金融工程与量化金融范文

导语：如何才能写好一篇金融工程与量化金融，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

中国金融业飞速发展，尤其是2010年股指期货的推出，量化投资和对冲基金逐步进入国内投资者的视野。目前，量化投资、对冲基金已经成为中国资本市场最热门的话题之一，各投资机构纷纷开始着手打造各自量化投资精英团队。同时，中国拥有数量庞大的私募基金，部分私募基金利用国内市场定价较弱的特性转化成对冲基金也是必然的趋势。

量化投资是将投资理念及策略通过具体指标、参数的设计，融入到具体的模型中，用模型对市场进行不带任何情绪的跟踪；简单而言，就是用数量化的方法对股票估值，选取适合的股票进行投资。

量化投资的鼻祖是美国数学家西蒙斯（James Simons）教授，从1989年到2006年间，他管理的大奖章基金平均年收益率高达38.5%，净回报率超越巴菲特。

对冲基金（hedge fund）是指运用金融衍生工具，以高风险投机为手段并以盈利为目的的金融基金，采用各种交易手段（卖空、杠杆操作、程序交易、互换交易、套利交易、衍生品种等）进行对冲、换位、套头、套期来赚取巨额利润。

犹抱琵琶半遮面

上海交通大学金融工程研究中心陈工孟教授表示，2010年股指期货推出后，量化投资和对冲基金渐成热门话题，并正在逐步萌芽和发展，但因为是新事物，社会各界还不是很了解。

目前国内约有12只公募量化基金，而深圳和上海也已有不少对冲基金；量化投资和对冲基金离中国投资者如此之近，但又是如此神秘。

长期以来，国内投资者一直存在着一些疑问，例如，量化投资和对冲基金是不是金融业发展的必然？量化投资和对冲基金对金融安全问题会产生什么影响？上海建设国际金融中心，量化投资和对冲基金应该扮演怎样的角色？量化投资和对冲基金为何能取得超额收益？量化投资和对冲基金如何进行规范和监管？对冲基金如何募集、运作和壮大？如何开发策略、如何进行交易如何控制风险？

对于上述问题，国内缺乏进行深度探讨和专业研究的有效途径。近日，国内领先的量化投资和对冲基金专业研究机构，上海交通大学金融工程研究中心主办了2011第一届中国量化投资高峰论坛。众多国际投资家、知名学者、优秀对冲基金经理、量化投资领军人物、交易所研究代表等，与300多位来自于证券、基金、私募、信托、银行、保险界的专业人士、信息技术服务商和民间资本代表，共同分享最新的量化投资和对冲基金的宏观视点及微观技术，以解决金融业发展迫切需要解决的问题。主办机构表示：“我们相信此次高峰论坛的召开，将开创中国量化投资和对冲基金的新纪元。”

无限风光在险峰

上海交通大学安泰经济管理学院院长周林教授在论坛致辞时表示：“通过引进各种各样的产品、各种各样的金融工具，特别是量化投资的方法，逐渐把过去的投资艺术转化到投资科学，这是我们共同关心的问题。”

周林认为，在中国开展量化投资、设立对冲基金将来有可能的空间，当然，可能也会有问题和风险。即使像美国、英国这样的成熟市场也会产生风波，比如金融危机，不能归咎于量化投资、对冲基金，但一些投资手段、金融工具运用不好，也可能对市场带来一些风险。“对于一系列未来可能产生的问题，我们一定要做非常好的分析。”

中国金融期货交易所副总经理胡政博士谈到，由于量化投资导致程序化交易和国外流行的算法交易等，这些新的交易方式是市场发展的基本趋势。通过研究后他认为，有四方面问题值得关注。

第一是对市场公平性的冲击。有人用“大刀长矛“，有人用“导弹、机关枪”，有专家理财，有一般的投机炒家，各种各样的风格构成了市场，投资手段的不平衡，有可能会带来市场交易的不公平。

第二，对市场本身运行的冲击。量化投资的产品，有可能会对市场价格造成冲击。当采用类似的风险止损点或者类似理念时，市场发生某个方向的变动，有可能加剧这种变化。

第三，对市场价格信息的冲击。很多量化投资工具需要收集信息，需要有很多试探性的报价去测市场的深度。大量的试探性报价，不以成交为目的的报价信息，会对市场产生冲击和影响。

第四，对交易系统的冲击。量化投资快速发展的核心因素是计算机技术的发展，现有交易系统都基于计算机系统，各种各样的工具会对交易系统造成冲击。

第一财经传媒有限公司副总经理杨宇东建议，希望媒体把目前机构、专家学者、管理层正在研究的成果报道出来，让更多的人了解；他还呼吁更快地完善有关对冲基金方面的监管政策和法规，并给予量化投资更多的扶持和技术支持。

上海银监局副局长张光平探讨了人民币国际化的话题。湘财证券副总裁兼首席风险官李康的观点鲜明生动，而中国社科院研究员易宪容在演讲时则激情四溢。

韶华休笑本无根

量化投资把资本市场的投资行为从以往定性化的“艺术”升华为数量化的“科学”，运用到高深的数量工具。国外从事量化投资的研究人员和基金经理大多是学金融、计算机和统计学出身，很多物理、数学专业等理工科背景的优秀人才也加入这一行列。野村证券亚太区执行总监周鸿松就是哈佛大学空间物理博士，曾获2011亚洲银行家峰会最佳算法交易系统团队奖。

在美国留学获计算机硕士的刘震现任易方达基金管理公司指数与量化投资部总经理，1995年进入华尔街工作，在与国内父母通电话时，他感到很难解释清楚自己的职业性质，便说跟“投资倒把”差不多，这可把他父母给弄晕了。

国泰君安证券资产管理公司总经理章飙是统计学博士，早在2006年就开始用量化投资工具做ETF套利，最初很难被上司和同事理解，直到做出几个成功案例后，才有了较大的发言权。他曾向公司申请投5000万元做“攀钢钢矾”，还放出“狠话”：如果公司不让做他就辞职，两年后这笔投资为公司赚了3.5亿元。

篇2

相关概念阐述

货币政策的涵义。货币政策的定义有广义与侠义之分。从广义上讲，货币政策包括中央银行、政府和其他相关部门一切关于货币方面的规定与所采取的影响货币数量的所有措施。从这个定义来理解，货币政策不仅包括了一切旨在影响金融系统的发展、利用以及效率的措施；而且包括能够进一步影响政府借款、政府税收与开支以及国债管理等可能影响货币支出的措施和行为。从狭义上讲，货币政策是指中央银行为了实现一定的经济目标，运用政策工具调节与控制货币供给和利率，以影响社会总供给与总需求水平，从而进一步影响宏观经济的措施与方针的总称 。

量化宽松的定义。量化宽松（Quantitative Easing， QE），又称“数量宽松”或“定量宽松”，其最早起源于 2001 年 3 月日本央行的货币政策实践中。所谓“量化宽松”，其实就是中央银行通过公开市场操作扩大货币供应的一种货币政策。其中“量化”是指会创造出指定金额的货币，而“宽松”则是指减轻银行的资金压力 。虽然量化宽松经常简单通俗的被理解为无中生有的创造出指定金额的货币，或俗称“印钞票”，但到目前为止，学者们对该政策的内涵仍没有严格而统一的界定。Speigel（2001）认为，量化宽松是一种通过增加准备金降低长期利率的政策；Bernanke（2009）认为，量化宽松是指增加中央银行资产负债表规模的措施，最初特指日本中央银行在 2001-2006 年的货币操作；Taylor（2009）将该政策界定为任何能够导致准备金增加的中央银行操作；英格兰银行（Bank of England，2009）则将量化宽松政策解释为用中央银行持有的货币购买各种资产从而将货币直接注入经济的做法。

根据中国人民银行 2009 年第一季度货币政策执行报告，本文将量化宽松货币政策定义为“中央银行在实行零利率或近似零利率政策后，通过购买国债等中长期债券，增加基础货币供给，向市场注入大量流动性的干预方式。” 该政策的最终意图是通过扩大中央银行自身的资产负债表，进一步增加货币供给，降低中长期市场利率，避免通货紧缩预期加剧，以促进信贷市场恢复。

量化宽松货币政策的作用机制。从理论上说，量化宽松货币政策可以通过以下几种作用机制对我国经济复苏产生影响：

资产配置再平衡机制。量化宽松货币政策使我国资产负债表急剧扩张，我国向金融机构提供的大量流动性将提高商业银行的储备金水平和可贷资金量，缓解信贷紧缩现象，促使金融机构更加积极地对企业和个人提供贷款或进行债券、股票投资，拉动企业生产和居民消费，进一步刺激经济复苏。

利率成本机制。根据利率期限结构理论，未来短期利率预期的平均值加上风险溢价就是长期利率 。我国实施量化宽松货币政策，在市场上大量购入欧我国债，可推升国债价格，压低其收益率，从而使抵押贷款利率和市场长期利率下降，降低金融市场的借贷成本，促进消费与投资从而推动经济复苏。

汇率调节机制。我国量化宽松货币政策所释放的大量流动性必将导致美元贬值预期，这将有利于带动我国出口的增加，改善我国贸易逆差状况，对我国经济的恢复起到一定的推动作用。

