引论：我们为您整理了13篇金融工程与量化金融范文，供您借鉴以丰富您的创作。它们是您写作时的宝贵资源，期望它们能够激发您的创作灵感，让您的文章更具深度。
篇1
1.1 学科特点
金融工程是数学方法在金融问题中的应用，它利用应用数学、计算机科学、统计学和经济理论的手段和方法，解决金融产品开发、衍生证券定价、投资组合构造、风险管理、情景模拟等问题。金融工程专业人才需要通晓与金融工程专业密切相关的金融学、会计学、管理学、法学等学科的基本知识，具有合理的知识结构；同时还必须掌握定性分析与定量分析相结合的科学研究方法与技能，具有较强的金融分析、策划能力和金融创新能力；需要时刻关注了解我国对外方针政策、金融理论前沿和国际金融市场发展动态；具有较强的计算机应用能力，以及获取信息和处理信息的能力；具有扎实的数学、计量经济学基础，掌握基本的数学建模技巧和进行金融市场实证研究的技能。因此，金融工程具有鲜明的定量化分析的特点。
1.2 市场需求
随着中国金融市场的发展，金融工程人才的需求从数量上、结构上都发生了巨大变化。金融业的全面开放将加快金融业的发展速度，从而必然需求更大数量的金融工程人才。①
随着我国金融业国际化和现代化的快速推进，国际上对金融工程人才的需求变化也将影响到国内，对金融工程人才的要求也越来越高。无论是对从业人员的知识、技能和素质方面的要求，还是熟练掌握并自如运用各种技术的能力方面的要求都会越来越高。从总体趋势看，今后对金融工程人才的需求主要集中在对高层次、国际化、复合型的金融工程人才上。
1.3 国内外培养模式
国外一些著名大学目前只设有金融工程相关的本科课程，而没有金融工程本科学位，国外独立的金融工程专业培养设立在硕士研究生阶段。美国高校在实施学位教育时，根据其自身的特点而将金融工程专业硕士学位教育项目开设在不同的院系，其课程设置具有不同的侧重点，培养的相关学位有三种：设在商学院的金融工程硕士，强调金融工程的应用性，注重学生金融工程方案的实施与管理能力的培养；设在工程学院的金融工程硕士，强调金融工程的工程化，注重学生的工程化方法的训练；设在数学学院的金融数学硕士，强调金融工程的数理分析基础。②
20世纪90年代中期，从国外引入金融工程后，国内金融工程的教学和科研迅速发展起来，金融工程在实践中的应用也越来越广泛，经济领域对金融工程人才的需求日益增长。为了适应形势发展的需要，我国的许多大学也开始了金融工程人才培养的探索。
目前，国内外的金融工程专业设置存在很大的区别。截止到2010年，我国共有36所高校开设了金融工程本科专业。其中，财经院校22所、综合性大学6所、理工院校8所。还有更多的高校设置了金融工程硕士和博士专业或者开设金融工程类课程。③
金融工程是具有鲜明实践特性的学科，为了更好地让学生掌握金融工程专业的基本理论和基本技能，必须完善和加强实验教学。因此，设有金融工程专业的院校中大多有自己专门的金融工程实验室，其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都起到了重要的作用。④
2 金融工程实验课程设计
依据金融工程专业的学科特性， 从我国目前的实际需求来看，财经类大学培养的金融工程专业的本科生应是属于应用型金融技术人才，应具备全面扎实的经济金融理论基础，具有一定的数学、计量经济学基础，具有一定的计算机应用能力，以及获取信息和处理信息的能力，掌握基本的数学建模技巧和熟练进行金融市场实证研究的技能。⑤
目前我校在实验课程建设方面取得了初步的成果，已经拥有了金融工具模拟设计、证券市场行情分析、证券交易模拟、商业银行业务实训、网络银行实训等实验课程。金融工具模拟设计课程有助于学生深入理解金融工程的基本原理，运用已有产品进行创新设计；证券市场行情分析课程可以使学生运用证券投资分析的基本方法研判市场行情走势并掌握证券投资组合的数量分析方法；证券交易模拟、商业银行业务实训、网络银行实训等课程则可以锻炼学生在证券交易、投资管理、银行业务等金融市场实际业务中的操作能力。
然而，我校金融工程专业的实验课程体系在金融工程专业中涉及到的定量化模型的计算机数值计算还处于空白。为了培养学生熟练运用金融数理模型和信息技术的理论和方法解决金融市场中实际问题的能力，对于该实验课程的设计基本包含金融工程专业的全部数理模型，初步考虑包含如下五个模块：
模块一为股票市场投资分析，主要介绍基于股票市场数据的定量化分析，包括股票收益率的计算、股票波动性分析、Copula函数与相关性度量、股票价值评估与股票市场的有效性检验。模块二为投资组合理论与资本资产定价模型，主要介绍基于投资组合理论的定量化模型，包括投资组合分析、资本资产定价模型与 系数分析以及基于高频数据的 值的计算。模块三为固定收益证券分析与定价，主要对固定收益证券作定量化分析，包括固定收益证券基本概念、固定收益证券定价、敏感性分析与可转债分析。模块四为金融风险分析与度量，主要对金融市场中的信用风险与市场风险作定量化分析，包括VaR的计算、Z评分模型与KMV模型。模块五为金融衍生产品分析与定价，主要介绍衍生产品的定价模型及价格敏感性分析，包括远期与互换定价、B-S期权定价模型、期权定价的二叉树模型以及期权价格的敏感性指标。
以上模块中的每一部分内容从实验目的、实验理论、实验工具、实验过程与实验报告五个方面展开，分别介绍本章实验的目的、金融数理模型、软件的命令与函数、实验的具体内容以及实验报告所应包含的具体内容。
同时，在实验设计与教学手段上，拟设计多层次的教学体系，通过实践教学、案例教学、项目教学相结合的方案来提升教学效果。每一部分的基本的实验教学可以提高学生的动手能力，使学生将金融工程理论结合一定的信息技术方法，通过具体的数据、模型分析解决具体的实际问题。案例教学会使学生更加了解现实世界的复杂性，而项目教学则可以使学生真正参与到解决问题的过程中，系统地解决一个具体问题，这些体验都有利于提高知识的掌握程度，培养学生分析解决实际问题的能力。
3 结束语
金融工程学是融金融理论、工程化方法和信息技术于一体的交叉边缘性学科。金融工程人才不仅需要掌握经济金融的基本理论，还需要掌握现代数学知识，更重要的是能够熟练运用现代计算技术解决金融计算问题。因此，开展定量化模型在金融工程试验课程中的应用研究，开设金融工程实验课程，有利于完善我校的金融工程专业实验课程体系，实现金融工程专业的培养目标，培养适应市场需求的高层次、国际化、复合型的金融工程人才。
基金项目：本文是天津财经大学校级教改项目的中期研究成果
注释
① 徐慧贤，金桩.对金融工程学专业人才培养的探析[J].内蒙古师范大学学报，2009（22）.
② 文忠桥，李阳.金融工程专业的实验教学体系研究[J].中国证券期货，2010.1.
