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即使我的上司十分宽容地允许我每周一天在家里远程办公，我仍为自己不敢放开手脚而生气。我渴望学术研究式的生活，并考虑如何重蹈覆辙，琢磨着怎样才能再跟洛克菲勒大学的巴齐·拜格或是哥伦比亚大学的诺曼·克莱斯特，读一个长期的物理学博士后。
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接下来，在1983年晚些时候，华尔街开始向我招手了。
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对我未来生活的第一个提示是来自于偶尔收到的纽约城里猎头公司打来的电话。很快，我们都知道了他们传说中的名字——乔里·马里诺、史密斯·汉雷公司的瑞克·华斯特姆、Analytics公司的丽塔·莱斯，Pencom公司的史蒂夫·马克曼，这里只列出了猎头公司在贝尔实验室打猎的部分猎人的名字。他们中的很多人直到现在仍活跃在业界，还在《纽约时报》周日版或互联网上发布广告。当你还在工作的时候，有人出乎意料地、冷不防地给你打电话，问你是否需要一份工资达到15万美元的工作——对于一个工资不到5万美元的前物理学家而言，这在当时是一大笔钱——接下来他们就很急迫地要求你在机会没被别人抢走之前立即赶往他们的办公室。这些招聘人员可能会向你吹嘘他们听过你，事实上，他们只是听到贝尔实验室里某些熟人提到过你的名字，或是他们从某个对公司有意见的员工那里骗来贝尔实验室的内部通讯录，从上面找到了你的名字。有几次，我在他们的命令下提前下班，开车返回曼哈顿区见他们中的某一位。我那时身穿破旧得很罕见的海军运动夹克，系一条20世纪60年代风格的针织领带，努力要装出很商务风格的味道来。我没有西装。猎头会让你等上几个小时，就像当时我在美国公共广播公司电台中看过的节目里，波多黎各看门人的“上帝”那样。很多猎头公司是非常盛气凌人的，傲慢专横，举止粗俗，而我们又没有人掌握足够的情况，难以质疑他们所声称的手里攥着通往天国钥匙的说法。
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1983年年末，我去华尔街的一些公司进行了几次非常不满意的面试。我对期权理论一无所知，并且将自己视为软件编程人员。那时，华尔街的信息技术还是那些只学过COBOL、FORTRAN或MIS等高大型主机之人的领地，你闭上眼睛都可称王称霸。在贝尔实验室，我已经学会了如何设计、运维程序，其复杂程度远超华尔街上那些早就不再做研究的科学家和编码人员的水平。在面试中，出于我在HEQS上的开发经验，我将自己介绍为能够设计出一种计算机语言以满足华尔街建模需要的人。
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我最初参加的那些面试中，有一次的面试官是扎克·科布列涅克。他现在是高盛前合伙人，当时他是高盛量化策略小组中一名很有男孩子气的成员，7年后我成为这个小组的主管。当时，这个小组是由戴维·温伯格领导的，他后来不久去了芝加哥的O’Connor公司。扎克似乎对给他们的VAX系统找一个管理员更感兴趣，而这样一个职位我兴趣不大，因此我拒绝了余下的面试流程。
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几个月后，另外一个猎头将我介绍给所罗门兄弟公司，去面试一个连干什么都没向我解释过的职位。我用了不到10分钟的时间向我的面试官介绍了我能给他们带来的好处，我说我可以用HEQS求解那些含有联立代数方程组的金融模型。在接下来的谈话中，面试官被中途进来的同事打断，他突然站起身来，敷衍地道歉，然后就离开去忙一件据说很紧急的事情。无论是他还是猎头都没有再打电话给我。尽管我努力了几次，但我一直没能联系到安排我去面试的那位人力部女士，她总是在忙。一段时间里，我以为他们真的是非常忙碌，最后我才想清楚，这不过是他们拒绝我的方法而已。我从来没有弄明白为什么他们不直接告诉我他们对我完全不感兴趣，这样岂不是更简单一些？
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接下来在1983年年底，当埃娃怀上我们的女儿桑娅的时候，我认识的一个猎头给我安排了一次面试，是面试高盛固定收益部中斯坦·迪勒领导的金融策略小组（Financial Strategies Group，FSG）。在那里，我遇到了拉维·达塔特维亚，他以前是贝尔实验室的工程学博士，不久前刚刚进入华尔街。
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斯坦的小组主要解决高盛对量化模型的新需求。传统上高盛是一家行事如绅士的投资银行，主要关注股票首次发行（IPO）和大型机构客户的股票交易业务。那时，高盛刚刚开始涉足所罗门兄弟公司的业务领域，也就是喧嚣吵闹、更贴近老百姓口味的债券和抵押贷款领域。股票交易是简单的、拼胆量的、需要承担风险的业务，对智力和技术要求不高。债券则更加复杂，涉及数字、计算、代数甚至还有微积分。就像我的交易员朋友所说的，股票交易中聪明人根本没有竞争优势。
