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Pension Fund
说到买方 (Buy Side)，很多人会想到大银行旗下的资管公司，或者是大的基金公司像 BlackRock, Fidelity 等，可是有一类买方公司却常常没被重视或了解，那就是退休基金公司 (Pension Fund)。按照 PwC 之前的预估，到 2020 年 Pension Fund 管理的资产将达到 56 万亿美元，可称得上占据全球在管资产的半壁江山。
可是 Pension Fund 到底是怎样运作的呢？它里面的职业机会又有哪些？ 今天 iDC 《行业百科》有幸请到加拿大资深的投资大咖导师，Steven Wang，从一个 Portfolio Manager (PM) 的角度和大家分享一下 Pension Fund 的真实世界。
导师介绍
Steven 导师在加拿大有 17 年投资、风险管理和证券交易经验，目前在 Manulife Private Wealth 担任 Investment Counsellor，负责加拿大华人高净值客户的资产管理。
他之前9 年在 Canada Pension Plan Investment Board (CPPIB 加拿大退休基金投资公司) 担任 Portfolio Manager (PM), 还曾在 Barclays Global Investors (BGI), ontario Teachers’ Pension Plan (OTPP), CIBC and BMO 担任过重要职位，涉足对冲基金投资、风险管理和交易等。他毕业于 Schulich 商学院 MBA Program，持有 CFA （特许金融分析师）资格。
问题摘要
Part 1 - 工作职责和团队
01. 您在 CPPIB 的主要职责和团队架构？
02. 您的日常工作是怎么样的？
03. 您需要与哪些部门沟通合作？
Part 2 - 工作技能要求
04. 您所在部门的入门级职位和相关要求是什么？
05. 您在 CPPIB 经历中最有挑战的地方是什么？
06. 做好 PM 的工作，需要的技能和品质是什么？
Part 3 - 职业发展
07. 您是如何走上现在的职业道路的？
08. 您走到如今，最重要的成功因素有哪些？
09. 很多学生都忙于考证，您怎么看？
10. 高科技的发展对您的职业发展有影响吗？
01
工作职责和团队
1.您在 CPPIB 的主要职责和团队架构？
我在 CPPIB 曾先后负责过内部对冲基金管理和资产配置两大块工作。拿对冲基金这个团队来说，主要目标就是管理基金实现既定的投资回报，我作为基金经理 (PM) 对此直接负责。除 PM 以外，团队里其它人员分为两类：
一部分做研究，包括 Quantitative Research 和 Fundamental Research。Quantitative Research 的同事负责投资模型的建立、运行和维护。Fundamental Research 的成员负责行业和公司的基本面研究，通常几个人聚焦 1-2 个行业。
另外一部分负责管理数据。我们当时系统里一共有 1,600 支股票，因为数据质量对投资分析和模型运用结果很重要，所以数据必须非常清晰，完整适用。我们会从市场上购买很多数据，但不同公司的模型对于数据的需求不同，买来的数据需要数据专家处理以后，才能确保达标并被采用。
整个团队大约有 30 多人，过半都在 Fundamental Research 组，4-5 个管理数据，剩下的负责 Quantitative Research。
2.您的日常工作是怎么样的？
我的工作中最常见的部分是围绕着Portfolio Management而展开的。总括起来有四块：
了解市场，分析投资组合变动：我平时工作日七点前就会到公司，先看过去 12 小时世界发生了什么；再看昨天的投资组合，在今天的市场环境下有哪些特征及变化；接着还要看系统自动生成的投资组合的运行结果，是否存在系统运行时「Garbage-in-Garbage-out」的状况，判断是否需要及时调整。
优化投资，确定投资交易和执行：在市场没有大波动的情况下，我会分析投资组合需不需要 rebalance。从如何优化投资的角度，我会整理一个当天的投资交易清单，并且在确定执行交易前再审视一次 big picture。如果清单上的交易发生了，将会有哪些影响？是不是和原来设想的一样？系统在决策过程中有没有漏掉某些因素？
当市场有大变动时，往往需要更多的经验。比如在 2011 年欧洲 5 国货币危机时，我曾对系统运行直接进行了干预，而没有完全按照数据结果来调整。
进一步研究市场和被投公司：我需要与卖方 (Sell Side) 的分析师或所投公司 CEO/CFO 有选择性地会面，从而进一步了解市场和公司的发展趋势，让他们对我的投资分析提供建设性的建议。另外我自己还要学习，去 follow 那些公司，增加对他们的了解，同时提升自己的思维能力。