篇2
有了权证这新鲜玩意儿，很多券商都觉得是个赚钱好机会，于是邀请了一大帮懂金融工程的高手，当时在研究方面有些成绩的贺金凌就被邀请在列。当年他被国信证券邀请。
那时候，一些有远见的券商也纷纷开始设立量化部，其中比较资深的还有国泰君安，当时的牵头人是章飚，现在章飚已经成为国泰君安资产管理公司的总经理。另外还有个比较出名的券商是申银万国，主要负责人是现在担任金融部总监的提云涛。
权证在中国资本市场很快就成了疯狂投机的工具，券商在其中赚了很多钱。最疯狂的大概要数2007年5月30日。虽然，“5・30”是令很多投资者记忆犹新的两市暴跌日，但对于权证投机者而言，则是个暴利的日子――两市权证集体暴涨。甚至因为有些投资者发现股市机会变得不确定后，反倒把主战场拉到了权证。“5・30”还成了权证交易的分水岭。5月30日前，权证换手率相对平缓，基本在50%至150%区间震荡，从5月30日之后，换手率从前一日的39%陡升至355%。
用贺金凌的话来说，一个权证交易量就至少几个亿。当时国信证券交易量很大。那段时间，券商靠权证确实赚了不少，起码手续费也绝对赚够。但真正从权证交易中获利的投资者却寥寥无几，大多数都被专业级玩家“玩死”了。
对他们这类跟着政策走的宽客在那两年还遇见一件重要的事――2006年9月8日，上海成立了中国金融期货交易所。这个时候，中国金融期货交易所专门成立了一个量化部，想为之后股指期货等推出做一些准备。
然而，因为股指期货迟迟未推出，很多量化工作只能是纸上谈兵。这群宽客就像是政府与券商养的闲兵。于是，在2008年前后，不少券商裁掉了这个部门，只有一些财力雄厚又富有远见的大券商，如国泰君安的量化部还幸存下来。
原本，贺金凌也是中国金融期货交易所定向培养的宽客，然而，他也受不了迟迟没有工具的煎熬，又跑回加拿大去了。不过他在加拿大也没放弃此前金融工程的事业，去那里更多是学习更多策略与工具运用。
这两年，他又从加拿大回来，因为2010年4月，量化套利的工具终于出来了，就是股指期货。因为一般量化投资很重要的一部分就是套利，而能与股票市场形成对冲对立的工具就是股指期货。如今，他还在筹备第一个产品。
篇3
一、金融工程简述
（一）金融工程的基本概念
F阶段，金融工程具有多种定义方式，总的来说它其实是一种金融学、信息技术以及工程方法的结合。有关金融工程的最初定义包括金融工具的创新、金融方式的研发以及金融问题的改善，关注创新与创造两大要素，可以将其归纳为金融思想的创新以及对金融产品的重组。此外，金融工程所涉及的内容不仅仅体现在技术开发方面，产品设计以及风险管理也是金融工程的关注项目。
（二）金融工程的基本特征
金融工程具有应用交叉性。金融工程是通过工程方法来改善金融管理中的实际问题，具有很强的应用特性。它的理论基础为现代金融学，并在此基础上加入了一些工程分析技术，因此也可以说是一种应用交叉性学科。除了工程学，金融工程中还涉及了计算机仿真技术、统计技术等高新技术。
金融工程具有量化性。金融工程是一项非常复杂的长期工作，它可以通过定量分析方法来改善并优化实际金融业务中发生的问题，具有明显的量化特征。在实际操作过程中，通常是将问题或对象转换成为具有数字属性的单位，在此基础上展开一系列变量分析。其中需要建立科学的数学模型并对其分析、验证，最终形成一个具有逻辑性的规则模型，可以将各种不确定问题自动转化成为可量化单位，使问题解决过程变得更加严谨、可靠。
金融工程具有创新性。金融工程的定义中已经明确揭示了它的创新特性，金融工程的创新性不仅体现在它的技术方法上，同时也包含了各种金融工具的创新、各种金融要素分解重组的创新、满足市场及客户要求的创新等。
二、金融工程的发展现状及对策
金融工程这一概念最早是在1988年被提出的，至今为止仅经历了28年的发展，因此各方面还不够成熟，仍然处于应用初级阶段中。在金融工程发展的过程中，极易受到各种不稳定因素的影响，导致资金流动不畅、金融服务开展不顺利，从而使发展受阻。此外，通过金融工程来实现风险规避这一目的，对于我国目前的金融工程发展现状来说还是具有一定难度的，我国必须制定改进对策实施进一步改善。
首先，应建立科学合理的金融政策，通过理论规范来指导金融行业的运行；其次，应形成大规模的市场主体，打破理论的限制，通过反复的实践来积累金融技术的最优组合方式，针对一些特殊的对象采取相应的组合方式来实现风险规避的目的，确保效益的稳定性；最后，应积极培养金融工程优秀人才，不仅要熟透专业理论知识，还应懂得如何应用，通过自己不断的积累来推动金融行业的持续发展。
三、金融工程的具体应用方案
（一）套期保值
套期保值是指一个风险暴露的实体试图借助与原有风险头寸相反的套期保值工具来达到风险消除的目的。通常来说，一个完美的套期保值工具能够实现与原始风险之前的高度契合，从而实现有效的风险规避，这仅是一种理论结果，事实上并不存在完美的套期保值工具，任何设计合理的套期保值工具都能发挥一定程度的作用，区别主要体现在作用程度上。而设计不合理的套期保值工具，不仅不能发挥任何作用，反而会带来更高的风险。
（二）投机
投机是指通过对市场变化趋势的观察及分析来预测将来的走势，针对一种处于不确定状态下的因素进行投资，从而形成新的风险暴露。一般来说，投机模式分为“欲抑先扬”和“欲扬先抑”两大类，当然，若在投机过程合理应用一些衍生工具，将会起到意想不到的效果，具体体现为下面三点。
1.衍生工具能够依靠低资本来获取高头寸，虽然能够节省大量资金，并创造高额收益，但是相应的风险也在基础上翻了十几倍，是一种风险极高的投资方式。
2.金融工具在金融工程的作用下，可以组合形成各种不同的负债结构以及风险结构，用来满足各种客户的要求，其它方式则不具备这种优势。
3.金融工程在一些特殊的投资机会中具有不可或缺的地位，例如，当投资者只能借助定顶定底的方式才可以把市场价格的波动幅度减低到一定水平时。
（三）保利
商品价格是按照相应的价值规律形成的，也就是说价格是由价值决定的，并在价值的一定范围内波动，但是受到市场各种不确定因素的影响，价格通常是不稳定的，因此在不同的市场中会存在以不同价格销售同一种商品的现象，但是通常来说它们之间的价格差异不会太大，但是为套利创造了一部分空间。在价格发生变化时，以低价买入，高价卖出，通过买卖价格差异来赚钱利润。
（四）构造组合
金融工程能够根据交易对象以及风险暴露的不同来制定相应的技术方法，并重新组合原有的金融工具。例如，某公司收入货币与支出货币种类不同时，能够采取货币互换的方式来实现交易币种匹配的目的，从而预防因汇率变化而引起的金融风险。
四、结束语
综上所述，金融工程在国际金融市场中所起到的作用是不可或缺的，它不仅能实现效率提升的效果，同时还可以对金融市场进行宏观性调控，它的应用领域正随着经济的发展而不断扩大，并发挥着自己独特的优势，相信在未来几年也必将会保持这种发展势头持续前进。
参考文献：
篇4
谨慎的宽客人
量化投资圈的人喜欢自己被称为“宽客人”或“矿工”。所谓“宽客”即金融工程师，他们靠编程序去设计模型，用数学的方法分析金融市场，找出影响价格涨跌的相关因素，规避其中的风险，获得收益。
徐明（化名）是上海艾革瑞投资团队的创始人之一，有着大多数编程人员的内秀和儒雅，自信的微笑又暗示着自己不是普通的“码农”。清华大学数学系学士，香港科技大学工业工程与物流管理系博士，精通数学建模、金融工程、组合优化和人工智能算法，这些标签和不少量化“宽客人”类似，他们具备这个行业的先天优势。
徐明在中山大学管理学院管理科学系任教期间，对金融工程产生了浓厚的兴趣，西蒙斯的经历和成功给了他极大的鼓舞，逐渐走上专业量化交易这条路。
十月，天气渐冷。《中国证券期货》记者联系上徐明时，他正带着自己的团队参加海通期货2013年的“笑傲江湖”实盘赛，目前成绩位列投资家组第三名，这不是第一次参加海通期货的实盘赛，去年以总收益89%、总收益额189万，获得程序化组亚军。
“艾革瑞”，源自“Algorithm”（算法）的译音，创始人的量化定位可见一斑。团队主要成员在2012年开始全职投身于程序化交易，多具有证券期货投资、金融工程研究和IT项目开发经验。艾革瑞团队主要做股指期货日内交易，交易频率比较低，平均一天做1个来回的交易，持有时间一般都要超过1个小时。
量化交易和人工交易有一个很大的不同，就是模型的建立。“程序化交易更像一门科学，需要投资者具有较高的模型开发和系统开发能力，以及对于交易规律的深刻认识。”徐明认为，人工交易更像一门艺术，需要对经济周期和行业发展有独到的眼光。
对于模型，“宽客人”都视为自己最核心的秘密武器，往返于华尔街和上海的徐明和其他讳莫至深的受访者不同，对模型提出了自己的看法，“模型是用数学方法找规律，而数学方法找规律很容易过度优化。”
对于投资行业的深刻认识更为重要。徐明表示，“国内金融市场和华尔街还是有本质的不同，对于中国市场期货交易的认识和理解，比运用各种数学模型更为重要。很多系统在数学上是最优的，但是在实践中并不是最优的，而且还可能是有极大风险的（即过度优化）。”
策略是量化“宽客人”的另一个交易核心。“如果交易经常不盈利，就不能仅仅认为是利润回吐了，要考虑策略是否失效。”金华强调。
