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3 平民(第1页)

留学圈里最可悲的就是这种像我出身于普通家庭,举全家之力念书的人,要努力一直踮脚才能看到墙外的景色。还记得刚来这个中部州立大学时在学校停车场看到了国人学生开着astonmartin呼啸而过,虽比不了豪车遍地的加州,但冲击感至今记忆犹新。

世界上,每个人都在设想通过不同的方式和渠道改变自己当下的境遇,实现阶级的跃迁,但等级森严的社会层级下,有些东西出生时候没有,那这辈子都不会有。朴素的道理,太多人究其一生去领悟。记住,憧憬是距离理解最遥远的感情。

若干个深夜里,我思考一个问题:当年去了工地的同学,现在早已结婚生子,老婆孩子热炕头,他们会不会比我更快乐?行走在世界上,不是拥有更多就会更快乐,因为痛苦的本源不是占有欲,而是错位,人占有自己得不到的东西是为贪;眼红他人,怨恨自我是为嗔;深陷物欲,人为财死,鸟为食亡是为痴。滚滚红尘里,摒弃贪嗔痴三毒如挥刀对人性自宫。众生皆苦,附身虚无的莲花盛开,仰天斑斓的蜃楼湮灭,在无边的苦海里,每个人都在用自己的骨头磨刀,吞下一切苦果,蛰伏,等待一场盛大的复仇,亦或是救赎。

我对比我优渥的人有先天的嫉妒,这曼妙的感情,沉淀在人体中,就像血管一样,盘踞着我的灵魂和肉体,不可分割。是天性,更是不可闪避的弱点。我恨所有人,在我最虚弱的时候,亲眼见他人搭高楼,宴宾客,而自己只能和影子生死相依,相互取暖。倘若三生有幸,我一定要用惊人的财富和名望在心里修建起一道道的马奇诺防线,从此,人间的悲欢于我只是戏剧上的技法,置之死地而后生才能如此心平气和地接受俗世的赞美。抱歉了,很多我一直珍视的东西就此别过。

大一上学期,修了二十一个学分,希望早点毕业,每周最大化的10个小时校内工让我免费吃食堂。在异国的我多少次,在梦中惊醒,枕头被眼泪濡湿,惊惧和焦虑如影随形。多少次,在超市拿起又放下很想吃的七美刀的cheesecake,转而选择生活必须品,日复一日,自卑和日渐焦灼的物欲里天人交战。我对自己说道:“我才十七岁,想生活对我宽容点,罪不至死。”

还好,生活会掐住你的脖子,但不会让你窒息。朋友阿凯是我悲惨世界里的火把,他早早买了二手的日产,让我上学放学蹭车。这无疑是巨大的福音,尤其是对我这个住在校外一个小时车程外的穷苦大众。

“今晚还要去餐厅打工吗?”“是啊,轮到我的班了。”“好,晚点我去接你,车停在kaserhall的停车场。”我没说什么,点了点头,出了门。在中部平原零下的晚风里,依然感到胃很暖。新生的orientation上,都是国人,他和我主动搭话,随后发现都是金融系的新生,在这个国人不算很多的州立大学里,我们成为了同学兼室友,搭伙对抗艰苦的留学生活。阿凯是极好的人,善良,热情,对坏事有一种钝感力,换句话说,乐天派。和我不同,从三线城镇出来的我,习惯性的将问题考虑的面面俱到,凡事做最坏打算,而上海出身的他信奉车到山前必有路。我想这和家底的底气不无关系,竟有一种生不逢时的落寞。

“professorlee,好巧啊。”我系着围裙端着大铁盘补齐校园餐厅自助餐的各个品类时和金融系研究portfolio的lee教授打了照面,他是个很关心学生的老华人,在金融系任教和做投资组合的研究三十年。“尼尔,你在这里打工吗?是想拿socialsecuritynumber还是需要financialsupport。”当时在转系时我需要和金融系的一位教授交谈,负责那次交谈评估的就是lee,我们在办公室里用中文聊了很多话题,甚至谈到了正宗宫保鸡丁要不要放花生米。“有些囊中羞涩。”我不好意思的说道。“下学期来我的lab做实验助理,在这里端盘子简直是浪费你的天赋。”他拍了拍我的肩膀,如是说。

这倒不是狗血剧情,事实是州立大学和常春藤这类私立大学在招生质量和学术上有质的差距,在非top30的州立大学读书的很多都打算只拿本科文凭就出来做事的人,lee教授的实验室苦于实验助手青黄不接,博士生都出师了,新的一批硕士大部分研究高级企业融资并购,lee比较老派,专攻金融市场的风险对冲和投资组合优化,这样看来从金融本科里挑一批还没有分化的undergraduate培养是最优解。

结束工作已经是九点半了,我来到停车场,阿凯坐在车里:“看邮件了吗?明天有popquiz。”“什么?又有随堂测试,饶了我吧。”我叹了口气,今晚又要复习三个章节。“别担心,我买了星巴克,今晚挑灯夜战。不熬夜学习的大学是不完整的。”阿凯信心满满。“那个印度阿三教授,就喜欢搞人,总喜欢搞这种突击检查,自己又教的贼烂,那咖喱口音,十句话我只能听懂两三句。”我躺在副驾驶,困意袭来。回到公寓,我坐在书桌上,打开mac开始阅读电子书,右手握笔演算例题。“尼尔,第二题第三问怎么算presentvalue?”“用timeseries。”“你真是天才!”“教科书的例题,你好好看概念解释那部分。”

我呷了一口馥芮白,笔尖飞快的滑动,金融有趣的部分就是在于操纵最基本的原理去预测未来,比如用线性回归去建模预测未来的现金流。这虽然是最最基本的皮毛,但也给了我足够的惊喜。在庞大的回测数据里找到隐藏的规律,在风云诡谲的不确定性里建立合理的秩序让我宛若神明。现在你冲进某个一线城市的华泰证券,问紧盯红绿数字的大爷大妈们投资策略,其中十之八九他们会告诉你如何看k线图和专家分析,然而这已经是上个世纪的技术了,现在普通人稍加训练就可以通过python编程里的panda库一次性处理一只股十年的历史数据,然后建立模型分析预估下次开盘的价位。

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“尼同学,你好呀。”我穿过商科的教学楼,内心盘算着教授讲的例题,一个穿balenciaga毛衣的女生冷不丁和我打招呼。“你好,我认识你吗?”我疑惑的问,盯着眼前这个一看就是富二代的可爱女孩,心脏跳到一百二十迈。

“我们一起上过大课,fin250,256,以及econ155”

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