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股票市场中的技巧是，在几千家不同的上市公司中，对一家上市公司每股股票价值给出合理定价。而债券市场中尽管证券数量较少，但每只债券都非常复杂，有时还容易把人搞糊涂。债券市场上的大家伙是美国政府国债，正是因为美国政府的借款需要，产生了可以用来交易的、永远具有流动性的短期国库券、中期国债、长期国债。政府债券的突出特点是具有各种到期期限和利息率且有美国政府的信用保证，它们永远不会发生违约。外国政府也发行国债，其中有些国债就比另外一些违约风险更大。企业债的风险就更大一些，企业可能会出现现金流中断，这样就不能按照承诺到期支付。有些债券会被“提前偿付”——企业拥有选择权，当利率降低时，企业可在债券到期前提前偿付借款金额，从而避免继续对借款支付较高的利息。房屋所有人的抵押贷款也是最危险的债券之一。它们也存在突然被提前偿付（就是提前还款）的风险，房屋所有人可能会卖出他们的房子，也可能不再需要他们借来的本金，也有可能是利率降低后，房屋所有人发现存在着其他更便宜的融资渠道。
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所有这些复杂性都使得确定债券的正确价值非常困难，也促使华尔街向擅长数学建模的高手敞开了大门。所罗门兄弟公司的固定收益部依靠马蒂·雷博维兹领导下的声名远扬、令人羡慕、经验丰富的债券组合分析（bond portfolio analysis，BPA）小组来提供数学分析。高盛逐渐意识到，它们也需要类似的业务。FSG和它的领导者斯坦·迪勒就成了它们手中的制胜法宝。斯坦·迪勒以前是哥伦比亚大学经济学博士，也是最早转行进入华尔街的学者之一。
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每个人考虑的问题都是利率波动性的陡然提高。在20世纪80年代之前，投资者都是按照固定不变的方式将投资分配于股票和债券。传统上，投资者将债券投资视为安全的，而将股票投资视为有风险的。接下来在20世纪70年代末，也就是我在波尔得教物理学的时候，美国利率迅速提高，金价和油价也在高涨，以前被认为是不会发生波动的债券开始变得有风险。所有人都知道在股票熊市期间，投资者可能要承担40%的跌幅，但很少有投资者意识到，相同的情况也会发生在国债上。投资银行的交易柜台通常会持有大量债券存货，以便提供给他们的客户，结果却发现他们的投资组合价值在急剧下跌。当固定收益证券的内在风险不断加大的同时，一种管理利率风险的新方法开始在业界流行起来。交易柜台希望将它们变化的、复杂的债券组合头寸用便宜的、流动性好的国债期货进行对冲。对冲和风险管理成为新鲜事物，无论是对于像高盛这样的金融产品批发商，还是对于机构投资者而言都是至关重要的。
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在股票交易的世界里，会算术就足以应付了；除非操作中用到期权，否则最简单的代数知识就足够了。相反地，在固定收益的世界里，投资者根据收益率计算债券的价值。如果你按当前市场价格买入债券并持有到期，将收到债券所产生的所有利息支付和本金，据此计算的债券剩余期限内的平均百分比回报就是收益率。只要你开始思考债券价格与其收益率之间的关系，那么代数、数列、级数、微积分等这些数学知识的阴云就会立刻黑压压出现在教科书后的附录中。一只股票仅仅就是一只股票而已，但即使是最简单的债券都是一只衍生品证券，其价值取决于利率。
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因此，20世纪80年代早期的债券交易员突然之间就需要掌握金融分析和数学技巧来理解一个包含了成百上千只债券的投资组合，以及这个组合的特征。他们还需要具备计算的能力。纸、笔、含有收益率表格的书籍甚至再加上一个掌上计算器，这些对于要考虑方方面面的情况来说都简直太慢了，也太不方便了。只有在一台电脑上，你才能实时估计很多不同证券的价值、敏感度和风险。
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20世纪70年代末，人们还买不到商业用途的风险管理系统。而像电子表格这样自己设计的分析工具也不是非常普遍。绝大多数信息技术领域内的程序员不能处理债券交易用到的数学，而绝大多数交易员又不能进行编程。交易部门只能求助于一些能帮助他们建立风险管理工具的多面手，从低端的数据库到金融估值模型再到高端的用户交互界面。
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这个领域内的多面手不大可能是MBA或金融学博士，因为即使他们了解足够的数量金融学知识，但他们中的绝大多数都很鄙视编程和数学，将这些技巧视为廉价、惹人烦的技术，完全可以花钱请别人来完成。而数学家也同样倾向于回避编程，更喜欢去研究算法分析。至于计算机科学家，尽管他们懂得离散数学和布尔代数，但总觉得一直研究数学也不好。