财富效应机制。我国购买国债将压低长期利率，鼓励资金流入股市、房市，提高股票、房屋等资产的估值，通过财富效应刺激消费的增长；同时，股票、公司债券等资产价格的上涨还会提高我国企业的盈利预期，刺激投资和降低失业率。

预期作用机制。一方面，我国向市场注入大量的流动性将使市场产生较强的通胀预期，这有助于降低实际利率水平，从而促进投资和消费复苏；另一方面，我国通过实施量化宽松政策，向市场投放大量资金，这在一定程度上会产生“告示效应”，影响投资者对未来经济前景的预期。当市场观察到我国大量买入资产时，会向投资者传递积极的信号，使投资者逐渐摆脱悲观的情绪，对经济复苏产生信心，进而增加消费与投资。

中国量化宽松政策带来的影响

为量化宽松政策创设良好的政策、制度条件。量化宽松政策是金融业改革的一项系统工程和基础工程，涉及到金融业发展的各个方面，与金融业既相互制约又相互促进。因此，要为量化宽松政策创造良好的政策、制度条件。一是完善社会保障制度和建立健全社会信用保障体系，调整税制结构、降低税收管理成本，增强利率的导向作用。二是加快国有经济产权制度改革，把国有企业和国有商业银行改造规范，使其成为真正的市场主体，提升利率的敏感性。三是完善各项金融法规、政策，确保金融法律法规的可操作性，为量化宽松政策提供法律保障。四是积极推进公共财政、外汇体制等的改革，加速产业资本在全社会范围内的自由流动，消除不合理的垄断保护，早日形成社会平均利润率，使利率在社会资源配置中发挥应有的作用。维护良好的宏观经济运行环境，确保量化宽松政策所需要的稳定的价格水平和较低的通货膨胀率。

量化宽松政策有利于增强金融机构的活力。量化宽松政策是深化金融体制改革，转变金融机构经营机制，提高管理水平的客观要求。改革开放以来，我国金融业发生了历史性的变化，基本建成了与社会主义市场经济相适应的现代金融组织体系、金融市场体系、金融调控和监管体系，金融在支持经济社会发展、深化体制改革和维护社会稳定中发挥了重要作用。国内商业银行或企业在接受量化宽松政策的引导中虽然会受到一定的影响，但是经济总趋势是向上运行的，市场利率的变动能起积极的作用。量化宽松政策启动后，我国基本取消了信贷规模控制，对商业银行实行资产负债比例管理，形成了以公开市场操作、存款准备金率、再贴现、再贷款和利率等构成的货币政策工具体系。但对于那些市场竞争意识不强的国有企业，我们应该加大国有企业股份制改革的力度，量化宽松政策提供了股份制所要求的外部约束机制，量化宽松政策所带来的风险意识进一步增强了金融机构的活力。

量化宽松政策引起的“热钱压境”。加剧资产价格上涨压力，容易引发资产泡沫，并带来经济的周期性波动。虽然我国一定程度上仍然是实行外汇管制的国家，但逐利的“热钱”若通过香港这个窗口以合法或非法的形式进入国内，投资于房地产或债券、股票等资产市场，将引起资产价格上涨，生产结构扭曲。如果不重视资产泡沫所带来的生产价格的扭曲，沉浸于热钱所带来的“繁荣”的幻想，一旦“热钱”临时撤资，不可避免地将会引发剧烈的经济动荡。

量化宽松政策给我国出口增长带来负面的影响。受困于国际社会经济、政治等因素的影响，我国2014年的出口增长减缓，尤其是对美国、欧盟和我国的出口，部分还出现较大程度的跌幅。美国的量化宽松政策引发美元主动贬值和其他国家的竞争性贬值，将会造成人民币的被动升值，为我国出口增长的复苏带来更加不确定的因素。

中国应适当应对

稳定投资。让民间投资真正成为稳增长调结构的内生动力，依靠市场的力量促进产业升级。量化宽松政策，必然对我国出口造成巨大的冲击。受困于美国经济复苏缓慢、欧洲债务危机以及中日领土矛盾等因素，我国出口增长在2012年陷入困境，而面对美元贬值以及其他新兴市场国家的竞争性贬值政策，我国未来出口增长还会面临更多不确定的因素。在外部需求低迷、消费需求短期内难以大幅增长的现实约束下，“稳增长”首先需要稳投资。尽管中央和地方在近期都频频推出以重大项目为核心的“稳增长”方案，但是在政府转型的现实要求、地方政府债务问题的沉重压力以及部分行业产能严重过剩的情形下，像2008年那样主要通过大规模公共投资来刺激增长已变得不可能，重新启动新一轮的民间投资成为“稳增长”的现实选择。

加快人民币汇率形成机制改革。在目前的环境下，随着美元的不断贬值，人民币升值问题再度成为舆论关注的焦点和美国打压的借口。为此，中国应当坚持主动性、可控性和渐进性原则，进一步完善人民币汇率形成机制，增强汇率形成机制的灵活性，发挥市场供求在汇率形成中的基础性作用，不断积极稳步推进人民币汇率形成机制改革，实行更市场化更透明的汇率制度，参考一篮子货币进行调节，逐步降低人民币对美元的依赖，增强汇率弹性，保持人民币汇率在合理均衡水平上的基本稳定，促进国际收支基本平衡。由于美联储量化宽松货币政策的实施极大地加剧了中国输入型通胀压力，人民币适度温和的升值既具有经济上的合理性，有助于抑制通胀水平，也是升值压力加大、资本流入冲击下的主动选择。

推进商业银行利率体制的建立。量化宽松政策对商业银行来说是一种挑战，利率的频繁变动，必然增加商业银行的经营风险，因此，有效防范和规避量化宽松政策所带来的风险，必然要推进商业银行利率体制的建立。要强化商业银行内部监管体制对存贷款利率水平做出限制，制定出既有利于市场，又有利于利益最大化的合理利率水平。商业银行要建立良好的风险评估和防范机制，对各自金融风险进行专门分析，为各业务部门提供各种风险方面的信息，从而做出合理的应对决策。商业银行要加快转变经营模式和管理模式，改变传统的高消耗、高投入、靠低定价降低风险的粗放式经营模式，转型为低资本、低风险、高收益的集约型经营方式；完善公司管理机制，提高管理效率，促进商业银行利率体制的建立。

强化金融监管抑制金融风险。充分监管是量化宽松政策正常运行的重要保证。量化宽松政策并不意味着中央银行完全放弃对利率的管理，量化宽松政策在某种程度上会加大金融机构的金融风险。中国人民银行、中国证监会、中国保监会三大监管主体作为国务院下属的行政部门，自成立之日起就带有浓厚的行政色彩，目前金融监管基本上停留在政府管制和保护阶段。信息不对称和逆向选择往往使金融机构在放松利率管制后，受创利的驱动，被动进入或主动参与高利率、高风险业务，支持经济实体中过剩的资金需求，既增加银行经营风险和道德风险，也给整个经济创造过多的货币、使宏观经济波动加剧。因此，必须依靠中央银行提供强有力的监管，来抑制金融风险，确保金融机构的稳健经营。要做到充分有效的监管，必然要保持中央银行的相对独立性，建立科学、完善的分级授权制度，强化金融监管体制。充分发挥银行业协会的作用，有效调节金融机构的定价行为，防止不正当竞争，维护正常的社会秩序。

篇3

宽客，quant的音译。在华尔街，这个词是指那些利用复杂的数学公式和超级计算机—既不是直觉也不是公司基本面等其他传统方法—在稍纵即逝的金融市场中赚钱的人。

这群人多数都不是学金融而是学数学或者物理出身，当他们进入华尔街后，被认为是华尔街名副其实的淘金者，1980年到2007年，是他们势不可挡的黄金年 代。

2005年左右，量化投资在国内出现。

从事量化投资的人被称为宽客，则是最近两三年的事情。一方面是一些介绍华尔街宽客的书籍被翻译引进，另一方面，因为2008年金融危机爆发，一些华尔街的宽客开始转战中国。

短短几年，随着中国衍生品市场的日渐开放，自称宽客的人越来越多。券商、基金、期货、私募……一句市场玩笑话，谁家要是没有一个两个宽客，都觉得不太好意思。

宽客的春天真的来到了？

年轻的中国宽客们

一间不到20平方米的房间，没有任何隔断，每张办公桌上都放着两到三台电脑，五张办公桌呈扇形分布在落地窗前，每个人扭头就可以和其他人说话。

这就是永安期货研究所量化投资团队的办公室。和国内不少量化投资团队一样，他们在公司具有相对独立的空间。

30岁的张冰，2009年毕业于北京大学，理论物理博士，是这个团队的负责人。有着一张娃娃脸的他，举手投足之间流露出来的依然是浓浓的书生气。不仅是他，屋子里的其他人也都像是在大学机房里安静地做研究、编程序。

事实上，要想进入这个团队，必须有熟练的计算机编程能力。2012年7月加盟张冰团队的李洋是北师大应用数学硕士，他经过一天近十个小时的笔试和面试才最终被团队接纳。笔试中80%的题目都是用计算机编程。

