其实就是软件工程师，实现领导的模型想法。相比交易员和销售员，地位奖金可差远了。好在他很喜欢，在高盛开发交易模型，一直就这样做下去（中间短期跳槽去了所罗门兄弟）。
主要收获：
- 搞科学研究不是光有热忱和不屑的努力就可以的，智力占主要的。就像作者说的，读了爱因斯坦的论文，自己绝对做不出来。年轻的时候我们很多人都立志科研，可有时候现实很残酷
- 应用研究也是很有意思的，可以立马看到效果。看到自己的东西很快产生实际效果，也是很有成就感的。
- 要跟对人。作者跟着当时的最牛的金融量化教授和专家做，通过实现别人的模型，外加自学相关知识，起点肯定高，做的东西都是顶级的。
- 时机对。从所罗门兄弟再回到高盛时，原有的team leader 的位置已经没了，因此去了另外一个股票模型组（没有原来的好，奖金啊），正巧牛人老板被掉到其他岗位，空出来leader的岗位。真是命啊
- 爱好和长期耕耘。作者喜欢建模，善于思考，理解交易员碰到的问题，思考解决方案。这其实是博士的训练，发现问题，抽象和模型化，写代码解决问题。博士训练的是一种思维，一种解决问题的方式。虽然实际问题千差万别，但分析抽象后，就变成一般性的问题，解决方案也就有了。
- 本书的文笔感觉一般（看的中文版），有点像流水账。里面有不少理论物理界的名人轶事，权当茶余饭后的聊资。
FEATURED TAGS
computer program
javascript
nvm
node.js
Pipenv
Python
美食
AI
artifical intelligence
Machine learning
data science
digital optimiser
user profile
Cooking
cycling
green railway
feature spot
景点
work
technology
F1
中秋节
dog
setting sun
sql
photograph
Alexandra canal
flowers
bee
greenway corridors
programming
C++
passion fruit
sentosa
Marina bay sands
pigeon
squirrel
Pandan reservoir
rain
otter
Christmas
orchard road
PostgreSQL
fintech
sunset
thean hou temple in sungai lembing
海上日出
SQL optimization
pieces of memory
回忆
garden festival
ta-lib
backtrader
chatGPT
stable diffusion webui
draw.io
streamlit
LLM
prompt engineering
fastapi
stock trading
artificial-intelligence