策略是否失效是所有程序化交易者面对的一个非常难的问题。“失效”本身就很难定义。日内趋势的策略胜率一般都不到50%，所以总是有赔有赚的。赔钱的连在一起，就连续回撤了，这其实只是亏损连在了一起而已。不同的时间，市场的规律也会呈现不一样的特征，所以也很难判断暂时表现不好的策略是否就永久不好了。
所以，最重要的不是判断策略是否已经失效，而是在策略表现不好的时候可以找到原因和解决办法。
在2013年第二季度，艾格瑞团队就经历了一个较大级别的回撤，后来发现系统的很多亏损来自于“过度预测”。直观的理解就是市场还没有开始趋势的时候，系统就进行了未来趋势方向的预测。这一能力在过去的一年都不错，可以获取超额收益；但是可能是因为市场氛围变了，现在不仅不管用，还会带来连续的亏损。
后来艾格瑞团队对策略进行了调整：其一，相关性小的多周期、多系统非常必要。其二，用一套系统的方法去辨别哪些是市场里稳定的规律，哪些是不稳定的规律。其三，在风险控制上更为严格和保守，在谨慎保护本金的基础上，实现盈利。
调整策略后，解决了“过度预测”的问题，然后系统就又恢复了正常。从运行两个多月来看，表现比较稳定。
摸着石头过河的机构
机构投资者对量化投资的关注也越来越多，光大证券“816”事件揭开了冰山一角。8月16日，光大证券量化套利资金超过了200亿，乌龙事件一度引发国内A股和股指剧烈地震。据中国量化投资学会理事长、量化投资经理丁鹏透露，“目前国内量化投资资金的体量已经达到1000亿元。” 这些资金或主要来自券商和险资自营的量化套利资金，以及公私募的量化基金。
业内人士指出，国内某另一家券商在量化上投入的套利策略资金超过了300亿，远超出光大的投入资金，目前，不少券商也在用巨额资金更新IT设备，加上公私募资金，在量化上的投入远超过1000亿。
据悉，光大和海通等券商经营量化套利这项业务上，年度收益约10%-12%，甚至达到10%-15%或更高。如果按200亿元的管理资金来看，带给券商的直接收益就达到20亿-30亿元。这一盈利数字可能近年来熊市中某些券商一年的营业收入。
由于A股市场实施T+1交易，券商量化交易部门在A股从事高频交易的资金较少，据业内人士推算，大约有20亿左右。如果A股市场实施了T+0操作，估计更多券商大资金投入。
公募基金排名的压力，参与股指期货对冲仓位比例不超过20%限制，都成了公募基金量化投资无形的镣铐，短期内难有多大规模。
“公募基金做量化很费劲。”王萌（化名）坦诚表示。
王萌，上海交通大学计算机硕士，资深软件工程师，具有多年软件开发和管理经验，以及金融市场投资经验。已经在资本投资市场10年了，目前是上海某公募基金的总监。
“由于参与公募基金的排名，不可能完全做到量化管理，大多都有主动管理的因素在面。”王萌坦言，这和采访国内某期货公司量化部经理时的话，颇有几分相似，“目前国内公募基金的业绩也没有听说那个做的业绩挺好，更多的是一种宣传噱头。”
而私募则相对轻松的多。私募资金私募基金在量化基金设计上，主要侧重于量化多空策略的经营，目前国内有数十款产品在做，虽然规模算不上太大，但收益稳定保持在9%-15%还是容易做到。
张强（化名）在华尔街做量化投资多年，回国后成立了自己的私募公司，量化操作股指期货。15个月来，资金收益保持在25%，这个业绩在行业里可能算不上多高，但是出奇的稳定，这正是量化投资追求的最高境界，关键是稳定收益。远比上半年盈利50%，下半年亏60%好的多。更难得的是，15个月来回撤仅仅1.5%。这和公募基金带着“镣铐”跳舞形成了鲜明的对比。
无法阻挡狼来了
目前国内的量化投资刚刚起步，发展还受诸多因素困扰。
政策性因素扰动、历史数据不足、数据准确性差、T+1的限制，金融衍生工具不够丰富，风控的完善、系统软硬件的限制等，这些都是量化投资在国内市场的瓶颈。
政策性因素扰动也很明显，证监会对光大证券“816”的巨额罚款，对光大证券在券商中量化的领先地位颇有打击，同行不得不放慢了量化的步伐。
对于数据的不充足以及准确性差，也深受其害，财报质量和国外压根就不在一个档次，查阅数据也只能追溯到最近6、7年，这对用数学的方法统计数据建模型造成了直接的影响。
而某期货公司的董事总经理则直言，目前国内期货市场还是T+1，还没有开通夜盘交易，而国内期货市场又受国外盘影响巨大，国内盘受其影响隔夜暴涨暴跌再正常不过，而依靠数据、模型的量化交易只能是无可奈何，这也是国内商品期货量化操作业绩不理想的原因之一。
金融衍生工具不够丰富，也是国内量化投资的一大影响。目前国内量化投资仅能运用在商品期货、股指期货和国债期货上，还限制颇多。比如股指期货，国内每天挂单不能超过500手；国债期货开通不久，成交量有限；期货市场虽然套利客观，但容纳资金量有限。
据业内传闻，光大证券的量化部门前期运行投入资金是1500万元，如果再加上维护费用，数目不容小觑。
这在券商同行中绝不是孤例。尽管如此，因经验不足，还是在风控上闹出了震惊中外的（816）乌龙事件，对量化的影响可见一斑。
光大乌龙事件暴露出机构投资人在追求创新时忽略了风控的完善。“光大虽被证监会罚款5个亿，但券商用自营资金做量化的赚钱能力也被大众所知，未来会有大量的钱涌入。”一位机构人士认为。
丁鹏认为，“不能因为光大事件，就将先进技术和理念拒之门外，绝对收益是未来趋势。”
国内金融市场，尽管在量化上还存在着不少的问题，但这引人注目的量化投资前景依然引起了国外大鳄的注意，我们无法阻挡：狼来啦！上述某期货公司人士透露，“韩国成熟的量化投资团队，已经进入国内市场开始剪羊毛，据说比国内的量化机构能量要大的多。”还有更恐怖的团队，国外量化操作鼻祖巴克莱已经在国内完成了前期量化测试，不久也会携带巨额资金和先进的理念来分一杯羹。
篇5
李才元，货币哲学家，潜心钻研18年后，在2008、2009、2010年连续出版《成人经济学》《出轨的纸币》《金融内战》三部专著，并发表了一系列文章和专访，初步构建了当代中国的第一个本土经济学体系。
2010年11月至2012年4月的18个月里，他深入一家极具探索精神和前沿价值的工程企业“闭关”，以工程为切入点具体研究实体经济和虚拟经济的关系，得出“以科技-工程哲学构建金融新思维、以科技-工程金融构建金融新体系”的独特结论。
2012年4月16日，中国青年报以《银行业高利润时代走向终结》为题发表了对李先生“出关”后的第一次采访。此文强调金融业“走老路，就是走死路”。那么，金融业的新路和活路在哪里？本刊记者就此问题专访了李先生。他说，新三板是中国金融特别是资本市场的“最后一度”，是“最后一公里”。以新三板为标志的科技金融是第三次金融浪潮，是中国金融乃至世界金融“从良”的唯一出路。
新三板的“211工程”
“现在的创业板相当于创业成功板，企业前一年的净利润要达到三四千万，绝大部分企业都是不符合的”。中关村管委会的一位相关负责人告诉记者。目前，中关村一万八千家企业，真正上创业板的不到50家。如果把主板市场比喻成研究生，把创业板市场比喻成本科生，那么新三板市场就是重点高中。
“像高中生上清华北大基本是少数，国家意识到这点以后，就在中关村开始了新三板试点，让企业未来更有利于上创业板。”上述人士表示。目前，只有中关村的企业才能进入新三板，未来可能会很快发到全国其他高新技术园区。“到那个时候竞争就激烈。未来要建立第三交易所，就是接纳新三板的企业。”
在119家新三板挂牌的企业里面，上创业板的有5家，上中小板的有1家。各大银行、券商也都已经把矛头盯向这个新兴市场。
新三板为企业提供什么？一是资金，二是资本介入带来的管理转型和升级，三是架通了科技型新产品进入市场的桥梁。李才元强调，这第三条是最重要的。他说，新三板的间接服务对象包括旨在振兴中国科技生产力的“211”高校，新三板也要有自己的“211工程”。
所谓的“211”，就是两低一高一严：“两低”指进入门槛低、日常运行成本低；“一高”指违法违纪成本高；“一严”指严格把关科技型企业。
新三板的门槛低到什么程度？“只要有了科技立项、产品立项就可以进入，科技发明只要获得科技部门认可的就可以进入。而且新三板不能有盈亏的硬性标准，先要对无利科技型企业雪中送炭。放心，雪中送炭往往能赚到更多的钱。”李才元告诉记者。
他说：“新三板的服务时段，应该是刚刚有专利但还没进入厂房的过程，新三板是个建厂房的过程。处在走出实验室和大规模进入市场之间的阶段。”
如果说高校的实验室是孵化科技的，那么新三板就是孵化产品和产业，在科技孵化之后，以资本的力量实现批量化生产并进入产业阶段。“哪里有科技，哪里就应该有新三板。”在李才元看来，新三板应该不是一个单一的市场。新三板是为了科技创新而吸收民间资本，而民间资本是地域性的。因此新三板应该是星星之火，应该是民间金融的一部分，可以纳入当前正在进行的民间金融改革和创新大盘子。
虽然政府出台了一系列的财政税收政策扶持帮助高科技企业，能够进入新三板的企业也几乎都有政府资金的支持，但是单靠政府的力量毕竟是有限的，科技孵化器里更需要民间资金进入来促进科技发展。
试点阶段，进入新三板的标准主要有四条：第一注册在中关村园区；第二是科技型企业，包括文化创意类企业；第三是公司存续满两年；第四是有限公司变股份公司，通过券商进行改制，一般需要三个月时间。满足上述几个条件之后就可以进入新三板。
在李才元看来，新三板是为科技型企业专设的市场，，应该毫不动摇地坚持以科技发明为第一标准，不应该以小微为标准；而科技发明一定能够转换新的有利于民生的科技产品，出现新的消费方式甚至生活方式。另外，单纯的商业模式创新涉及不到生产力的提高，不是科技创新，不能成为进入新三板的标准。商业模式创新企业应该去主板、中小板、创业板。