“量化投资是聪明人的游戏。”张冰说，量化投资实际上是一种在证券市场上找规律、找错误的游戏。谁先找到新规律、新错误，谁先获得超额收益的可能性就越高。

这个团队除了一位数学硕士，一位计算机硕士，还有三位是物理博士。数学和计算机能力都超强。

还在北京大学攻读博士学位的时候，张冰就听导师马伯强提到他有不少同学、学生，赴美留学继续深造物理之后，没有继续学术研究，而是转战华尔街做投资，做得相当成功。

物理学一直关注的是动态，寻求规律，目的是为了预测并掌握未来。把物理学理论知识运用到金融实践中，寻找证券定价变动的规律，其实并没有越过物理学的研究范畴。

这让本来就对金融有兴趣的张冰，开始想自己今后的路。他还专门去一个私募基金实习了半年。“在物理学中，你是和上帝玩游戏，在金融领域，你是和上帝的造物玩游戏。”

这句话并不是张冰原创，而是来自他的前辈，同样也是理论物理博士出身的伊曼纽尔·德曼（Emaneul Derman）。

德曼的自传《宽客人生：华尔街的数量金融大师》在2007年被引介到中国。德曼自1985年进入华尔街之后，就致力于把物理学理论和数学技巧及计算机编程技术结合起来，建构数量模型，寻找金融证券的定价，指导证券交易。

张冰看过这本书之后，更加确信，自己可以选择像德曼一样去当宽客。不过，当他决定做宽客时，发现中国突然间就涌现出很多量化投资专家。而事实上这些人多数是营销专家，根本就不懂量化投资，最后都亏得一塌糊涂。

2009年，他决心成为真正的宽客，于是拉着同班同学陈星和师妹钱文，成立了这个以北大理论物理博士为班底的宽客团队。这是国内期货公司中第一批成立的宽客团队。目前国内三分之一的期货公司有量化投资团队。

团队平均年龄27岁，成立至今一直比较稳定。张冰也没有扩容的打算。因为要找到对数字的敏感，善于发现数字之间的规律和联系，还能把这些规律变成数量模型指导证券交易的人，很难。他这个团队也还处于自我培养的过程中。

“中国宽客以年轻人居多。”中国量化投资学会理事长丁鹏说。

丁鹏是上海交通大学计算机博士，方正富邦基金的资深量化策略师。2012年初，他推出一本《量化投资：策略和技术》，成为国内最早一本专门介绍量化投资的专业书籍，被一些人认为是宽客圣经。

一年前，丁鹏建了一个QQ群，隔三差五与对量化研究感兴趣的人进行讨论，没想到经过口口相传，QQ群迅速发展壮大，线上讨论也发展到线下交流。他便牵头成立了中国量化投资学会。

学会如今在全国拥有十几个分会，近八千人，大部分都是有着一定数理知识基础的年轻人，这些人都打定主意要成为中国的宽客。

在丁鹏看来，在中国当宽客，生活很简单，只需要潜下心来，发挥个人聪明才智，做研究，建模型。真正找到好的可以赚钱的模型之后，都是别人求你。

这让很多纯理工背景人的人很向往。在现在的社会格局下，要想出头并不容易，但当宽客可以掌握自己掌握命运，完全凭自己取得成功。

赚钱之道

丁鹏一天典型的工作状态是：查看模型前一天的运转结果，考虑是否要对策略进行修正。如果没有需要修正的，则着手准备为下一个模型的开发。其他的都是电脑的事情，不用他管。他根本就不看基本面。

张冰团队的办公室放眼望去，也没有交易时间最常见的五颜六色的股票K线图和大盘走势图，电脑屏幕上显示的多数是白底黑字的编程界面。

不过，他们并不像丁鹏那么轻松。团队每人按特长各有分工：有的主要处理数据，有的做策略设计，有的做策略建模。因期货公司目前不能直接做交易，张冰团队每天主要做的就是衍生品量化投资分析工作，把研究的结果开发成产品供客户购买。

而通常能够进行交易的宽客团队一天的工作流程大致如此：有人在交易头一天晚上就负责收集并更新、处理好交易所公告的数据；第二天开盘之前，通过选定的模型，经相关软件自动给出交易策略。开盘后，按照模型给定的策略进行交易。早上10点左右，交易员、基金经理盯盘最忙碌的时候，量化投资团队一天的最主要工作—投资决策、交易下指令的工作已经完成。

丁鹏认为，进入量化投资门槛之后，找到好的方法，会比较轻松，理论上讲，“一台笔记本一个U盘就可以赚钱了”。

真实交易还是需要一个团队的支持，不过核心的交易模型和思想，确实一张U盘就可以存储完成。有朋友曾拿U盘拷下他设计的量化投资模型到香港股市去实践，半年间盈利最高点达到了120%，不过，这个高风险的策略只适合于小资金操作，并不适合于大规模的资产管理。丁鹏解释：”资本市场没有神话，需要不断地修订自己的模型和策略 “。

张冰目前也不敢奢望那样的赚钱状态。

事实上，量化投资在国内最早也就是2005年才萌芽。业内公认，2005年开始的ETF套利拉开了量化投资在中国的序幕，而股指期货等衍生品2010年才逐步放 开。

因为无可借鉴，张冰团队只能从零做起。从收集数据到建构模型到交易的风险控制，都是他们自己一个代码一个代码写的。

这是个系统工程，在这个体系中，先观察事件之间的联系—通过观察或实验去取得数据；再假设一个结论—构建理论去解释数据；然后去预测分析—构建量化模型并回测；最后检验并证实这个结论—实盘交易。

所有这些都需要资本和人力的大量投入。从华尔街回来的宽客—北京名策数据处理有限公司执行董事祝清大致估计了一下，一个真正从事量化投资的宽客团队运作起来，前期至少要投入5000万。

祝清曾在美国的全球证券投资基金工作多年，有三年，他是一个40人宽客团队的负责人，要从全球9000多只股票池里找出投资品种。这让他有机会对量化投资从数据、代码到模型、系统进行深入地接触和运用，甚至对系统的漏洞也了如指掌。

这些是他当时所在公司花了十几年，经过大量的投入才建构的一个系统工程。而建构整个系统的基础就是数据，华尔街其他有着进行量化投资的宽客团队的公司，无不在数据上有很大的支出。

2008年祝清从华尔街回国，创办专注于金融数量分析和程序化交易的数据处理公司。这几年，他带领30人的团队，主要做了四件事：建立专供量化投资的量化数据库、量化决策终端、高速量化交易平台、量化策略研发服务。他希望借助强大的分析工具平台，以及日益完善的数据库系统来改变行业的经营模 式。

目前他的公司尚未到盈利阶段。

春天尚未到来

1月19日，中国量化投资学会的50多名资深会员在北京郊区举办了一次聚会，聚会的主题是“拥抱量化投资的春天”。丁鹏表示：冬天已经过去，宽客的春天已经到来。

丁鹏是有理由乐观的：国家政策层面支持金融衍生品市场放开；2012年，玻璃、原油、国债期货、CTA以及沪深300指数期权等一系列金融衍生品加速推进；随着投资品种增多，越来越多的金融机构意识到量化投资的重要性和紧迫性。

另外，国内打算做宽客的人也暴增—从中国量化投资学会的壮大就可看出端倪。

不过，同是中国量化投资学会成员的张冰和祝清都持谨慎态度。

张冰不认为宽客短期可形成一股力量。毕竟，美国发展了四十年，而中国只做了四五年而已。没有足够的投入，不可能那么快有收入。没有收入，坚持来做的人就不会太多。

祝清更严苛。他并不认为会建模型的人就可称为宽客。他认为目前中国真正的宽客，尚不足100人。祝清按照华尔街的标准来定义中国宽客：作为宽客，最起码要满足三个条件—有高净值客户；有量化投资研究平台（有数据有人有模型）；有交易通道。

按照这个标准，目前，真正的中国宽客都在过冬，都还在烧钱阶段，活下去都很难。即使是初春，最早也至少要三年之后—这还要看有没有一两位真正经受住市场检验、收益率排名靠前的标杆性宽客脱颖而 出。

据祝清了解，因为国内多数金融机构的高层并不懂量化，在这方面投入太少，即使一些数一数二的大型券商，历史的数据都不存。没有历史数据无法验证模型，量化投资就是句空话。

取得数据，还需要有人来处理数据，建构模型。金融机构的投入不会很快有结果，另一方面，宽客很有可能做出成果之后就走人，中国在这方面尚无知识产权保护。而在美国，只要有人敢在服务器上拷一行代码，就有FBI介入了。

2008年中金公司从华尔街花重金请回来的知名宽客李祥林，如今他已去做私募了。

祝清介绍，西方宽客主要分三类：从事高频交易的、采用对冲策略的、预测趋势的。而他们所有的交易、投融资决策都是通过数量模型进行，由电脑决策并完成下单。

根据国际知名咨询机构CELENT2011年的研究报告，中国目前通过电脑程序化交易的市场份额（按交易量计算）约为0.6%，2013年将快速增长到2.5%以上，主要应用于股指期货和ETF指数化产品的交易。

篇4

[关键词] 理财决策；区间犹豫模糊集；可能度；熵权法

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 11. 043

[中图分类号] F830.59 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2017）11- 0090- 03

