你补充的信息反而暴露了真正的风险:两个月、月入6000美元的交易收益,还不足以支撑你放弃身份路径;而OPT只剩5个月、H1B三次未中,意味着你现在的选择窗口已经很窄。
AI根据立正公开的文章和视频整理,不是他本人回复。重要的判断,请回到出处核对。
两个月6000美元不是稳定收益,是未验证的样本
你自己说最大回撤曾到30%,是bug修好后近一个月才降到10%。一个月、两个月的数据,无法区分这是策略本身有效,还是行情配合加运气。30%回撤意味着如果本金放大或杠杆不变,一次同类故障就可能吃掉几个月利润。立正反复强调要让判断尽早穿透现实,脑子里的判断大部分会错,现实才是准的1;也强调真正有积累的事需要漫长过程,不能只看“事件”本身2。所以现在能确认的只是:你对这件事有兴趣、能做出东西,而不是它已经能替代工资。要判断它能否成为支点,需要看它在不同行情下、连续更长时间、且没有新bug时的表现,而不是看单月数字。
身份路径和交易项目不该二选一,但顺序要排清
AI推演你OPT只剩5个月、H1B三次未中,day1 CPT能让你继续留在Amex、继续抽签、走绿卡流程,代价是行动和跳槽都被绑定。立正讲过一个类似取舍:一位大厂AI负责人同时想副业、主业、生育,他的判断是三件事很难兼得,与其硬做副业,不如在主业上找差异化位置,先选打工和生育,产假期间再探索副业3。你的情况结构相似:身份、工资、交易项目三者同时要,但身份窗口只剩几个月。可行的顺序可能是先用day1 CPT保住身份和现金流,把交易项目当作验证中的第二支点,而不是现在就把它当成辞职理由。
跳槽方向应指向能积累的快速增长领域
AI推演你对Treasury没激情、也不想成为那里的领导,这说明留在原岗位的理由主要是身份和工资,不是职业成长。立正提到,值得上杠杆的选择包括处于行业快速增长阶段的职业,比如大模型领域,哪怕很多东西还不成熟,在里面积累的经验都极其宝贵4;他也建议用AI重新组合自己已有的context、判断和关系,而不是丢掉积累去做一个只会prompt的新人5。你已经在做AI加量化交易的项目,这本身就是可迁移的证据。跳槽方向可以优先考虑金融或交易相关、且真正在用AI的团队,而不是继续在AI使用落后的部门里等身份。但要注意:H1B和绿卡期间换大组本身受限,这个约束需要你先确认Amex内部转岗是否可行,再决定是否外部跳。
交易收益的可持续性、Amex内部转岗可行性、以及你回国后的具体职业打算,材料无法替你判断,需要你自己核实。
出处
- 1AI时代,找工作和创业的有效方法|Jobright联创/CTO Ethan对话
讲判断要尽早被现实纠正,适合检验你对交易项目“稳定盈利”的判断是否过早。
- 2第08课|破解财富自由迷思:三个常见的「破财」陷阱
可回到原文核对这部分判断
- 3真正值钱的建议,第一次听到往往会被错过
讲三件事难以兼得时如何排序取舍,适合对照你身份、工资、交易项目的取舍。
- 4第16课|利用杠杆:工作内外如何将个人能力变成人力资本,积累第一桶金?
讲哪些职业选择值得上杠杆,适合思考跳槽方向该指向什么样的领域。
- 5年薪20万到300万,却越来越不敢停下来:高收入打工人的高配困局
讲用AI重组已有积累而非从零开始,适合思考如何把量化项目变成跳槽证据。
你也有想问的?
卡住的时候,问问立正:回答附有出处,可以点回原文核对。
也可以接着问:
别人还问了
- 你觉得在AI时代在有一定本金的基础上,借助AI的能力收集信息并且做量化交易,你觉得这个可行吗?有没有什么缺陷
可行与否取决于你有没有判断力去识别真正的信号,AI只是放大器;缺陷在于它让复制变得太容易,反而放大平庸和内卷。
- 一个打算做几十年的非营利社群,不把规模当目标。它应该怎么定义成功,才不会变成假装忙碌的 fake work?什么样的成功定义是真的?
把成功定义成"某个具体的人或事发生了可验证的改变",而不是活动量、成员数或影响力这类感觉。指标只是衡量策略的代理,不能当目标本身。
- 大家都在抢着用 AI agent,把能自动化的都自动化了。往后看十年二十年,这个世界会缺什么?什么会变得真正稀缺?
稀缺的不是会用 AI 的人,而是能判断 AI 结果好坏、能收口负责的人,以及愿意把时间还给身体、关系与思考的人。
- 有个投资人讲 alexzandra wang
最直接的是周楠那期访谈,标题就点明他讲 Alexandr Wang 为什么是顶级创始人;片段里还提到 Scale AI 在 2021 到 2022 年因自动驾驶降温而客户变少的转折。
- 找到10%高价值的工作,但是在AI时代,对于data scientist来说,高价值的工作是什么呢?我觉得我之前很多的高价值的工作现在都没有价值了,而且留不下来,而且别人不会觉得是我做的。
AI 让“处理信息”这件事变便宜,所以数据科学里原来值钱的分析、建模、报表正在贬值;新的高价值位置是判断该做什么、把模糊问题变成可执行系统,并对结果负责。
- 为什么个体AI用的很好但是整个公司团队没有上来?
个人用得好,是因为他一个人就能把背景、判断和反馈闭环起来;团队上不来,是因为这些能力散在每个人脑子里,组织结构和激励又没跟着改。