In most financial settings, risk is a bad thing; you have to be paid to bear it. Investors in risky (high-beta) stocks demand higher expected rates of return. Highrisk capital investment projects have correspondingly high costs of capital andhave to beat higher hurdle rates to achieve positive NPV.

For options it’s the other way around. As we have just seen, options written on volatile assets are worth more than options written on safe assets. If you can understand and remember that one fact about options, you’ve come a long way.

 

在苏黎世理工,选课非常自由。但究竟选择什么课,着实是一件令人头痛的事情——有趣的课程太多、自己了解的又太少。纠结再三,这学期我一共选了五门专业课。

  • VLSI 1: From Architecture to VLSI and FPGAs
  • Neuromorphic Engineering 1
  • Introduction to Neuroinformatics
  • Image Analysis and Computer Vision
  • Bioelectronics and Biosensors

我是这样思考我的选课方案的:我一方面不愿意抛弃本科的电路背景,因此选择了VLSI和Neuromorphic Engineering;又希望尽可能的了解与医学和神经科学交叉,因此选择了Bioelectronics和Neuroinformatics的课程;又忍不住选了一门Computer Vision了解一下时下最火的领域。

我对这个最终的选课方案也并非一直是满意的。学期前半段,我觉得自己的选课太偏实践,于是后悔为什么没有多选几门数学和Machine Learning的理论课程。学期后半段,又觉得自己的电路课程选的又太少,后悔自己应该更专一于自己最擅长的领域而不是太过于交叉。

对于未来研究方向选择的迷茫,从我的选课方案上就可见一斑。

但是最近,我的兴趣似乎又有了变化。Bioelectronics课程的后半部分介绍了System Neuroscience的基本原理和模型、Neuroinformatics课程上介绍了Theoretical Neuroscience中的经典计算模型和神经网络——都是学术界热门的前沿研究领域,按教授的话说,“Neuroscience is a much less known field, many mysteries to uncover”。不得不说,我被“神经科学”这门学科深深地吸引了,相比电路——神经科学似乎才是真正令我激动、引起我探索欲望的研究方向。

我该不该选择神经科学?

如果我坚持学习电路本行,下学期我的课程选择应该是VLSI 2, System-on-chip和Machine Learning。如果我选择神经科学领域,下学期的课程应该是Neural System, Translational Neuralmodelling, Neuromorphic Engineering 2.

选择神经科学无疑是风险更大的方案。一方面,从最基本的就业市场来说,依然前景不明;另一方面,神经科学对我来说也是跨度更大的领域,对于希望继续攻读PhD学位的我来说,会让我接下来的申请更加困难……

但是,如果未来真的要成为一名教授,那么现在选择的方向有可能是会做一辈子的事业,兴趣难道不应该更重要吗?

所幸,我还有继续斟酌的时间——毕竟下学期开学才会再一次选课。

最近,在课本“Corporate Finance”里面看到了开篇那张有趣的图。对我来说,经过本科毕设和这学期的电路学习,我已经比较有自信找到一份不错的电路工作了。这个时候套用期权模型,似乎我可以选用“No-Lose” strategy。这时候,我是不是应该选择风险最大的投资来获得更多可能的收益呢?