“211工程核心就是一个严。进入新三板的企业应该只有一个标准，就是科技型创新，不论大小。严格把关科技型企业比什么都重要。如果说新三板以前更多的是限制投资者，将来更多将会是限制企业，哪些能进入哪些不能进入。如果新三板不能更好地担起扶持和服务科技创新的使命，就有可能出现资金和资本的又一次钱生钱空转。”李才元告诉记者。
转板哲学
新三板本身很难获得暴利，转上主板是可以获取暴利的，但不能轻易转板。
“转板条件主要不是看存续几年，而是看是否将新科技型产品实现了产业化。”李才元告诉记者。“新三板本身是个孵化器，过了一定时间之后，如果证明这个技术是成功的，可以进行批量化生产的，可以产业化，就具备了转板条件，因为那时科技变成了工程，变成了批量化的工业化的大生产。”
科学技术是从无到有，有了科学技术之后、完成工程化之前的这一阶段是新三板的服务使命，而这也应该成为转板条件的体现。虽然新三板完成不了科技从无到有的过程，但可以完成科技从有到优和变成民生产品的过程。一旦变成民生产品且工业化生产之后就可以转板。
“一个研制汽车的实验室和一个生产汽车的车间放在一块，显然不一样。以新能源汽车为例，从大学实验室里开出来不可能赚钱，只有从企业车间开出来进入市场并获老百姓追捧之后才能赚钱。新三板的服务时段就是大学实验室和企业车间之间。科技在工程化产业化之成为产品后，才能创造出实业和资源。”
“新三板转板条件也不应以股东人数为主要标准，不能搞形式主义，应该以科技是否成型，是否能够批量化生产，是否拿出产品为标准。”李才元告诉记者，“目前转板标准的设计有些形式化，机械、简单，没有很好地抓住科技-工程这个关键。”
纵观当下的新三板市场，政策支持、IPO预期是资金进入新三板的最大动力,而这也恰恰是新三板的最大风险和隐患。
在放松转板条件的预期下，很多资金从炒作创业板转战到炒作新三板，期望上演一出短期的资本盛宴而不是长期的“金融家宴”。这是不妥的。要知道，新三板=养女儿=金融家宴，转板=嫁女儿。父母和老公的区别就是两种资金的区别。
“新三板是个大的科技产业孵化器，只能承担科技产业孵化的功能，需要坚持价值投资的长线资金，鼓励长期持有，无论是个人还是机构投资者，短期内不应该也不可能收回投资,而长期可能是巨额利润。新三板一定是为了科技创新，是科技创新的大利好。要在制度设计上做到这一点。”李才元告诉记者。
作为有可能成为最后出现的资本市场，新三板可能是中国资本市场“洗心革面”的最后机会。如果新三板失败，中国资本市场就极有可能进一步癌变为赌场。新三板虽小，但是画龙点睛，它是中国资本市场的眼睛。
李才元建议:“请有关领导抽空看一本《工程哲学》，如果已看过，则最好在新三板设计中体现出来。资本市场乃至整个金融业的新思维在金融之外在工程之中。中国工程院组织多位博导历时3年完成的这本《工程哲学》值得金融界人士一读。我从中获益匪浅。到了跳出金融看金融的时候了，到了理性对待、齐心协力搞好金融的时候了。”
破题科技金融
任何一个实体经济的周期都经过三个阶段：实业、资源、科技-工程。二战之前，主要是大规模工业化进程，以实业为主，资源处在军事占领和殖民阶段；二战之后，各个殖民地国家开始独立，落后国家在补课工业化的同时大量出售国内自然资源，军事占领资源变为实业国和资源国之间的自由买卖和金融占领。这一阶段发生的金融危机都是资源性金融危机，直至爆发2008年全球资源金融危机。目前，整个世界正在进入了第三个阶段，各国纷纷开始进行新兴产业结构调整，发展科技成为世界大趋势。我们大家处在新科技浪潮的初期。
随着经济发展，分蛋糕的人越来越多，做蛋糕的人越来越少，只有靠科技本身不断拓展空间，才能支撑起人类经济的进步。以汽车为例，第一个阶段，一定是制造汽车，实业阶段。第二个阶段，大家都开上车必然导致石油短缺，这是资源阶段；第三个阶段，油少了，发展新科技，太阳能、电动车等新能源就出来了。李才元告诉记者。
与实体经济相对应，虚拟经济也分作三个阶段。从全球范围看，二次世界大战之前以实业金融为主流，2008年金融危机前以资源金融为主流，目前正在进行的后金融危机时代必将以科技-工程金融为主流。这是工业革命以来的三次金融浪潮。
“中国的科技金融刚刚起步，这个起步意义重大，而且必定反复很大。” 李才元告诉记者。科技金融是个完整的体系，有风投、科技银行等；体现在资本市场就是新三板。习惯了货币扩张加资源扩张的模式，科技金融创新在国内步履维艰。
中国改革开放30年正在走完一个完整实体经济周期和虚拟经济周期。
篇6
金融工程早期应用于金融风险管理领域，比如，商品期货的出现为投资者锁定了未来某个时间的商品价格，规避了价格波动的风险。虽然金融工程包含了所有金融产品创造和金融问题的解决过程等以创新为特色的更广泛领域，但金融风险管理作为金融工程的早期应用领域也一直是其核心内容。
二、金融工程在风险防范中的特点及优势
一般而言，金融工程风险管理可以做到在不改变原有风险趋势的情况下，设计一个风险趋势与原有业务刚好相反的头寸来对冲风险，实现表外业务与表内业务风险的完美中和。具体来说，与传统的风险管理方法相比，金融工程具有以下的特点及优势：
第一，定量化与模型化产生高准确性。金融工程风险管理是通过开发新型的金融产品来进行的，在产品的创造设计中引入了工程思维和数学建模等技术，使得开发出的新型金融产品定量化和模型化。应用定量化和模型化的产品，使得经济主体在管理风险中具有较高的准确性。以目前管理风险的主要工具金融衍生产品为例，由于其设计是以某一原有金融产品为基础，所以其价格也随着该基础工具有规律的波动，从而能够准确地进行风险对冲。
第二，市场化使得时效性强。金融产品的市场化是金融工程风险管理产品化发展的必然趋势。只有市场交易才能够使原来在机构内部解决或承担的风险得到分散。随着金融产品市场化的发展，市场流动性的提高，可对市场价格变化做出灵活的反应，使金融工程风险管理的时效性大大增强了。
第三，标准化与集中性导致的成本优势。通过金融衍生产品的场内交易可以将风险转移，同时交易的标准化和集中性使得寻找交易对手的信息成本大大降低，从而产生了较低的交易成本。此外，财务杠杆方式在金融衍生产品的集中交易的普遍采用，使用少量的保证金就能进行大额的交易，进一步节约了经济主体套期保值的资金成本。
第四，产品设计创造性具有更大的灵活性。金融工程在产品设计上具有创造性的特点，即为了适应风险管理的需求，将各种原有的金融工具进行组合或分拆，创设出相应的新金融产品。与传统金融工具相比，金融工程的产品创新特征使得所提供的新金融产品具有更大的灵活性。比如期权的买方不仅能规避标的资产价格剧烈波动带来的风险，而且在标的价格变动有利行权时获得收益。金融工程创造出来的金融产品，使交易者可以方便地随时根据需要抛补场内的衍生交易头寸，以通过市场交易来对冲风险。
三、金融工程法防范企业外汇风险的途径与具体措施
金融工程防范风险的主要途径是风险转移。由于在现实中，人们对风险的态度是不一样的，大致可分为风险厌恶、风险中性和风险偏好三种，通过在金融市场上交易金融衍生工具可以将风险在不同偏好的人中匹配。一般来说，风险厌恶和风险中性者的目标是用确定性代替不确定性，放弃了潜在的盈利机会，而风险偏好者选择不确定性，从而获得了潜在的盈利机会。从宏观上来看，虽然风险转移在总体上没有消除风险，但从微观上看，风险转移意味着风险在市场交易者之间进行了合理的配置，提高了市场参与者的总体效用。
在实践中，金融工程为风险转移提供了一些金融衍生工具，大致可以分为双向保值交易工具和单向保值交易工具。双向保值交易工具就是尽量消除所有的风险，包括风险的有利部分和不利部分，如远期外汇合约、货币互换合约及外汇期货合约等；单向保值交易工具是只消除风险的不利部分，而保留风险的有利部分，如外汇期权合约。
远期外汇合约。远期外汇合约又称期汇交易合约，是指合约双方在成交后不立即办理交割，而是事先约定币种、金额、汇率和交割时间等交易条件，到期才进行实际交割的外汇交易合约。若交割日期固定，称为定期远期外汇交易；若交割日期不固定，即只规定交割的期限范围，不规定具体的交割期，则称为择期远期外汇交易。例如：我国某进出口公司在某年6月15日签订了一份100万美元的出口合同，合同约定9月15日付款，当时美元对人民币的即期汇率为1：6.95，3个月远期美元对人民币汇率为1:6.68。为了避免人民币汇率上升过快的风险，该公司可以卖出3个月远期100万美元，将三个月后的美元汇率固定在1:6.68。这里远期汇率已经预期了人民币汇率升值，与即期汇率的差额就是公司承担的成本。如果预期3个月后人民币对美元升值不会太大，则可以采取部分保值的方法，比如50％。另外，如果不能确定外方货款的具体支付日期，公司为了规避在一定期限内汇率波动的风险，可以与可提供相应业务的银行签订择期远期外汇合约，选择在一定期限内交割。由于在择期远期外汇合约下，银行承担了更大的风险，因而公司需要支付更高的费用。
货币互换合约。货币互换合约又称货币掉期，是指合约双方将各自在获取成本上具有比较优势的货币和相应利息进行交换，以满足各自的货币需求。例如：因为在各自货币市场上的信用等级的差异，A企业和B企业分别可以以相对较低的成本获得美元和欧元，而同时各自又分别需要使用欧元和美元，此时，为了满足各自的货币需求，双方可以签订货币互换合约。