0 前 言

随着经济体制的完善，我国金融体制朝着市场化方向不断迈进，金融市场建设取得了突破性进展，金融产品种类愈加丰富。同时，居民的生活水平显著提高，逐渐形成了较为科学合理的理财观念，对理财产品的需求逐渐提高。现有理财产品层出不穷，加上传统的债券、股票、期货、基金、保险和实业投资，个人投资者对于理财产品的选择范围更加广泛，同时选择合适的理财产品也变得更加困难。金融市场专业性较强，而个人投资者对于金融市场的了解有限，因此难以通过专业化的指标对理财产品进行评价选择；同时，理财产品的收益受到市场和政策等不确定因素的影响较大，使得个人投资者在对理财产品选择的过程中，难以对理财产品的风险性、收益浮动等进行精确量化，进而出现决策结果与实际相差较大的情况。为了使得决策结果更加贴近实际，本文将区间犹豫模糊集引入到理财产品的评价过程中，用区间犹豫模糊元对评价指标进行描述，并给出了区间犹豫模糊可能度定义，建立了基于区间模糊可能度的评价模型。

3 结 论

本文用区间犹豫模糊集对理财产品评价中难以精确量化的指标信息进行描述，由投资者的评价信息构造评价矩阵，通过熵权法确定评价指标所占权重，并定义区间犹豫模糊可能度和加权可能度来处理理财产品的评价信息，进而得到理财产品的评价优先序。对于投资者来说，本文提出的方法具有合理性和有效性，可以较好地对理财产品的不确定性因素进行量化。

主要参考文献

[1]Chen N，Xu S Z，Xia M M. Interval-valued Hesitant Preference Relations and Their Appiications to Group Decision Making[J]. Knowledge-Based Systems. 2013（37）： 528-540.

[2]毛N贞. 银行理财产品选择与评价[J].财会通讯，2015（11）：3-5.

[3]兰继斌，刘芳. 区间数可能度的二维定义[J]. 数学的实践与认识，2007，37（24）：119-123.

篇5

[关键词]金融工程金融体系影响

金融工程是根据系统工程理论，综合采用工程技术方法，设计、开发金融产品和金融工具，从而创造性地解决各种金融问题。在具体运用中主要是利用金融衍生工具管理公司风险，并为客户设计、定制一些特殊的金融产品。金融工程为资本资源的优化配置、防范金融风险和加强金融监管提供了重要的技术支持，但同时对全球金融体系也产生了一定的负面影响。

一、金融工程对金融体系的正面影响

1.金融工程提高了金融机构、金融市场和金融宏观调控的效率。金融工程开发设计出的新型金融工具打破了金融机构传统的专业分工，使其业务种类经营范围扩大。从需求的角度看，金融工程有助于提高金融机构的服务质量，同时使金融机构更加注重根据自己的需要进行资产负债管理和风险管理，增强金融信息管理系统的技术水平，决策机构和执行机构日趋融合，决策效益增强。金融工程所创造的新的金融产品以高度流动性为基本特征，提高了投融资便利的程度，极大地丰富了金融市场的交易，壮大了市场规模，从而提高了金融市场的效率。而中央银行利用金融工程综合运用多种金融工具和金融手段实现宏观调控和风险管理。

2.金融工程强化了现代金融管理。金融业的现代化推动了数理方法的应用研究，反过来，金融管理特别是金融风险的防范，也越来越需要量化决策分析和研究。金融工程的发展，提高了人们对金融运行规律的认识，从而能更好地把握市场的发展动向而进行科学决策。运用金融工程各种先进的理论知识与技术手段，对客户所面临的利益与风险状况进行评估、分解、取舍和重组，形成客户所能接受的风险收益，进行风险控制。金融工程还可以利用电脑技术与通讯技术及时发现金融市场的不均衡性，从而客观上增强了市场的有效性。用金融工程处理各种证券金融数据，可以比较全面地分析各种因素的影响力度。

3.金融工程可以有效控制金融风险。金融工程是一种系统性的分析方法。其具体运作过程包括五个步骤：诊断、分析、开发、定价和定制。即识别客户遇到的金融问题的本质与根源，分析寻找解决问题的最佳方案，依此开发新的金融产品，并确定金融产品的开发成本和边际利润，从而为每个客户定制能满足其特定要求的金融工具。由此可见，金融工程是在新的金融产品开发过程中有效地实现经营风险的控制。

二、金融工程对金融体系稳定性的负面影响

1.使金融机构的稳定性下降。金融工程是市场经济条件下追求更高效率的产物，其发展在促进金融效率全面提高的同时，也降低了金融体系的稳定性。这是由于金融工程使得各种金融机构原有的界限日益模糊，金融机构之间的竞争空前激烈，金融业务的多元化和金融机构的同质化，使金融机构可以涉及诸多领域，金融机构体系的稳定性和安全性受到冲击。

2.使金融体系面临着新的风险。随着金融自由化及金融市场全球一体化，各种信用形式得到充分运用，金融市场价格呈现高度易变性，金融业面临的风险相应增加。金融机构推出的规避风险的创新工具，虽在一定程度上起到转移和分散风险的作用，但同时也使金融业在传统风险的基础上面临新的风险。

3.增强了金融交易的投机性。金融市场出现的与基本的经济因素无关的不正常波动，往往是因为有投机力量的操纵，并有因信息不对称造成的从众心理从旁助阵。金融工程为投机活动创造了大批撼动市场的先进手段，增强了市场的有机性。

4.削弱了金融监管的有效性。金融工程模糊了各种金融机构间传统的业务界限，金融机构为了增强竞争力，逃避管制，大量增加资产负债表以外的业务，这就使得同一种经济功能可以通过不同的金融机构或金融工具来实现，从而使金融监管出现了真空地带。

三、推动金融工程发展，完善金融体系的思考

1.加强信息基础设施建设。目前，我国信息基础设施建设仍显薄弱，特别是金融信息网络建设的覆盖率、安全性等方面急需大力加强。为此，必须进一步加大对信息基础设施建设的投入力度，同时完善国内的清算交易系统，加快电子化进程，减少金融交易的时滞，增强市场效率和流动性，确保信息基础设施不会成为国民经济发展的制约“瓶颈”，为金融工程的运用提供必要的前提条件。

2.加强和改进金融监管。制定和完善相关的法律法规，充分利用现代电子信息手段，加强对各类金融机构资金流的动态监测，及时发现问题、处理问题，研究针对金融工程运用及其产品的有效监管手段。具体可采用政府监管、行业自律、交易所自我管理三级共同监督管理体制。监管部门对金融工程可能产生的负面效果应有所准备，建立起一套全程的、动态的跟踪管理体系，对市场的发展进行预测把握，引导金融工程的顺利发展和金融体系的基本稳定。与此同时，也要加强监管队伍建设，提高监管人员素质。

3.创造金融工程实施的有效主体，促进金融效率的提高。进一步深化经济改革，加快企业尤其是国企的改革步伐，积极培育风险管理的市场需求主体，促进企业管理方式和股权结构转变，推动投融资体制改革，以完善金融市场，提高金融工程的效率。努力加快金融体制改革，逐步推进金融体系的市场化步伐，引进国际金融市场上较为成熟的金融工具和金融衍生产品，改善金融服务水平和金融效率，促进金融行业的竞争。

参考文献：

[1]周凌峰徐德富:金融深化理论对我国金融改革的影响[J].时代经贸,2007,(03）

篇6

天上掉下来 “Master”

“Master”是2016年底先后登陆中国国内两大围棋网站。起初，他悄无声息、接二连三地击败中日韩三国围棋高手。当人们发现这个神秘人物时，他已将世界声名显赫的50多名高手“腰斩”。 其中包括目前中韩“第一人”的柯洁和朴廷桓，以及古力、常昊等十多位过往的世界冠军。即使是这些全球顶尖级围棋高手，聚集在围棋平台上，群起抵抗Master，他们还是一败涂地，就像是针对全球公认智力级别最高的围棋界一次集体的定向“屠杀”。其中，围棋世界冠军朴庭恒连败5次，古力、陈耀华连败三局，还有曾经放言“就算 AlphaGo（“围棋狗”）赢了李世h，但它A不了我”的现世界“第一棋手”柯洁也连败三局。

在Master取得46连胜之后，“棋圣”聂卫平针对Master棋路撰文点评说，这一招“直接点角很奇怪，明显不符棋理，但意外成立”；那一招“左上角撞实黑棋的下法难以苟同，然而它就这么下了，还能赢”…… ；在充分研究了Master战例后，“棋圣”也按耐不住内心的冲动，在1月4日下午亲自出马对弈。再次吸引了全球公众的眼球。尽管“棋圣”的宝刀未老，尽管他很沉着稳健，尽管战况比之前52场更加胶着，但还是在坚持到254手后，以7.5目败给了Master。此时，连胜54局的Master第一次用繁体中文显示出了五个大字：谢谢聂老师！