持续优化模型：我们的系统和模型需要不断地改进。这主要是由 Quantitative Research 和 Fundamental Research 的人提出建议后来执行。作为 PM，我需要对模型的最终结果负责，所以我必须提出建议，挑出不符合实际的地方，不断改进，直到我们团队能做最后决策，提升投资组合回报。
3.您需要与哪些部门沟通合作？
我们需要和很多部门合作，分为公司内部和外部。
从内部来说，首先需要直接打交道的是后台的各部门，包括IT，因为我们进行投资交易或者运用模型和系统时，都需要他们的服务。还有就是trader。作为 PM，虽然我做投资决策，但具体执行买和卖需要由 trader 负责，所以我们在一起办公，效率很高。
从外部来说，我们要和卖方 (Sell Side) 分析师，所投公司来路演的高管，还有银行的 trader打交道。我们交易订单中一小部分由自己内部的 trader 来操作，其他很多都会发到像 TD Securities, RBC Dominion Securities，让他们来帮我们 trade。还有就是外部的Custodian (托管方)，他们负责 settlement 的时候，有时可能会把股票数算错，这时我也需要和他们沟通。
02
工作技能要求
4.您所在部门的入门级职位和相关要求是什么？
在对冲基金团队里，职位从初级到高级有 Analyst, Senior Analyst, Associate, Senior Associate，然后是 Portfolio Manager (PM)，Senior PM，最后到 VP。但和银行里某些 VP 不同，我们的 VP 是一定要带团队的，当时我的 VP 就管了 40 多号人。
入门级的职位是从Analyst开始，但一般不在社会上广招，基本上都是通过 Internship 或 Co-op program 招进来，而且还得是名校。如果不是通过这些渠道，而是毕了业自己去找，可能性几乎是零。
相关要求取决于岗位的职能，比如要招负责做模型的，那基本上看不到本科生，最少从研究生起步，而实际工作中大部分都是 PhD。当时我们招人比较偏 Quantitative Skills，因为系统性投资对量化的要求比较高。如果你只有一个文学学士，那几乎没有竞争力。
5.您在 CPPIB 经历中最有挑战的地方是什么？
挑战最大的就是我在做资产配置工作时，负责了一个大型 Portfolio Management 系统的项目管理。当时，资产配置部门是没有一个共用系统的，大家各自为营，而我们需要开发出一个新的系统来管理大的投资项目以及他们融资来源的组合。
在我这么多年职业生涯里，这个项目是我觉得贡献最大的一次，既有影响力也很有挑战性。挑战主要有以下几个方面：
规格高且规模大，不容出差错：当时这是我们公司的年度三大重要项目之一。这个系统要承担的是管理400 亿的投资组合，开发完工后第一次交易就是 50 亿的金额。另外一旦系统投入使用，它是我们 Portfolio Management 每天投资交易都必备的运行工具。所以我对此项目有着高度的责任心。
对跨学科和领域的综合理解力和经验要求高：资产配置部门以前没有开发大规模 Portfolio Management 系统的经验，所以在初期设计时就要求我作为负责人，不光会投资、懂股票、能做好 PM 的活，还得懂系统建设和开发的原理。
当时外部的 IT 开发公司连怎么做都不清楚，内部的科技人员有理论但没实践，PM 们懂投资可又不理解系统开发。所以我需要挖空心思，仔细琢磨设计，才能在关键时候拍板。由于我本科学的是计算机，了解底层原理，也做过测试，又做过风险管理和交易。在那个项目上，我感觉差不多把我所有的经验和技能都用上了。
涉及的人员多且背景各异，对沟通能力要求高：当时我带领的项目团队有 40 多人，其中 20 多个 IT 人员，部门中高层 20 多人。在每次项目报告会上，我需要将方方面面的意见都照顾到，并解答所有的疑惑。
让做投资的不觉得这系统没法用，让开发成员相信这样开发是切合实际的。尤其是在年终被邀请向CEO 和投资委员会汇报时，面临了各种尖锐问题，我要能让他们信服该系统确实是实用并且够 robust。回想起来，这其实也归功于当时从设计到落地都是我自己管理的，才能有底气地解答他们的问题。
6.做好 PM 的工作，需要的技能和品质是什么？
首先最重要的就是要细心。管理数十亿计的资产，小数点的毫厘之差对于收益回报和客户的影响都是巨大的。
第二是阅历。阅历越广，你遇到没见过的情况就越少，遇到突发问题时就越知道怎么处理。反之，如果没见过或经历得不够，遇到问题时你就不敢轻易做决策。这个道理在投资上也一样适用。
第三是自律。我们定好投资的原则和流程后，正常情况下就需要按规矩办事，该怎么办就怎么办，不能按自己的性子来。极少数情况需要特别决策的，这才要靠你平时积累的经验和阅历。
最后，要很诚实。不管对或错，不要企图在投资中隐瞒什么。纵观历史上那些大公司出问题时，当事人或多或少都有东西不想让外界知道，导致最后藏不住而出事的。像 Nick Leeson 因为证券交易让巴林银行破产就是一个典型的负面案例。
03
职业发展
7.您是如何走上现在的职业道路的？
我当初没有想过职业规划，因为在早期的中国还没有这个概念。我来加拿大17 年，换了很多工作，现在是我在加拿大的第8 份工作。回头看来，发展到今天，我觉得以下几个因素是比较重要的：