外汇期货合约。外汇期货合约是指交易双方约定在将来某个固定的时间以约定的汇率交易约定数量的外汇。外汇期货合约与远期外汇合约在设计原理上相同的，不同的是前者具有标准化的合同金额和标准化的的到期日，而且在固定的交易所交易，没有明确的交易双方，一般是通过竞价撮合交易，最终的结算是通过专门的清算所进行的，因此也不会有信用风险。 由于外汇期货合约的标准化，而实际中的合同约定条款多样化，有时需要应用比较复杂的套期保值技术才能确定完全相匹配的头寸和标的货币。
外汇期权合约。外汇期权合约是指合约双方签订协议，规定一方（期权买方）有权在约定的时点或时期以约定的汇率买卖约定数额某种外币资产，另一方（期权卖方）有义务满足对方相应的交易需求。为了获得期权，买方应向卖方支付一定的期权费用。当行权日或期限内，汇率有利行权时，外汇期权合约的买方可以选择行权，此时不仅规避了风险，还可以获得收益；否则可放弃行权，损失的是有限的期权费。例如，国内某出口企业签订了一笔200万美元的出口合同，合同约定进口商在6个月后付款，为了规避美元贬值带来的风险，该企业可以事先买入6个月期的200万美元的看跌期权。反之，如果该企业在一段时间后需要一笔外汇支付进口款，为避免外汇升值，可以买入相应期的看涨期权。
在应用金融工程防范风险的实践中，还应综合考虑如汇率走势预期、成本费用和合理保值头寸等方面的因素来达到最佳的保值升值目标。此外，以上金融衍生工具主要应用于防范价格风险，对于外汇波动引起的诸如数量风险和信用风险等，金融工程师也可以利用金融工程的构造与组合技术，开发、设计出相应的金融衍生工具和手段进行风险管理。
篇7
量化投资在国外的实践已经有了40多年的发展，我国的量化投资起步较晚，从2004年开始出现量化投资的产品，由于缺乏有效的对冲手段，直到2010年4月沪深300股指期货上市之后才能算是真正意义上开始涉足量化投资。[1]
2015年的中国股市跌宕起伏，杠杆配资引发了大幅上涨和断崖式下跌，股市出现罕见的千股涨停、千股跌停、千股停牌的奇观，众多机构投资者和散户蒙受了巨大的损失。但其中少数量化投资基金在大幅波动的市场中却表现相对稳定。量化投资基金和量化对冲策略的稳健，很快引起了全市场的关注，也成为近期银行、券商、信托等机构追捧的新的产品模式。
在此背景下，作者在本文中对于量化投资的概念、特点、策略、理论基础和发展做一个总结，希望为量化投资研究和实践做一些参考。
二、量化投资解读
（一）量化投资的定义
量化投资在学术界并没有严格统一的定义，现有的定义对于量化投资的定义的侧重点各有不同。本文对于量化投资的定义为：
量化投资是指将投资者的投资思想或理念转化为数学模型，或者利用模型对于真实世界的情况进行模拟进而判断市场行为或趋势，并交由计算机进行具体的投资决策和实施的过程。
（二）量化投资的特点
1.投资决策中能够客观理性，克服人类心理对投资决策的影响。传统投资的分析决策，大多数方面都由人工完成，而人并非能做到完全理性，在进行投资决策时，很难不受市场情绪的影响。[2]量化投资运用模型对历史和当时市场上的数据进行分析检测，模型一经检验合格投入正式运行后，投资决策将交由计算机处理，一般情况下拒绝人为的干预，这样在进行投资决策时受人的情绪化的影响将很小，投资过程可以做到理性客观。
2.能够通过海量信息的大数据处理，提高投资决策效率。我国股票市场上有近3000只股票，与上市公司相关的各种信息纷繁复杂，包括政策、国内外经济指标、公司公告、研究报告等，投资者靠自己手工的筛选根本就是力不从心。量化投资的出现为这个问题的解决带来了希望。量化投资运用计算机技术快速处理大量数据，对其进行辨别、分析、找出数据之间的关联并做出投资决策，大大减少了人工的工作量，提高了投资决策效率。
3.能够实现精准投资。传统的投资方法中认为投资是一门艺术，投资决策需要的是投资者的经验和技术，投资者的主观评价起到决定作用。而量化投资有所不同，尤其是在套利策略中，它能做到精准投资。例如在股指期货套利的过程中，现货与股指期货如果存在较大的差异时就能进行套利，量化投资策略和交易技术会抓住精确的捕捉机会，进行套利交易来获利。另外，在控制头寸规模方面，传统的投资方法只能凭感觉，并没有具体的测算和界定，而量化投资必须要设定严格精确的标准。[3]
4.能够快速反应和决策，把握市场稍纵即逝的机会。量化投资往往利用高速计算机进行程序化交易，与人脑相比它能够迅速发现市场存在的信息并进行相应的处理，具有反应快速、把握市场稍纵即逝的机会的特点。量化投资在速度上最出色的运用就是高频交易，与低频交易相对，高频交易是通过高速计算机，在极短的时间内对市场的变化做出迅速的反应并完成交易。[4]
5.能够有效地控制风险，获取较为稳定的收益。与传统投资方式不同的是，量化投资在获得较高超额收益的同时能够更好地控制风险，业绩也更为稳定。相关研究显示，1996年至2005年期间，量化投资基金与以所有传统主动型投资基金和偏重于风险控制的传统主动型投资基金的信息比率对比情况中，量化投资基金的信息比率都是最高，说明量化投资相对于传统投资，能够在获得更高的超额收益的同时，有效地控制风险。
三、量化投资的策略
一般的量化投资的策略指的是用来实现投资理念或模拟市场行为判断趋势从而获取收益的模型。量化投资需要权衡收益、风险、交易成本、具体的执行等各个方面，一般情况下这些方面会形成相对独立的模块。有时候量化投资策略模型也会将风险、成本等方面融合在模型中。
（一）国外量化投资策略的分类
国外习惯上将量化投资的策略分成两大类，一类是阿尔法导向的策略，另一类是贝塔导向的策略。阿尔法策略（alpha strategy）是通过量化择时和调整投资组合中不同资产的头寸大小来获取收益的策略;贝塔策略（beta strategy）是通过量化的手段复制指数或者稍微的超出指数收益的策略。[6]相比而言，量化指数的贝塔策略相对更容易，所以一般情况下所说的量化投资的策略指的是阿尔法策略（alpha strategy）。
阿尔法策略主要有两种类型，分别为理论驱动模型和数据驱动模型。
理论驱动模型是比较常见的类型，这些策略是运用已经存在的经济、金融学的理论，构建策略模型，进行投资决策。理论驱动模型根据输入的数据的不同可以进一步分类，主要有基于价格相关数据的策略和基于基本面数据的策略。
数据驱动模型广泛的被运用于股票、期货和外汇市场，因为采用的数学工具更为复杂，相对而言难于理解，目前使用的还不是很多。与理论驱动模型不同，数据驱动模型认为进行投资决策其实是不需要理论的支持，运用数据挖掘技术，可以从数据（例如交易所的价格数据）中识别出某种行为模式或市场趋势，进而进行预测或者解释未来的模式，从中获取收益。
（二）我国量化投资策略的分类
国内比较常见的量化投资策略主要有两种分类方式，一种是按投资标的所在市场分类区分的量化投资策略，分为现货市场和衍生品市场量化投资策略。现货市场包括股票市场、ETF市场和债券市场，衍生品市场包括商品期货市场、股指期货市场、国债期货市场、外汇市场和期权与其他衍生品市场，国内运用较多的是投资于商品期货和股指期货等期货市场。
另一种分类方式是分为两大类：判断趋势的单边投机策略和判断波动率的套利交易策略。[7]单边投机策略主要包括量化选股和量化择时，套利交易策略主要包括股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、另类套利策略等，目前国内普遍采用的是这种分类方式。
四、量化投资理论的发展
（一）投资理论的发展
量化投资的理论基础最早可以追溯到上个世纪50年代，Markowitz（1952）[8]第一次把数理工具引入到金融研究领域，提出了均值――方差模型和风险报酬与有效前沿的相关概念，这是量化投资接受的最早的严肃的学术成果。Sharpe（1964）[9]、Litner（1965）[10]、Mossin（1966）[11]在马克维茨研究的基础上得出了资本资产定价模型（CAPM），这是如今度量证券风险的基本的量化模型。
20世纪60年代，Samuelson（1965）与Fama（1965）[12]提出了有效市场假说（Efficient Markets Hypothesis，EMH），这为后来在新闻量化交易等方面提供了思路和理论支持。20世纪70年代，金融衍生品不断涌现，对于衍生品的定价成为当时研究的重点。Black和Scholes（1973）[13]将数学方法引入金融定价，他们建立了期权定价模型（B-S模型），为量化投资中对衍生品的定价奠定了理论基础。在该理论之后，Ross（1976）[14]根据无套利原则提出了套利定价理论（APT），该理论是资本资产定价模型（CAPM）的完善和发展，为量化投资中的多因素定价（选股）模型提供了基础，这也是Alpha套利的思想基础。
20世纪80年代，期权定价理论倒向微分方程求解;“金融工程”概念得以产生，金融工程着力于研究量化投资和量化交易。同期，学者们从有效市场理论的最基本假设着手，放宽了假设条件，形成了金融学的另一个重要的分支――行为金融学。
20世纪90年代，金融学家更加注重对于金融风险的管理，产生了诸多的数量化模型，其中最为著名的风险管理数量模型是VaR（Value at Risk）模型，这是量化投资对于风险控制的重要理论基础。[15]