直到Master拿下第59场胜利后，才突然宣布自己就是人工智能的“围棋狗”，就是2016年3月在韩国首尔以4：1大比分战胜围棋前世界冠军、韩国名将李世h九段的、举世瞩目围棋“人机世界大战”的主角。随即，谷歌DeepMind团队也声明证实，“Master”是最新版本人工智能的AlphaGo程序。并表示这次将过半世界围棋冠军掀翻“马”下的挑战仅是“一次非正式测试”。

由于围棋变化极其复杂，即便是算力无双的计算机，也无法穷尽黑白两子在棋盘里361个点位上的所有变化。所以，一度曾被认为是人类智慧的最后堡垒。国际象棋人工智能（Artificial Intelligence，AI）用了不到10年时间完成了AI战胜人类的战绩，而今天，围棋AI只用了不到10个月就以“一次非正式测试”的形式完败了人类。

在众围棋高手惊呼看不懂“围棋狗”的一些落子意图时，围棋古谱、棋理及以往的经验已经失效了；在众高手与“围棋狗”对弈不超过平均240手就败北时，已经宣告了人类算法和算力都已落伍。以至于，谷歌DeepMind团队不无讽刺地称，这仅是“一次非正式测试”。暗含着当下没必要再进行正式比赛了。因为，需要给围棋界甚至是人类自己留下些许面子和尊严。而更重要的是，面对已经获得的通杀战绩，穷尽黑白两子在棋盘里361个点位上的所有变化要比与高手一较高下更有价值。

从算法交易到人工智能与量化交易相结合

史上最早使用算法交易的案例可追溯到1949年。那时，对冲基金之父阿尔弗雷德・琼斯用空多3：7的比例进行资产配置交易。从1955年到1964年间，其综合年化回报率竟高达28%。进入上世纪60年代，投资者又开始引用计算机进行周期分析与价格预测。进而，使这类交易系统不断完善，逐渐发展成后来的算法交易。很快，这种算法交易策略在华尔街生根开花，并带来可观收益。

随着计算机的普及和大量使用，华尔街各大交易平台都开始允许执行算法交易，由于这种算法交易能快速有效地降低交易成本，控制市场冲击成本，并还具有较高的执行效率，而且还能隐藏交易意图规避监管。致使算法交易在股票、包括原油在内的大宗商品期货以及外汇等市场中成为不可或缺的组成部分。

2009年有投资银行研究报告称，超过50%，甚至是75%的股票交易都是通过算法进行自动交易的，商品期货市场也有类似的应用规模。2016年5月，《机构投资者》旗下出版物《阿尔法》公布的“2016年全球收入最高的对冲基金经理”排行榜显示，前十位收入最高的对冲基金经理中，有八位是量化基金经理，前25位有一半属于量化交易。因此，在索罗斯的名气被数学家西蒙斯超过时，在股神巴菲特年化20%的收益神话被大奖章年化35%（1989-2007）打败时，量化交易的神秘才更受市场关注。

随着大量计算机IT工程师的加入，使金融机构原有通过编写简单函数，设计一些指标，观察数据分布，再进行“简陋”的量化交易模式不能满足市场的实际需要。为此，陆续走上引进机器学习、大数据分析以及人工智能（Artificial Intelligence，AI）与量化交易相结合的模式上，特别是将人工智能中的4个子领域：图谱识别，机器学习，自适应功能以及策略遗传基因优化等贯穿整个量化交易的始终。并在自动报告生成、金融智能搜索、人工智能辅助量化交易和智能投顾等四个领域大显身手，更甚者，正在开始模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考和规划等）。

在了解了上述信息后，也就不难理解“围棋狗”为何不费吹灰之力就能“屠杀”世界围棋众多泰斗们了。

游荡在国际石油市场上的“原油狗”们

随着实物石油贸易中的石油价格成为无疆界金融资本投机套利的标的后，油价就从微观经济学的层面上升到了宏观经济学的领域，并相继成为各市场主体进行资产配置与进行避险的标的。正因宏观经济层面新增了油价这一驱动因子，所以，每当一轮全球性金融经济危机爆发，油价无一例外地要同步发生一轮大幅震荡。反过来，又增加着各市场主体进行资产配置和避险的内生动力。同时，美国监管机构也不会丧失这种天赐的“良机”，不失时机地要根据其国内经济运行情况，进行一纵市场的违规稽查和巨额处罚，用以补充其财政收入和打击他国的竞争对手，特别是针对欧洲的竞争者，进而又增加了监管风险和对价格的扰动。

自2008年全球经济金融危机以来，已公开查处了针对Libor（伦敦银行间拆放款利率）、WM/Reuters基准汇率、ISDAfix利率指数和包括原油在内的商品期货的操纵行为。涉罪主体除巴克莱、瑞银、德银、汇丰、高盛、摩根大通等全球顶尖级投资银行和金融机构外，甚至还有世界级的综合性石油公司，如英国石油公司（BP）等。为了规避风险，这些金融机构和交易所创新出了众多权证类、期货、期权、二元期权和各种商品指数的金融工具，又依此组成了各种场内及场外的资产组合与配置策略。

比如针对NYMEX市场WTI原油与ICE市场Brent原油进行的跨市场套利策略。两者虽都是原油，且同处全球大的宏观经济背景下，但因受各自不同货币、财税等宏观驱动因子的影响，致使二油价波动幅度不同，且又运行在相应的价差区间内。进而为投机套利提供了可能与机会，也为有实力的实体公司提供了避险和资产配置的可能――用道硗臣频姆椒ǎ进行量化交易。

例如，可将WTI和Brent价差波动区间计算出来，给出一个置信区间，如99%。即在99%的情况下WTI和Brent的价差波动是在该区间。当价差触发上限时，做空这个价差，触发下限时，做多这个价差。尽管NYMEX和ICE交易所已将这种量化策略制成了标准的价差交易合约（工具），但因这种被量化的价差合约过于透明，易暴露在监管者的“放大镜”下，进而迫使更多投资银行与石油公司躲进场外市场进行交易，以规避监管。一旦场外交易达成，这些投行等市场主体会用计算机时时刻刻跟踪计算此价差，然后在其设定的区间上下限完成自动开平仓交易。同时，为确保其统计得出的置信区间价差的安全性，他们还会积极携巨资进入场内期货等市场对油价涨跌施加影响，确保其在场外进行资产配制的头寸安全。

其实，为了牟取暴利，各投行等金融机构还用计算机量化研发并使用了大量高杠杆的商品指数金融工具（参见笔者在本杂志2016年第三期刊发的“商品指数金融工具化对石油市场的影响”）。随着全球性货币的超发，包括原油在内的所有大宗商品和资源资产价格一路盘升，但随量宽的收缩，油价又会受到这类金融政策调控的影响而下跌，因此，这种政策风险又迫使着更多实体企业进入市场寻求规避主级上涨正向波中风险。

为此，这种量化后的石油金融工具应运而生，其中，瑞信就曾经推出过三倍于标普高盛原油指数ETN（VelocityShares Daily 3x Long Crude，交易代码为，UWTI），因其有令人难以置信的流动性和可获取暴利的期望值，而备受市场欢迎。但好事多磨，在2014年7月以后，油价暴跌了50%，但UWTI的价值却陡降99.6%。特别是，那些没有量化能力的投资者原想通过使用这类投资工具进行资产配置或避险，但却忽视了这类产品本身的缺陷（高杠杆和短期产品特性），造成自身的巨大风险。于是，瑞信不得不在2016年12月8日退出纽交所。将有需求的实体企业重新逼回场外市场进行交易。

今天，在国际石油市场上，无论是进行资产配置还是进行避险操作，量化交易已经是一种重要的交易手段，而“原油狗”也早已悄悄登陆。虽然笔者仅是从去年才开始研究和开发这类“狗”的，但却很快理解了既往无法解释的价格频繁在瞬间（一分钟或数秒内）暴涨暴跌的原因，其实，它就是程序化交易与反程序化交易博弈时大量程序化止损指令被触发的结果。而这种可怕的后果通常会造成价格在超短期的巨幅震荡，直接引起弱势反向一方暴仓并给其带来巨额亏损。

有鉴于此，它不仅要求参与者能够看得懂价格瞬间变动的内在逻辑，还需要有能够将其转化为可量化策略予以应对的“原油狗”，只有如此方能提高在石油市场上的生存机会。

能否诞生超级“原油狗”？

就程序设计本身而言，石油期货市场里的价格变量和涉及的算法，远不及人类智慧巅峰的“围棋”复杂。因此，与“围棋狗”类似的“原油狗”早已登陆国际原油期货市场，并悄无声息地参与着实体企业对原油及其产品的定价，并从中牟利，只是这些量化策略的“黑箱”没有被利益相关者完全披露出来而已。

篇7

关键词：金融工程；培养目标；教学模块

中图分类号：G642.0 文献标志码：A文章编号：1673-291X（2011）22-0268-02

引言

20世纪70年代以来，随着牙买加浮动体系对布雷顿森林体系的取代，全球贸易和金融活动面临着日益加剧的汇率风险敞口，与此同时，国际大宗商品的价格风险和离岸金融市场规模的扩大，使得实体经济和金融体系内生需要借助金融衍生产品实现风险管理。这为金融工程技术的推广应用提供了现实背景。