树立一个远期的目标：1996 年我在北京书摊上看到Roger Lowenstein写的《Buffett: The Making of an American Capitalist》这本书，很好奇就买来看。看完觉得投资这种工作挺好，基本可以自给自足，不需要依赖什么人。后来这就成为我心里一个遥远的目标，让我对投资很神往。
还有就是我读本科计算机时，被导师指引去读了一个经济学硕士，了解了财经方面的知识，这也为我向金融方向发展打下了很好的基础。
了解自己的强项，逐步向目标方向靠拢：怀着那个远期目标，我来了加拿大读 MBA。毕业后我也试图想做投行，但对于一个34 岁的移民来讲非常难。然后我想要用自己的强项，由于我的计算机功底让我在量化分析方面有优势，所以我先从quantitative finance入手，后来发现 risk management 比较容易切入，我就先后加入了BMO和CIBC的 market risk，直到后来积累了在OTPP做 market risk 和 credit risk 的经验。
坚持不懈，创造机遇：但是即使在 OTPP，要从 risk 转去做投资还是很困难的！可是那个遥远的目标还是让我心动，所以凭借我量化方面的优势，我又跳到Barclays Global Investors，并且直接做上了基金经理 (PM) 的职位。这一步可以说是我once in a lifetime 的机遇。
除了我理工科的背景，加上兼顾投资和量化的技能很适合这个岗位，另外关键也是因为我遇到了贵人！招聘负责人是一个印度老人家，后来他告诉我，他对我有信心是因为发现我很爱学习并且喜欢我的人品。
8.您走到如今，最重要的成功因素有哪些？
首先是硬件条件。我是文理结合的背景，本科学计算机科学，遇到贵人指点读了经济管理。这种功底再加上 MBA，让我在职业规划时，能有一个较全面的维度和逻辑。
第二是个人努力。我很爱学习，有见贤思齐的习惯。而且在长远目标驱动下，我只要看到什么能帮我往目标推进，哪怕一毫米，我就去干。发现什么书能让我多理解投资，我就会去学。
第三是我在国内工作的经历。十年在国内的工作，让我亲身经历了中国经济大发展的过程，也增长了很多后来对投资很有帮助的洞察力。我在实体经济里做过，写过高速公路建议书，搞过围海造地，弄过房地产和科技融资，还做过上市公司高管。
除了做过一些风险系数很高的事（长见识），我有幸和一些情商非常高的老板共事过，学到怎样为人处世。
第四是先做人后做事。这个说起来容易，做起来很难。我的经历让我学会和各种各样的人打交道，然后能让自己不管和谁打交道都还是比较受欢迎。
总结三个字就是：会做人。这是最关键的！它很难描述也很难去学，要靠自己去琢磨，如果碰上高人指点，那就更好了。
9.很多学生都忙于考证，您怎么看？
先要弄清楚你要做什么。不同的人有不同的理想。如果想找个稳定的工作，然后舒舒服服地过日子，好多时候 CPA 比 CFA 更好用，甚至有时我都觉得，CFA 其实就像是一个跑龙套的凭证。
再从投入产出比来讲，需要 CFA 证书的工作和持有 CFA 的人数相比太少了。所以花那么多时间精力去考证，工作又很渺茫，就不一定是最佳选择。
所以必须先确定，你要追求的那个目标，它要求什么证。我来加拿大看到做投资这行必须要 CFA，那就二话不说，读 MBA 的时候就把证书先考下。
总之，要避免盲目跟从去考 CFA 或 CPA，否则很可能会被误导。
10.高科技的发展对您的职业发展有影响吗？
高科技的发展是个不可阻挡的趋势，但我不赞成把人工智能和机器学习说得过于神奇。我研究生的毕业论文，写的就是人工智能和机器学习。从本质上看，这些理论没有革命性的变化，从计算机之父冯·诺依曼之后到现在没有革新，主要拼的是计算机速度更快，存储能力更大。计算机变得又小又便宜，让 AI 有了施展的空间，再用上大数据就很强大了！
计算机快了以后有好有坏，但对求职者最起码的一个要求，就是你不可避免地要对计算机编程有点了解。你会写一些简单的程序，肯定比你不会写程序要好得多。你要想完全回避，在 Capital Markets 这个行业里是不可能的。
iDC 寄语
Pension Fund是买方世界里的职场金矿。通过 Steven 导师的分享，我们了解到这个领域的岗位少，要求高，但也看见了他是怎样化不可能为可能。我们可以从中借鉴到这些：
树立自己为之心动的职业目标（规划）
了解并很好地运用自己的优势（自我挖掘）
坚持学习和朝目标靠近（i Drive Career 的精神）
学会做人，创造机遇（建立个人品牌）
最后，借用 Steven 导师的分享，给职业规划路上的小伙伴送上几点赠言：
多看名人传记。不是看热闹，而是去寻找你心目中的英雄(Role Model)。然后可以试着模仿 Ta 的路径，有效地走出自己的职业发展道路。
为自己的兴趣而学习，每天变得更聪明和充实一点（从查理·芒格那学来的）。
学会与人深交。和人交往避免浮皮潦草，要深交。这就要求你学会宽容，不怕吃亏，不去斤斤计较眼前的利益。
永远保持go the extra mile的心态。别人让你完成 10 分，你要做到 12分，这样才能 make a difference。