20世纪末，数理金融对于数学工具的引入更加的迅速，其中最为重大的突破无疑是非线性科学在数理金融上的运用，非线性科学的出现为金融科学量化手段和方法论的研究提供了强有力的研究工具[16]，尤其在混合多种阿尔法模型而建立混合模型时是非常有效的一种技术。
（二）量化投资的数学和计算基础
量化投资策略模型的建立需要运用大量的数学和计算机方面的技术，主要有随机过程、人工智能、分形理论、小波分析、支持向量机等。[17]随机过程可以用于金融时序数列的预测，在现实中经常用于预测股市大盘，在投资组合模型构建的过程中，可以优化投资组合;人工智能的很多技术，例如专家系统、机器学习、神经网络、遗传算法等，可以运用于量化投资;分形理论用于时间序列进行预测分析;小波分析主要用于波型的处理，从而预测未来的走势;数据挖掘技术可以运用于数据驱动模型，还可以运用于设置模型的细节;支持向量机可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。
五、国内外量化投资实践的发展
（一）国外量化投资实践的发展
本文认为量化投资在国外的发展已经经历了四个发展阶段：
1.第一阶段从1949年至1968年：对冲阶段。该阶段是量化投资的萌芽阶段，该阶段具体的量化投资实践很少，主要是为量化投资提供的理论基础和技术准备，量化投资脱胎于传统投资，对抗市场波动，通过对冲稳定Alpha收益，但收益率低了。
2.第二阶段从1969年至1974年：杠杆阶段。在该阶段，量化投资从理论走入了实践。在投资思路上，因为原本的Alpha策略收益有限，通过放杠杆扩大第一阶段的稳定收益。实践方面，1969年，前美国麻省理工学院数学系教授爱德华・索普（Ed Thorp）开办了第一个量化对冲基金，进行可转债套利，他是最早的量化投资的者使用者。1971年，巴莱克国际投资公司（BGI）发行了世界上第一只被动量化基金，标志着量化投资的真正开始。
3.第三阶段从1975年至2000年：多策略阶段。在这一阶段，虽有一定的挫折，但总体上量化投资得到了平稳的发展。在投资思路上，由于上一阶段通过杠杆放大收益的副作用产生，放大以后的波动率又增大，从而转向继续追求策略的稳定收益，具体的手段是采用多策略稳定收益。实践方面，1977年，美国的富国银行指数化跟踪了纽约交易所的1500只股票，成立了一只指数化基金，开启了数量化投资的新纪元。[18]1998年，据统计共有21只量化投资基金管理着80亿美元规模的资产。[19]
4.第四阶段从2000年至今：量化投资阶段。这一阶段，量化投资得到了迅猛的发展，并且发展的速度越来越快。投资思路上，运用量化工具，策略模型化，注重风险管理。在实践方面，在2008年全球金融危机以前，全球对冲基金的规模由2000年的3350亿美元在短短的7年时间内上升至危机发生前的1.95万亿美元，受美国次贷危机的影响全球对冲基金规模有较大的回落，直到2008年之后，在全球经济复苏的大背景下对冲基金规模才开始反弹。
（二）我国量化投资的发展
本文认为，到目前为止，我国量化投资的发展的主要经历了三个阶段：
1.第一阶段从2004年至2010年：起步阶段。在这一阶段，由于我国没有足够的金融工具，量化投资在我国发展缓慢。2004年8月，光大保德信发行“光大保德信量化股票”，该基金借鉴了外方股东量化投资管理理念，这是我国最早的涉足量化投资的产品。2010年4月16日，准备多年的沪深300股指期货的在中金所的上市，为许多对冲基金的产品提供了对冲工具，从此改变了以前我证券市场只能单边进行做多的情况。
2.第二阶段从2011年至2013年：成长阶段。2011年，被认为是我国量化对冲基金元年，[21]而随着股指期货、融资融券、ETF和分级基金的丰富和发展，券商资管、信托、基金专户和有限合伙制的量化对冲产品的发行不断出现，这个阶段的量化投资真正意义上开始发展，促使该阶段发展的直接原因就是股指期货的出现。[20]
3.第三阶段从2014年至今：迅猛发展阶段。2014年被认为是“值得载入我国私募基金史册的一年”，基金业协会推行私募基金管理人和产品的登记备案制，推动了私募基金的全面阳光化，加速了私募基金产品的发行，其中包括量化对冲型私募产品。2014年称得上我国量化对冲产品增长最迅速的一年，以私募基金为代表的各类机构在量化对冲产品上的规模均有很大的发展，部分金融机构全年销售的量化对冲基金规模超过了百亿。
2015年，上证50ETF期权于2月9日正式推出，这对于对我国的量化投资有着极大的促进作用。4月16日，上证50与中证500两只股指期货新品种的上市给量化投资带来更多的策略的运用，金融衍生品的不断丰富和发展，为量化投资提供更多的丰富对冲手段，也提供了更多的套利机会。
六、总结
量化投资的技术、策略、硬件设施条件都在飞速的发展，与传统的投资方式相比，量化投资有着自身的特点和优势。尤其是量化对冲产品，以其长期稳健的收益特征，成为目前“资产荒”下对信托、理财产品和固定收益产品良好的替代产品。未来随着我国股指期货、融资融券、国债期货、期权等金融产品的不断创新，以及股指期货市场未来逐步恢复正常，量化投资发展前景不可限量。
参考文献
[1]徐莉莉.量化投资在中国的发展现状[R].渤海证券研究所：金融工程专题研究报告，2012.
[2]廖佳.揭开量化基金的神秘面纱[J].金融博览（财富），2014，（11）：66-68.
[3]王力弘.浅议量化投资发展趋势及其对中国的启示[J].中国投资，2013，（02）：202.
[4]Durbin，M. All About High-Frequency Trading： The Easy Way To Get Started[M]. McGraw-Hill Press，2010.
[5]蒋瑛现，杨结，吴天宇，等.海外机构数量化投资的发展[R].国泰君安证券研究所：数量化系列研究报告，2008.
[6]Rishi K. Narang. Inside the Black Box： The Simple Truth about Quantitative Trading[M]. Wiley Press，2012.
[7]丁鹏.量化投资――策略与技术[M].北京：电子工业出版社，2014.
[8]Markowitz，H.M.. Portfolio Selection[J].Journal of Finance，1952，2：77-91.
[9]Sharpe，W.F. Capital asset prices： A theory of market equilibrium under conditions of risk[J]. Journal of Finance，1964，19（3）：425-442.
[10]Lintner. The valuation of risk assets and the selection of risky investments in stock portfolios and capital budgets[J].Review of Economics and Statistics，1965，47（1）：13-37.
[11]Mossin.Equilibrium in a Capital Asset Market[J]. Econometrica，1966，Vol.34（4）：768-783.
[12]Fama，Jensen，and Roll. Investor sentiment and Stock Returns[J]. Journal of Political Economy，1969，（12）34-36.
[13]Black Fischer，and Myron Scholes，1973.The Pricing of Options and Corporate Liabilities[J].Journal of Political Economy，1973，81（3）：637-654.
[14]Ross.The arbitrage theory of capital asset pricing[J].Journal of Economic Theory，1976，13（3）：341-360.
[15]Jorion，Philippe.Value at Risk：The New Benchmark for Managing Financial Risk （3rd ed.）[M]. McGraw-Hill Press，2006.
[16]戴军，葛新元.数量化投资技术综述[R].国信数量化投资技术系列报告，2008.
[17]丁鹏.量化投资与对冲基金入门[M].北京：电子工业出版社，2014.
[18]郭喜才.量化投资的发展及其监管[J].江西社会科学，2014，（03）：58-62.
[19]Ludwig B.，Chincarini. The Crisis of Crowding： Quant Copycats，Ugly Models，and the New Crash Normal[M]. Wiley Press，2013.
[20]曾业.2014年中国量化对冲私募基金年度报告[R].华宝证券：对冲基金专题报告，2015.