一、中国金融工程学科发展的现状

金融工程的本质是将工程思维引入金融领域，融合数学建模、数值计算、网络图解、仿真模拟等工程技术方法来设计、开发各种结构性的金融产品，其中涉及金融产品的设计与定价、金融产品的交易与营销以及金融风险管理等。

中国金融工程领域的教育始于2002 年，目前国内已有近40余所高校开设了金融工程本科专业。从现实中看，高校间在金融工程专业课程设置方面差异较大，缺乏标准的人才培养模式以及课程设置的随意性，影响到人才的培养质量。一些高校课程设置过于强调高深理论和数理工具，而另一些高校则对数理基础和金融工程技术缺乏重视。一方面，由于中国金融理论研究长期以来停留在传统内容和简单的政策研究上，忽视了数学科学工程技术科学与金融实践的结合运用，理论与实践脱离的教学理念无法满足金融业发展对人才培养的要求。另一方面，从现实层面来看，国内金融市场的深度和广度都有待进一步延伸，金融工程技术得以应用舞台从制度到产品都面临着刚性约束。例如，仅以做空机制来讲，国内现有的金融环境不仅缺乏相应的产品，即使是现有的金融衍生工具如股指期货还是融资融券，离普通投资者的距离仍遥远。基于上述原因，如何把握好金融工程这门新生学科的特点，并组织好我们的课堂教学，需要认真研究和思考，也有必要借鉴他山之石。

二、美国金融工程人才培养模式

作为金融工程技术的发源国，美国金融工程的专业主要设置于硕士阶段，强调金融学与数学的结合。其对金融工程人才的培养目标是具有经济学理论、金融理论、金融数学、金融工程和金融管理知识，掌握开发、设计、运用创新性金融工具和手段解决金融实务问题的能力。需要开设一系列辅助课程，比如侧重于微观金融领域的金融市场学、证券投资学、公司金融学和衍生金融工具研究等；侧重于数理金融学领域的时间序列分析、期权定价的数学分析、随机过程和积分等课程。不难看出，所有这些课程的设置，都是为学生毕业后能够胜任在银行、保险、证券、信托等金融部门从事金融业务性、技术性以及管理性工作；或者胜任在企业从事财务、理财、风险管理工作；或者胜任在教育、科研部门从事教学、科研工作等为目标的。由于金融工程学科的复合性和交叉性，美国的金融工程专业在具体的人才培养环节上又演化出三个不同的方向。

1.将金融工程专业的培养环节设置在工程学院。代表学校有哥伦比亚大学和普林斯顿大学。其目的是希望培养学生成为金融工程师，课程设置强调数学建模思想，如随机过程模型、金融工程最优化模型、蒙特卡洛方法、期限结构模型等。

2.将金融工程专业的培养环节设置在数学或统计学院。代表学校有芝加哥大学、斯坦福大学和康乃尔大学等。希望把学生培养成为合格的数理金融理论型人才，课程设置强调相关的数学基础理论课程，比如随机积分、偏微分方程、连续随机过程等，为进一步研究开展奠定良好基础。

3.将金融工程专业的培养环节设置在金融学院。代表性学校如加州大学Berkeley 分校的Hass 商学院。其目的是希望把学生培养成为实用型人才，课程设置强调了如金融机构讨论、公司金融、资本与货币市场、动态资产管理等职业导向型课程和案例教学，为学生毕业后较好地适应金融机构的相关工作奠定了基础。

三、对金融工程人才培养目标的理解

金融工程专业是在现实经济和金融领域对风险管理、对冲、套利等需求基础上应运而生的，技术的符合性和交叉性是其的学科特征。因此，金融工程毕业生应该能够综合运用数理金融方法、现代系统工程理论和方法来解决现实问题，这里面涉及到决策科学、现代数理和信息技术方法等并通过模型化、定量化、创新化来满足客户和市场两个层面的需求。在面对客户层面的需求上，要能够对客户所面临的金融收益和风险进行评估、取舍、分解和重组，最后将经过重新调整和搭配过的风险收益契约化、规范化、产品化 产品类型包括具体的金融工具、方案、手段等等；在金融市场层面的需求上，需要不断创新和发展新的金融产品、工具和金融手段、方法与方案。

当然，随着金融工程理论与实践的不断拓展，理论界和实务界也注意到了这样一个问题：即一个金融工程人才要掌握所有涉及金融工程过程的知识，无疑是具有很大的难度的。这正是美国金融工程教育分化为三个不同层面的原因所在。从现实角度来看，在掌握了一些金融工程基本知识和原理以及技术方法等共性知识基础上，每一个金融工程人才在其能力与知识上都应有所侧重，这使得成为一个有特色的、有一定专门技术的金融工程人才成为可能。在金融工程的实际运用中，并不是一个金融人才包揽所有的工作，更多的是由各种金融工程人才所组成的一个金融工程小组来共同完成的，组成的成员各有特点与专长，如有长于金融理论、熟悉金融运行机制与金融业务的专家，有长于数理技术、定量分析的专家，有熟悉税收与会计知识和业务的专家，有善于进行风险管理的专家等等。在解决金融问题的实际过程中，每个成员各自发挥自己的长处，相互配合共同完成一项金融工程的工作。金融工程人才的特色不仅是一种客观需要，而且使金融工程人才的培养模式更具现实性和可操作性，使不同学校可根据自己学校的特点和优势设计出自己所特有的培养模式，培养出某一方面具有特长的金融工程人才。

四、金融工程教学模块优化

金融工程复合型、交叉性、实践性的学科特点，决定了我们在实施教学中应该涵盖如下几个模块。

1.金融理论基础模块。金融问题是金融工程研究的直接对象，因此，金融工程应遵循基本的金融理论，这是学习的基石。这包括一定的现代金融理论，如货币银行学、国际金融学、公司财务学、投资学、金融经济学、金融风险管理等课程，并辅之以保险、税收、金融法等方面的知识。

2.数学理论模块。我们知道，掌握比较全面的数学和统计学的技能已经成为培养各类金融工程人才的必需。为此，在该模块中应涉及到数理统计、概率论、运筹学、应用随机过程、金融时间序列、微分方程等课程，并包括随机分析、决策分析、经济数学模型等更多的供学生选修的课程。需要注意的是，上述课程在实施教学中应充分结合金融工程的需要，注重用数学方法解决金融领域的需求。金融工程学注重运用决策科学、系统理论、信息处理和智能技术等当代前沿的科学技术方法进行实证分析，并在微分方程、运筹学、模糊数学、随机过程等理论的支撑下建立仿真模型，完成对金融活动的定量研究。近年来，一些自然科学的前沿理论和工程技术，如遗传算法、混沌理论、小波理论等复杂系统理论已开始被金融工程技术吸收并得以应用。

3.实验模块。在研究实际的金融运行规律中，运用计算机及软件对金融数据进行分析是金融工程技术的核心，这需要培养学生金融计算、数学建模及数据分析能力。目前，在国内开设金融工程专业的高校中，一些金融工程实验室已初具规模，如清华大学经济管理学院与中信集团合建的中信清华金融工程实验室、中国人民大学财政金融学院的金融管理与金融工程实验室、厦门大学金融学院与世华公司共建的金融模拟实验室、中国科学技术大学理学院金融工程实验室、武汉大学金融系的金融工程实验室等。我们知道，从金融工程学科的国际发展来看，注重理论教学与实验教学的结合，培养学生解决实际问题的能力是金融工程人才培养的本质。因此，在实验模块中设置数值计算、经济数学模型、简单程序设计、数据分析软件应用等课程，来培养学生从复杂金融环境中提取关键因素并设计解决方案的基本素质，以及具备通过数值计算对金融问题进行数据分析和检验解决问题的能力。

4.金融工程技术模块。工程化的思想要求金融工程技术必须熟悉“积木式”的金融产品，了解每种金融工具（原生和衍生）的风险和收益特征，以及相应的触发条件。因此，开设如衍生金融工具、金融工程案例及应用、金融风险管理、金融产品设计与开发等课程也是很重要的。据此，学生可以更好的了解金融工程的核心以及运用相关金融工具和策略解决金融问题的思想。以衍生金融工具为例，衍生金融产品是运用金融工程技术搭建结构性金融组合的重要“积木”，从而，对衍生产品的设计定价构成金融工程技术的核心。如Forwards、Future、Swaps、Options等，包括一些OTC衍生产品，如远期利率协议，奇异期权信用衍生产品互换结构化产品等，虽然其结构越来越复杂，其定价和应用也越来越复杂，但都可以运用无套利定价法、复制技术、相对定价法等完成产品定价。因此，本模块在使得学生熟悉具体金融衍生品的基础上，侧重于掌握无套利原理、风险中性定价原理、积木分析法等核心的金融工程技术，并通过案例使得学生掌握其在金融衍生产品设计定价中的运用，来达到运用金融衍生品实现套期保值、套利、金融创新等不同的目的。

参考文献：

[1]唐箐箐，谭春枝.美国金融工程课程设置比较及其启示[J].高教论坛，2009，(1)：53-56.

[2]郭敏，刘立新，余湄.财经类院校金融工程人才培养目标与模式[J].财经科学，2004，(6)：8-11.