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物理学博士或工程学博士则恰好满足对多面手的这些要求。首先，金融数学与物理数学非常相似；其次，物理学家并不缺乏实践训练，也没有那么多所谓的尊严，他们做自己的数学和编程研究，愿意这样做是研究生和博士后这个群体的一个核心特点。
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这些可能就是为什么斯坦的金融策略小组几乎都是由前物理学家、前应用数学家和前工程师组成的原因，这些人中很多人都有博士学位。斯坦雇用的人都来自于同一文化，那就是你自己要完成自己的脏活、累活——发展自己的理论，进行自己的数学计算，接下来写出自己的程序。几年后，当我给我的团队招募人员的时候，也愿意照搬这种雇用的模式。倒不是因为我没有自己的标准，相当程度上是因为我从内心深处认同这种明智的方式。
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当我开始在华尔街参加面试的时候，斯坦已经是最著名的一线宽客了。20世纪80年代初，《福布斯》杂志上有一篇关于他的文章，题目叫《迪勒的佼佼者们》，以一种要人领情的、讨好的口吻提到了记者所遇到的笨手笨脚的、来自国外的、埋首于工作的宽客们。斯坦以雇用外国人著称，我曾听过有人暗示斯坦喜欢不善言辞的技术爱好者，这样他就能有效管理他们的工作并提交他们的工作成果，但我认为这种说法是不公平的。无论当时还是现在，绝大多数宽客都是来自海外，因为移民通常利用实用的工作找到通往成功的捷径，而偏爱管理学院和商学院则是下一代的事情了。
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斯坦偶尔会就他所领导的小组的工作成果撰写一些冗长的研究报告，这些原创的、富有创造力的文章用与众不同的、非正统的、有着鲜明个人色彩的语言风格表达出来。[1]这些文章非常有洞察力，也比较直观，但难于归类且总是缺乏针对性。对于20世纪80年代早期的华尔街而言，这些文章太过技术化，又缺少真正金融学术文章的严谨性，作为一篇商业用途的报告又到不了硬推销的程度。结果是，斯坦没有取得他应得的影响力。但他在抵押贷款组合嵌入期权领域的工作还是非常具有预见性的，奠定了未来越来越多进入这一领域内金融学者们将要做出更加规范且严格研究的基础。
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当我去见他们的时候，迪勒和高盛已经组建了一支在金融、数学和编程方面技术娴熟的队伍，他们要我加入。我认为是我的软件技巧和物理学才能吸引了他们。斯坦在将金融模型嵌入投资组合交易系统方面是真正的开拓者，他对专业软件工程重要性的认识要比他所处的时代整整领先了10年。1985年离开高盛后，斯坦在贝尔斯登搭建完成了AutoBond系统，这是一个早期的抵押贷款组合估值系统。目前，他运营着Polypaths公司，主要生产固定收益组合分析软件。
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现在，交易系统的环境已经完全不同了。个人计算机非常普遍，电子表格用起来也非常方便，风险管理软件也越来越多，数十家公司可以提供从零配件到全部系统的所有东西。尽管如此，大型银行还是自己开发软件，以便于最新的金融产品一上市，就能进行簿记、估值和对冲风险。但即便是今天，风险系统还是相对专业化的，每个系统只针对一个或最多两个产品种类。对于能够处理所有种类证券的系统或语言而言，仍有广大的发展空间。大型公司都要交易抵押贷款、掉期期权、外汇产品、股票、贵金属、能源衍生品等品种。
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我再次去高盛，却不知道该看些什么。《纽约时报》上的一篇关于换工作的文章，建议求职者问他们的潜在雇主，10年后求职者将会在干什么。在我第二次拜访高盛快结束的时候，我再一次与斯坦坐在一起。他向我解释到，华尔街是你能最终一年赚到15万美元的为数不多的几个地方之一，而不需要像会计师或医生那样在工作之余去做小买卖。
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我说：“如果我来这里，从现在开始的10年后，我将在做什么？”
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斯坦马上被激怒了。
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他宣称：“10年后，你将继续做你现在做的事情，只不过赚得更多罢了！我招进来的人别老想着做别的事，我可不想被这样的人耍来耍去！”
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