篇8
一、金融工程内涵及特征
金融工程将经济领域的概念与工程管理领域的概念结合在一起，在我国属于一门新兴的学科，而且伴随经济的发展，这门新兴的学科重要性更加凸显。在金融发展中，金融工程使金融的管理更趋完善，管理方式更加科学，管理效率不断提高。从金融工程的狭义角度来看，金融工程是指利用计算机技术以及金融理论和数学理论等知识开发金融产品，推动金融产品的发展。而更广义的角度将金融工程理解为对采用工程化处理的模式来对待金融问题，对金融产品的开发、设计、交易以及风险管理等各个方面全方位的把握。金融工程系统化囊括了金融领域中出现的问题以及处理方式。当前。金融工程对风险管理表现出了创新的方法理念，并以最新的风险管理理论作为核心的理论。在风险管理中存在着以下特征。首先是金融工程的数理化特征。金融工程将数学、统计学以及计算机技术等知识应用在金融工程中，在专业性知识的支撑下，金融产品更加科学化，同时在风险管理中也呈现出定量化的特征。其次金融工程提高了对风险管理的技术程度，利用金融工程开展的项目，专业化程度更高。最后金融工程的工程化特征，金融工程的核心特征就是其工程化，也就是说采用无套利均衡分析，规避金融风险，提高市场套利几率。
二、金融工程在风险管理中的应用表现
在金融领域中存在的风险主要是指价格风险、投资风险以及风险。这些风险性因素的存在时刻的影响着资金总额在市场中的浮亏浮盈。金融工程的应用主要是为了减少这些风险性因素对金融市场所造成的破坏性影响。而其应用也主要从对这些风险的管理和控制中表现出来。
1.金融工程对价格风险的管理和控制
价格围绕价值上下波动这一价值铁律一直指挥着市场的行为，在市场接触到相关信息时就会形成价格的波动，而这种波动则会给市场主体带来资金安全收益的风险。金融工程对价格风险的管理与控制将主要是通过金融创新，通过提供价格风险管理工具以及衍生的金融商品所形成的金融工具创造经济价值，从而补偿因为市场波动带来的风险。金融工程对不同的价格风险提供了不同的管理和控制手段，从而保证对价格风险的有效规避。
2.金融工程对投资风险的管理和控制
投资风险是指投资者利用自己的闲散资金进行商业性的投资以实现在短期内获得相应收入，从而实现预期目标，但是在金融市场中的投资却时刻的受到风险性因素影响，投资者的资金很可能会受到亏损以致无法完成预期的目标。利用金融工程技术特别是其相关的衍生金融商品能够减少对投资风险的影响。在投资中可以利用多样化多元化的投资搭配模式对投资过程中的相关风险实现对冲，减少资金总量的流失。投资风险因投资的种类以及投资的时机而定，而金融工程中的相关数理分析将提供完备的技术分析体系以及思维方式，减少投资的盲目性，提高投资的针对性。
3.金融工程对风险的管理和控制
风险主要集中在公司的金融风险管理中，在现代企业中企业的所有权以及管理权是分离的，企业的管理者并没有拥有企业的绝大部分股权，在企业的盈利计划上虽然也考虑到企业的发展，但是绝大多数时候是从自身利益出发，谋求公司经营目标的实现。然而在长期的管理中因为对市场的判断以及自身的能力与意愿等因素影响企业经济效益的实现，人不能给公司经营带来收益最大化，为此在公司的发展中就需要对风险进行控制和管理，公司管理人员拥有公司的股份，这样管理人员的利益和公司的经营效果绑在一起，为公司的发展提供保证。
4.金融工程对数量风险的管理和控制
数量风险主要是指在市场经济中因为信息的不充分、可替代产品的出现以及市场需求的浮动等元素造成了数量的过多或过少的现象，也就是说数量上的不确定性造成了对投资总额的盈利收入影响。当经济主体因为利好的信息大量的创造市场供给，在有限的市场需求情况下就会形成过量的投资，投资资本回收不到位，很可能会造成对自身经济情况的改变。数量风险看似是从一个较小的经济主体出现，但是会影响到整个行业的发展，最后将影响到整个经济秩序以及经济体系。针对数量风险的控制与管理。金融工程提供了商品期权和宏观衍生金融产品等类型的金融产品。通过对这些新的产品的使用将分散交易过程中的数量风险。
三、金融工程在风险管理中的应用优势
金融工程应用在风险管理中实现了对风险的有效管理与控制，通过对资金的管理，规避了资金流失的风险。当然金融工程在管理中也存在着一些问题，例如金融工程应用范围较窄，金融工程主要以价格风险以及投资风险为主，在其他的应用方面较为有限，这也是其应用的一个局限。但是尽管存在应用局限问题掩饰不了其在应用中的优势。
1.金融工程提高金融机构的经营效率
金融工程在运用的过程中采取较为专业性的知识，通过这些专业的技术分析能够判断存在的投资风险问题。金融机构在进行金融产品的设计以及交易的过程中需要掌握相关的知识以及信息，而金融工程将能够为金融机构形成科学合理的金融组织模式以及治理机构，同时金融工程也将为金融机构提供科学准确的分析手段与分析方法。金融工程将完善金融体系的风险配置功能，能够提高金融机构管理风险的科学技术水平，从而提高金融机构在金融市场中的效率。
2.金融工程改善金融市场环境
金融工程的一个主要特征就是对风险的管理和控制，在深受信息影响的金融市场，一旦出现不利的信息，价格就会随着价值大幅度波动，一旦在风险管理落后的情况下参与到金融市场中就会受到市场风险的冲击。金融工程进行风险管理主要是通过风险分散和风险转移两种方式，风险分散的方式强调弱化风险的危害程度，通过不同的方式来实现投资，避免所有的投资资金都遇到风险。而风险转移是在风险即将到来或者是已经到来的时候将现有的投资资金转移安排到其他的投资项目中，规避在风险中存在的资金受损情况。
3.金融工程提高金融市场效率
金融工程在发展中能够向市场投放各种金融工具而这些金融工具为资金的流动提供媒介，在不同金融工具的相互组合中一方面为投资者提供了投资的机会，创造利润空间，另一方方面，这些不同的组合将有可能规避风险的效果，在市场经济中，投资者通过这些工具实现了资金的流转，同时也能够在金融市场中套利，对于投资者来说是皆大欢喜，而对于市场来说，市场活力被带动起来，市场更具商机。市场在金融创新的过程中能够实现效率的提高，投资者的选择空间放大，这些都潜在的为市场的快速发展创造条件。
4.金融工程有助于完善金融体系
金融工程在风险管理中的作用使得金融快速发展，同时也将促进金融发展经验的积累，有助于金融在发展中形成健全的金融体系，将金融的实践经验以及科学的方法论相结合，突出了金融发展的科学化特点。金融体系的完善离不开对金融风险的控制，而金融工程对风险管理中的作用将为金融体系做出重要的贡献，而且由于金融工程在发展中利用了前言性的金融知识以及数理信息技术知识，这些将为金融体系的发展奠定良好的知识基础，金融工程的运用将提高金融现代化水平。金融工程作为一门新兴的学科，无论是在金融工具的提供上还是金融风险的控制方法上都具有优越性，它能够为金融体制的健康发展提供支持，为了规避我国在金融发展中的风险，有必要加大对金融工程的研究与运用。
作者:张宇 单位:辽宁大学
参考文献：
篇9
作为一般本科院校新开设的金融工程专业，湖南工业大学的金融工程专业起步较晚，比较许多国外和国内众多高校金融工程专业的人才培养均是面对硕士研究生及博士以上层次，而专门针对本科生层次的人才教育，目前国内尚无可以参考的教育模式，因此设有金融工程专业的院校都应该结合自身的学科优势，制定具有本校特色的人才教育模式，向社会输送不同层次、不同类型且有专业特长的金融人才，这是制定和探讨金融工程人才培养的方向的一个重要议题。
1金融工程的人才需求
随着金融行业的飞速发展，以及互联网金融和大数据时代的到来，我国的金融行业呈现出了与以往的传统金融行业完全不同的一面，金融行业的竞争也已经从传统的金融服务转向了一些特定的金融工具，如何帮助客户来解决实际的金融问题，金融产品化和电子化已经成为市场的导向。金融业务网络化电子化的发展也要求金融企业根据社会人才需求的变化趋势，运用工科人才的教育管理思路，将金融市场中的高新技术引入专业课堂，调动各方资源和各类教学手段，开发出更符合市场要求的金融产品，力求为金融客户提供更科学、更优质的金融理财策划方案。这也表明金融工程在生活中已经得到了越来越广泛的应用，这也对我们开设金融工程的院校有了更高的要求。由于社会环境和历史等因素，我国的金融学科建设比起许多发达国家还处在相对落后的阶段，从金融学研究的发展情况看来，我国的研究主流依旧是对策性或者政策性的研究，对于涉及到数学应用的定量化模型和工程化方案的研究还是较少，这就使得政策性的应用方面有比较大的局限。随着金融业务全球化、国际化趋势的日益明显，我国的金融行业在面临巨大挑战的同时也蕴藏了巨大的商机，这也对培养金融工程专业人才的院校提出了严格的要求，作为金融工程专业人才的培养目标：首先应该完成在学理上金融工程专业所设置的基本科目，确定培养的人才是属于哪一种类型。其次应该针对市场的要求，培养相对应的金融工程人才，使得金融工程专业的学生在毕业以后能够尽快适应和应用所学的知识更好的服务自己所在的金融机构和岗位。根据金融工程专业的学科培养目标，我们培养的人才应该是属于应用型的金融技术人才，能够运用现代经济理论和方法，应用现代数理和信息技术的理论和方法，运用模型定量化处理金融收益和风险评估的问题，为金融市场的总体效率的提高和市场的稳定，不断创新和发展新的金融产品和方案。这样培养出来的金融毕业生能够在不断变化的国际和国内金融环境中适应不同的需求，满足大部分金融和非金融机构的要求。