篇8

关键词:金融工程;专业;实验教学;人才

中图分类号:G642.423 文献标识码:A 文章编号:1006-3544(2009)05-0068-03

一、金融工程专业实验教学的重要意义

金融工程学是20世纪80年代在西方发展起来的精确研究金融创新与金融管理领域现实问题的新兴学科,它融合了金融学、工程学、数学、管理学和计算机科学的最新理论成果,利用财务会计、法律和网络通信技术等方法,逐渐发展成为对信息技术、产业技术、金融资产运作技术进行综合应用的学科。在20世纪90年代西方国家新一轮的“金融革命”中金融工程已展现出巨大的生命力和发展前景。

20世纪90年代中期,金融工程被引进到我国,教育部于2002年4月批准了中国人民大学等5所院校设立金融工程学科,2003年又批准了广东商学院等一些高校设置本科专业, 目前我国已有近40所高校设立了金融工程专业。金融工程专业的设立,是我国加强金融学科建设、调整学科结构、推进学科融合、积极培植新的学科生长点、 提高学科竞争力和整体实力的重要举措, 将有利于依托金融学学科的坚实基础,加快金融工程学科的发展,强化金融工程科学研究,全面提高金融工程人才培养质量。充分认识金融工程学作为现代金融科学的制高点对现代经济金融的巨大推动作用,以实现金融理论研究的定量化、工程化、应用化、产业化为目标,建立和发展金融工程学科是建立起我国真正意义上的现代金融科学的必要途径。

培养高素质的金融工程人才, 除了要培养扎实的理论功底, 同时也要注重培养学生动手操作和解决实际问题的能力。 从近年来获得诺贝尔经济学奖的成果可以看到,数理定量分析已成为经济学、金融学研究必不可少的工具, 所以学习金融工程必须要有数理基础。 训练学生在注重定性研究分析经济金融现象本质的同时,加强定量研究。金融工程的核心基础理论包括估价理论、资产选择理论、资产定价均衡理论、期权定价理论、套期保值理论、有效市场的均衡理论、汇率与利率理论等,这些理论的应用只有借助于数理方法和工程技术的支持, 才能转化为现实的操作工具。 一定要进行模拟实验才能将理论知识进行应用, 从而转化为动手操作和解决实际问题的能力。

二、我国金融工程专业实验教学的现状

金融工程学大量运用运筹学技术、 仿真模拟技术、 自动化技术等先进手段对市场风险进行预测和评估,使得金融新产品的定价更符合市场要求,使金融机构内部运行机制更趋完善,经济效益显著提高,促进了各种资源在全球范围内的高效配置, 从根本上改变了金融业传统的运作模式, 极大地促进了社会经济的发展。 金融工程学作为金融创新发展到一定阶段的产物, 同时又为更高层次的金融科学创新提供了理论基础和技术支持。 然而目前我国金融学科水平尚处于由描述性阶段向定量分析阶段转变的时期,明显滞后于国际金融科学的发展水平。由于我国金融理论研究长期以来停留在传统内容和简单的政策研究上,忽视了数学科学、工程技术科学与金融实践的结合运用,使理论严重脱离实践,远远适应不了我国金融业发展对相关理论应用研究和人才培养的要求。

目前在开设金融工程专业的高校中, 相当一批高校的金融管理与金融工程实验室在全国具有一定的影响力, 对推进相关教学与科研起到了重要的作用, 如清华大学经济管理学院与中信证券股份有限公司联合建立的“中信清华金融工程实验室”,中国人民大学财政金融学院的金融管理与金融工程实验室,厦门大学金融学院与世华公司共建的“金融模拟实验室”,中国科学技术大学管理学院金融工程实验室, 武汉大学金融系的金融工程实验室等。 由于这些高校金融工程专业实验室在风险预测、建模、蒙特卡罗仿真分析及决策优化中应用了分析软件等工具, 使得该学科在金融工程教学和研究领域在全国一直保持领先的地位。

从目前国际国内的金融工程学科发展来看,理论教学必须与实验教学相结合, 培养学生的动手能力和解决实际问题能力, 并了解最新学科的前沿发展。 金融工程已逐渐作为一种创新和开放的思想方法,渗透到金融、经济乃至社会生活中。金融工程人才的培养应当认识金融工程学科的本质所在, 强调应用型教育, 为企业提供能解决实际问题的专业人才。

三、加强我国金融工程专业实验教学的对策

金融工程学是将现代金融学、 信息技术与工程方法相结合的一门新兴交叉学科。 实验教学是金融工程专业学习的重要内容,在实验教学中应该坚持“两个结合”,对“三个模块”和“四个方向”组织教学。

(一)在实验教学中应该坚持“两个结合”

“两个结合”是指:实验教学与理论教学相结合,实验教学与实践教学相结合。

1.实验教学与理论教学相结合。为了引导学生由被动学习走向主动学习,启发学生的创造力,提高他们分析问题和解决问题的能力, 培养团队合作的精神,在建立实验课程体系时,要注意加强实验课程与专业课程的联系,在注意实验平台层次性的同时,根据不同课程的特点和要求, 对实验项目进行分解和组合,强化对具体课程理论知识的巩固和深化。

2.实验教学与实践教学相结合。为了提高学生实际工作能力和培养创新精神, 不仅需要大量模拟仿真实验,还需要增加综合交叉的、具有研究性、创业性特点的实验内容。 在实验教学内容的选择上, 尽量考虑与企业实际的结合, 用于实验教学的模拟软件尽可能多地来自于实际运用的软件, 这些软件可以是与学校共建实验室或实践基地的企业提供的, 在企业删除了某些数据后仍保留了基本的功能, 可以很好地适应实验教学的需要。

(二)在实验教学中,应使学生掌握“三个模块”的知识与技能

1. 金融基本理论知识模块。基础理论,包括西方经济学、金融学、投资学、会计学、财务管理、金融风险管理等。金融工程的具体内容包括:远期与期货、期权、互换等衍生金融工具的基本概念与定价原理,风险管理的方法与工具以及金融工程的新发展等。

2.数理方法模块。金融工程学注重于综合采用决策科学、系统理论、计算机信息处理和智能化技术等当代前沿的科学技术方法展开实证分析。 通过对基本的代数知识、微积分、线性代数到微分方程,运筹学和优化技术,乃至模糊数学、博弈论(包括微分对策)、概率论、随机过程和其他随机分析理论方法(包括倒向随机微分方程)的应用,建立仿真模型,对金融活动进行精确的定量研究。近年来,随着金融工程学的进一步发展和各学科的相互渗透, 各种自然科学的前沿理论、最新数理方法和工程技术,如混沌理论、小波理论、遗传算法、复杂系统理论、人工智能技术(包括知识工程、专家系统和人工神经网络等)、模拟退火方法、 面向对象方法等已经或正在成为金融工程学重要的技术基础与实践工具。

3. 相关软件模块。金融工程作为一门实践性很强的学科, 不仅要求学生掌握相当程度的数理金融知识, 而且要求学生具备一定的计算机技术应用能力。因此,必须进行实验教学,针对金融工程领域20多个具有代表性的金融模型进行模拟实验教学,从最简单的Excel电子表格做起。学生应该至少熟悉一门编程语言如Matlab, 学会一种以上数据分析软件使用,如Eviews、Spss、SAS等。只有掌握了相关软件的使用, 学生才能够灵活运用所学的金融工程专业知识完成模拟实验,进而有效地解决实际问题。

(三)在实验教学中要培养学生“四个方向”的动手能力

1. 培养学生在金融衍生产品设计、 定价及运用中的动手能力。衍生金融产品是金融工程的构件,而衍生产品的设计、定价、应用是金融工程的重要内容。金融市场场内交易的衍生产品如期货、期权,以及场外一些非公开交易的衍生产品如远期利率协议(FRA)、奇异期权、信用衍生产品(Credit Directives)、互换、结构化产品等,结构越来越复杂,其定价和应用也越来越复杂, 但都可以分解成最基本的远期、期权和互换等进行分析。通过本方向的实验教学,学生能够熟悉具体金融衍生品的种类,掌握无套利原理、风险中性定价原理、积木分析法等在金融衍生产品设计、 定价中的运用以及如何运用金融衍生品来规避风险、创造利润和金融创新。

2. 培养学生在风险管理中的动手能力。 金融风险有市场风险(如利率风险、汇率风险、股票价格波动风险等)、信用风险(又称违约风险)、流动性风险、操作风险、法律风险等。金融衍生产品最重要的功能就是能够转移风险。 通过本方向的实验学习,学生能够熟悉各种金融手段的用法, 能够模拟和分析公司的各种风险以及不同风险回报的投资组合, 能够找到公司最优的风险管理方法和工具。

3. 培养学生的金融建模能力。 数学模型能够准确地模拟出一个投资或资产组合将来或在不同的经济环境中的变化, 从而帮助决策层更准确更快地做出决策。金融模型方向的实验学习包括Linear Modeling、Operations Research、Stochastic Calculus、Dynamic Control、Monte Carlo simulation等建模方法, 因此学生在本科学习中对基础数学的掌握要扎实。

4. 培养学生对金融数据的分析能力。 金融数据分析方向的学习主要是以金融时间序列分析为主的金融统计和计量经济学的内容。 通过本方向的实验学习,学生能够应用现代金融数据分析方法,分析市场和定价的有效性,探求各种经济变量间的长期、短期关系,寻找套利机会,开展实证研究。

通过实验教学的学习, 金融工程专业的学生能够在知识结构和动手能力上满足社会对高级金融人才的需求, 金融工程专业的毕业生能够成为具备现代金融学、投资学和金融工程学基础知识,具备较高的外语、数学和计算机水平及应用能力和动手能力,能适应我国金融市场快速发展要求, 能够参与国际金融市场运作的高级应用型复合人才。

参考文献:

[1]周立. 论中国金融工程的发展条件与障碍[J]. 金融理论与实践,2001(8).

