时我还是实习生，负责财务数据核查。我看报表都很漂亮，增长率高，利润率也好，就给了正面评价。但后来项目组发现，公司通过关联交易虚增收入。这事让我明白，看报表不能只看表面，要深挖背后的业务实质。”

“如果你现在再遇到类似情况，会怎么做？”

“我会重点关注几个红旗指标：应收账款增速是否远高于收入增速、毛利率是否异常高于同行、关联交易占比是否过高。还会做客户和供应商访谈，交叉验证。”

王运来点点头：“有长进。”

接着邱爽被问到行为金融学的应用：“你的研究方向很学术，怎么应用到实际投资中？”

邱爽显然准备过这个问题：“行为金融学可以帮助我们识别市场非理性行为带来的机会。比如羊群效应会导致资产价格偏离价值，这时候就是逆向投资的机会。又比如过度自信会导致创业者高估自己的能力，我们在投资时要合理评估团队的真实水平。我在实习时就尝试用投资者情绪指标辅助择时，效果不错。”

“具体用什么指标？”

“我构建了一个综合指标，包括换手率、新开户数、融资融券余额变化、社交媒体情绪指数等。”

回答有研究深度，几个面试官交换了眼神。

而李小贤被问到的问题最为专业，“你熟悉衍生品定价，那说说black-Scholes模型的局限性。”

李小贤流利回答，却是显得特别的自负，“bS模型假设市场无摩擦、无交易成本、股价服从对数正态分布、波动率恒定，这些假设在实际中都不成立。特别是08年金融危机后，大家认识到波动率不是恒定的，会有跳跃。所以现在更常用的是随机波动率模型，比如heston模型。另外，bS模型对极端事件的定价也不准，需要加入尾部风险调整。”

“如果我们想投资一家期权做市商，你会关注什么风险？”

“第一是模型风险，定价模型不准会导致损失；第二是流动性风险，特别是深度虚值期权的流动性差；第三是操作风险，风控系统是否完善；第四是资本充足率，能否承受极端市场波动。”

专业扎实，几位面试官都露出欣赏的表情。

第一轮专业问题结束，第二轮是案例讨论。

高悦拿出一个案例：“假设公司要投资一家在线教育公司，现在需要你们六人小组讨论，在二十分钟内给出投资建议框架。可以开始了。”

六人立刻进入状态。

高思聪率先发言：“我认为应该从市场规模、竞争格局、商业模式、财务表现、团队背景几个方面分析。”

兰芊翊补充：“还要考虑政策风险。最近教育行业监管趋严，这是关键变量。”

郝帅说：“可以从技术角度分析，比如他们的平台稳定性、用户体验、数据安全性。”

曾浩更务实：“我觉得关键是看盈利模式。很多在线教育公司烧钱换增长，但转化率和续费率低。”

邱爽提出：“可以做用户调研，看看真实的口碑和满意度。”

李小贤从财务角度切入：“要重点看获客成本和用户生命周期价值，计算LtV\/cAc比率。”

讨论很激烈，但总体有序。

高思聪自然地担任了组织者，兰芊翊负责记录，其他人各抒己见。

二十分钟后，高思聪代表小组汇报：“我们建议从五个维度评估：第一，市场空间和增长潜力；第二，产品差异化和护城河；第三，商业模式和盈利路径；第四，财务健康和估值水平；第五，团队能力和政策适应性。具体到这家公司，我们建议重点关注其用户留存率和政策合规性。”

汇报简洁明了，框架清晰，面试官们低声交流