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[关键词]数学 数学方法 金融金融模型

金融利用理论模型从一种期望变成另一种期望――如股票定价、期权定价模型的参数分别是期望红利和期望收益变动率,永远是一个不确定性。而数学利用理论模型引导人们的认识由未知走向已知,注定两者有着密不可分的联系。

一、在金融领域应用数学方法的必要性

(一)金融研究的对象具有可计量性

金融学要反映金融活动中的数量关系,金融研究的对象是具有可计量性的。同任何其他经济活动一样,金融现象和过程既有质的规定性,又有量的规定性,这就决定了把数学方法应用于金融研究是完全可能的。金融活动中也存在大量的数据,比如,证券交易,期货等等。在进行金融理论研究时,搜集和整理这些数据,并运用数学模型对货币金融活动中的利率、汇率、货币供给与需求、收益率等数据进行分析,才能得出更为精确的结论。

(二)数学具有高度的抽象性,高度的精确性,严密的逻辑性

由于其固有的抽象性可使金融研究借助于数学方法的抽象,更好地发现现实金融问题背后的经济变量函数,使复杂的关系得以清晰化。由于其固有的精确性,采用数学方法可以准确的研究和描述经济范畴之间的数量关系。由于其固有的严密逻辑性,使得数学分析成为科学推理的主要手段,可以使一些用其他方法难以说清的逻辑关系得到简洁明了的说明。比如,马科维茨证明的“不要把鸡蛋放在一个篮子里”的道理,从而使金融投资理论由老祖母的经验成为严谨的科学。

二、在金融领域应用数学方法的局限性

(一)非经济因素的影响

金融学所研究的问题,具有复杂、不容易被量化的特点,存在着许多非经济因素的影响,其中包括政治的,文化的,习俗的,心理的等。而数学模型对现实的把握是相对的、有条件的,不是绝对的,因此数学模型的理论前提不得不建立在一系列假设的基础上,这些假设与现实市场的状况在某些时候是完全不同的,数学模型就失去了它的分析能力,对未来结果的预测也丧失了其应有的准确性。次贷危机、五大投资银行的衰落,都证明了这一点。

(二)数学方法应用目的不明确

数学也是一种语言,对某些现象之所以要用数学而不用其他形式的语言去描述,就是因为它能够比其他形式的语言更简练、更准确地将该现象表示出来。如果达不到简练准确的效果,就应该采用其他的语言形式。而不应该以渊博的数学知识作为傲视同仁之资本,用以掩饰金融理论贫乏之尴尬。例如20世纪90年代,一些经济学家试图用随机微分和非参数统计方法研究金融问题,但至今成效甚微,甚至于应用方面出现了致命的偏差。

三、数学方法在金融领域的广泛应用

(一)金融工程学

在金融工程的研究方面, 所适用的最基本的方法是数学方法。我们知道, 数学方法所涉及的内容十分广泛, 从基本的代数知识、微积分、线性代数到微分方程、运筹学和优化技术,乃至模糊数学、博弈论(包括微分对策)、统计学中的概率论、随机过程和其它随机分析方面的理论和方法(包括倒向随机微分方程), 但随着金融工程学的迅速发展和各学科的相互渗透的结果,各种自然科学的前沿理论和最新工程技术,如混沌理论、小波理论、遗传算法、复杂系统理论、人工智能技术(包括知识工程、专家系统和人工神经网络等)、模拟退火方法、面向对象方法等都已经或正在成为金融工程的重要理论与实践工具。

(二)金融数学

数学以其精确的描述,严密的推导已经不容争辩地走进了金融领域。在金融证券化的趋势中,无论是我们采用统计学的方法分析历史数据,寻找价格波动规律,还是用数学分析的方法去复制金融产品,谁最先发现了内在规律,谁就能在瞬息万变的金融市场中获取高额利润。尽管由于森严的进入堡垒,数学进入金融领域受到了一定的排斥和漠视,然而为了追求利润,这种排斥和漠视逐渐转为关注,甚至是重视它的存在。

金融市场存在巨大的利润和高风险,需要计算机技术帮助分析,然而计算机不可能大概,左右等描述性语言,它本质上只能识别由0和1构成的空间。金融数学(Financial Mathematics),又称分析金融学,是利用数学工具研究金融,进行数学建模、理论分析、数值计算等定量分析,以求找到金融学内在规律并用以指导实践。金融数学在这个过程中正好扮演了一个中介角色,它可以用精确语言描述随机波动的市场,为实际金融部门提供较深入的技术分析咨询。比如,通过收益率状态矩阵在无套利的情形下找到了无风险贴现因子。

现代金融的核心问题无不由微积分方程理论来解决。通过数学方法,使人们对于金融领域中无处不在的巨大风险性和统计规律有更为深刻的了解。从墨西哥金融危机到亚洲金融危机,再到全球金融危机,使我们发现,我们需要掌握金融工程,金融数学等现代化金融管理技术的金融人才,这些人才需要既懂得数学又懂得金融知识。另外,我们只有掌握了现代金融衍生工具,能对金融风险做定量和定性的分析,我们才可以避免在激烈的国际金融竞争中蒙受巨大的损失,才能使中国金融业在后金融危机时挥巨大的作用。

参考文献:

[1]张明军.《浅谈数学在金融领域的发展及应用》.甘肃科技, 2009;2:第25期

[2]桂花.《试论数学分析在金融研究中的作用》.广东技术师范学院学报, 2004;6

[3]《对经济研究中数学方法运用的思辨》.百度知道

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关键词:基金;产品创新;指数化

由于国内基金行业起步较晚,而长期“粗放式”的发展使基金公司普遍忽视了产品创新的问题――“在前几年的基金行业不需要创新,只要能推出产品,就一定能挣钱”。这既反映出我国基金行业发展不成熟,也在一定程度上导致国内基金行业创新能力不足。本文在总结目前我国基金产品创新的基础上,探讨我国基金产品创新的思路和途径,为我国基金行业产品创新提供参考。

一、当前我国基金产品创新的思路

目前,我国基金产品创新的思路包括交易方式创新、投资者需求创新、投资技术创新等,而由于政策限制等因素,基于交易标的细分的创新还鲜有所闻。

交易方式创新中的指数化方法是当前我国基金产品创新中的主流。目前,我国基金市场上已设立发行的在ETF共有5只,已通过审批即将发行的ETF1只。

投资者需求创新也得到了一定程度的应用。2006年5月,中外合资基金公司汇丰晋信基金成功的发行了我国第1只生命周期基金――汇丰晋信2016生命周期基金,首发规模为29.2亿份。

金融工程、投资技术的运用也是我国基金产品创新的思路之一。一方面,结构化产品取得了长足的进步,如2007年设立的瑞福分级,2009年设立的可分离交易的基金;另一方面,数量化基金渐入佳境。国内第1只数量化基金是2004年发行的光大保德信量化核心基金,紧随其后的是2005年上投摩根阿尔法基金(见表1)。

二、未来我国基金产品创新的主要模式

对照国外成熟市场模式,尤其是美国基金行业发展路径后,我们相信未来国内基金产品创新的主要模式为交易方式、投资者需求和投资技术3类。

在交易方式创新中,指数化投资最具潜力。由于指数型创新更加简单易行,且国内指数类型已呈现多样化、投资性的特征,指数型和ETF基金将仍然保持国内基金产品创新的主流。指数型和ETF基金也将借助指数类别及投资者大幅扩充而获得数量和规模上的大发展。

在投资者需求创新方面,平滑的基金理财产品线建立是一大趋势。同时,针对投资者的分析和细分将会进一步完善,投资者特征及其需求将成为产品设计的重要创新源。后金融危机时代,由于投资者的素质日益提高,投机性成分降低,而投资决策更加理性,从而其需求、偏好等特征也会更加明晰。针对其需求的产品设计必将得到投资者的青睐。

基于投资技术的创新依赖于投资者群体对新型产品的理解能力进一步提高,也需要投资产品种类的不断丰富和完善。虽然目前我国投资者的素质与成熟市场投资者相比尚有差距,但我们相信其将很快成长。

最后,受政策限制,我国基于投资标的创新可能会较慢。首先,金融危机后,各种金融工具的创新和发展将会更加审慎;其次,允许证券投资基金投向新型金融工具也会需要一段时间。因此,基于投资标的基金产品创新不会成为主流。

参考文献:

1、许荣,张旭.2008年中国基金行业发展报告[J].证券市场导报,2009(1).

2、杨涛等.国内外基金产品创新现状与展望[J].国信证券,2009(6).