2金融工程专业的培养目标
2.1金融工程专业的本质内涵
金融工程专业是指一个系列的有关金融工程学的课程组合，学生修完该系列的课程即具备了有关金融工程学的知识素养和技能，从而可以从事与该专业直接和间接相关的职业或者工作，作为一门典型的交叉学科，金融工程专业包含了一组涉及到现代金融经济理论方法，现代系统工程理论和方法，现代信息理论与方法的有逻辑关系的课程组合，这就对设置金融工程专业的院校老师提出了很高的教学要求，需要提升自身的教学水平来应对市场对学生提出的需求。
2.2金融学科的培养模式
为适应国际和国内金融行业的发展，又能适应区域经济的要求，防止学生所学和社会需求脱节之间的矛盾，金融学科和企业共同培养本科生的培养目标与能力体系需要重新构建，金融工程专业的本科阶段人才培养应该具备以下几个方面的要求：第一是扎实的经济金融理论素质，强调基础的经济金融理论教学。在金融工程本科院校的专业设置上应该立足于经济金融理论，这是培养合格的金融工程专业本科生的根本。第二是适度开设一些数学类课程，培养本科学生掌握比较基础的数学和统计学的技能。为适应现代金融的快速发展，让毕业生能够尽快适应日新月异的信金融环境，作为一名合格的金融专业学生掌握比较全面的数学和统计学的技能已经成为必须。因此开设概率论基础；经济数学；随机分析；运筹学；固定收益证券等课程，还有一些房地产金融；项目融资等课程供学生选修，这些课程的教学大纲充分体现了现代金融对数学的要求。第三是为了培养学生建模和分析数据的技巧，要求学生能够运用计算机软件对相应的金融数据进行处理分析，应用所学的金融学知识得出相应的金融运行规律。为此我们开设了：计算机R语言程序设计、SPSS应用、金融实证分析等课程，培养学生如何从复杂的经济环境中提炼出自己所需要要的数据，并且应用所学的经济学模型和计算机软件进行数据分析和处理并解决相应问题的能力。第四是构建金融工程的专业化课程，为了培养复合型的金融工程人才，围绕这个学科我们开设了金融工程学、公司金融、金融工程案例、金融风险管理等课程，学生可以通过学习了解相关的金融工具并利用相应的工具和策略来解决实际的金融问题。针对湖南工业大学金融工程专业起步较晚，硬件和软件设施都在逐步完善的情况下，所培养出来的金融专业人才在市场上和其他重点院校相比还是缺乏相应的竞争力，所以从长远角度出发，“校企”联合的办学模式更加适应于我们这种刚刚起步的金融工程专业院系。这一培养模式的主要特征有：①企业的需求就是学校确定人才培养目标的重要依据；②学校为主导，学院和企业共同参与人才培养方案的整个制定过程；③校企有机结合，人才培养和区域金融经济发展紧密结合；④校企共同建立教学资源和科研平台，构建一个科学合理的体系以及基础条件建设，同时又解决了学生实习难的问题。校企协同培养模式研究是以培养金融学科人才为目的，以高校，企业充分利用各自的环境和资源，以企业需求为导向，高校主导，企业参与培养出符合区域经济产业转型升级所需要的金融行业特色人才为目标，采取灵活多样的教学和科研方式，不再是传统意义上的单一和分散性的办学合作，而是围绕行业特点和需求来进行人才培养的一个相互联系和相互依存的有机整体。
3校企研合培养金融本科生的主要模式
3.1“校企”联合建立校内实验教学平台
工科类的高校应该利用其所具有的优势，通过政府政策相关的引导，高校的运营和管理，相关金融公司的通力合作，打造一个具有高规格的金融实验室，利用这个实验室学生可以实际操作在商业银行/证券公司以及其他一些相关的金融机构在实际业务操作中所运用的到的新型软件以及金融工具，并将其及时更新应用到金融实验室当中，而金融机构及相关的企业负责人也可以定期派相关的专家学者指导学生如何应用相关的软件，帮助他们更早的适应以后的工作环境。
3.2“校企”合作建立金融专业本科生的实践基地
金融学科是一门应用和实践性都要求很高的社会学科，金融工程专业的学生在学校里单纯靠书本和课堂知识的理论教学已经无法满足金融机构的人才准入要求。高校金融工程专业必须认清形势，及时更新人才教育观念，多与政府科研机构和本土企业互通有无，加快金融工程专业校外实习实践基地的建设，为了实现高校和企业之间联合办学的优势，培养出对接的金融专业人才，可以建立多样化与多层次的金融专业实习实践模式，可以开展认识实习、暑期实习、毕业实习等实践方式，在学生实习期间可以加强学生和企业之间的沟通和了解，训练学生的沟通和表达能力，同时在实习的工程中也可以发现自己的知识漏洞加以弥补，也可以发掘自己感兴趣的领域进一步加深知识的了解，在另一个方面可以帮助企业尽早的选拔所需要的人才进行重点培养，这样也能够节省企业的员工培训成本，同时缓解企业人力资源紧张的局面。
3.3校企联合采用“双教师“制联合培养学生
为了培养能够适应新金融环境下的金融专业本科生，我们即要求培养学生金融工程专业学生的理论知识又不能忽视他们的动手和应用和创新能力。所以我们可以采取“双教师“的培养模式。所谓的”双教师“制度是指在校内高校教师教授书本上的专业基础金融和经济知识，但同时又给他们配备一个在金融机构有丰富的从业经验又具有高水平金融理论知识的校外辅导教师，共同开展课题项目的研究。这样可以很好的弥补高校教师缺乏实际操作经验的弊端，帮助学生在掌握必要的理论知识的同时还可以接触到前沿的金融工具与金融市场，使得他们的动手和实践能力得到很大的加强，也更有利于他们将来在毕业的时候增强自身的竞争力。
4结语
本文以湖南工业大学经贸学院为例，阐述了金融工程专业培养的一种可行模式———“校企”联合的人才培养模式，对于本校刚刚起步的金融工程专业来说这种模式能够帮助毕业生更好的面对市场的竞争，同时也可以提升高校的金融专业本科生的质量和相应的科研水平，加快本校金融工程专业建设的进度。
参考文献：
[1]刘云，李阿利.地方院校研究生联合培养基地现状及发展趋势概论[J].当代教育理论与实践，2010（6）：23-25.
篇10
项目基金：本文系安徽省教育厅重点教学研究项目（2008JYXM070）、安徽工程大学教研项目（2012XJY22）的研究成果。
中图分类号：G642?????文献标识码：A?????文章编号：1007-0079（2012）31-0016-01
美国次贷危机爆发后，全球金融市场遭遇了1929 年以来最大的系统性金融海啸，全球经济放缓，我国经济也遭遇了巨大的压力。如何用科学的方法防范金融风险、制订符合经济规律的金融政策已引起政府部门和保险、银行、证券等金融单位的高度重视。然而目前国内金融人才，特别是既懂金融又懂统计的复合型人才相当稀缺，高校首先应当担当起培养此类人才的重任。[1-3]与此相关的人才培养模式的建立和实践需要科学化和系统化的研究，安徽工程大学数理学院统计学专业（风险管理与精算方向）通过六年的努力，为该专业的人才培养取得了一些有益的经验。
一、明确培养目标，优化培养方案
我校数理学院于2005年开始统计学专业（风险管理与精算方向）本科招生，专业设置围绕学校深度融合地方经济建设，主动为地方经济建设与社会发展服务的办学宗旨，在一定程度上推动了我校乃至安徽省风险管理与精算学科的相关教学与研究工作的深入开展，使金融风险的量化、控制等方面的研究更具科学化、系统化。
在专业建设之初，学校就将工作的核心确定为：明确培养目标，优化培养方案。因为培养目标是塑造人才的方向和模式，是衡量人才质量的主要依据。顺应时展的要求，适应高等教育发展由“人才供给主导型”到“社会需求主导型”的转变，准确定位培养目标，事关专业建设的成败。专业培养方案是高等学校人才培养的总体设计蓝图，是实现培养目标的关键。为此，结合实际将我校该专业的培养目标定位为“培养具有良好的数学、经济学与金融学素养，掌握概率统计、金融工程、保险学的基本理论和方法及计算机应用技术，能进行统计调查与数据分析、风险评估和风险管理，有较高外语水平的德、智、体全面发展的创新性应用型人才，为有志成为高级统计师、金融分析师、精算师的学生打下坚实基础”，同时进一步完善了培养规格要求，使之能更好地体现专业特色和新形势下对人才培养的要求。
二、不断优化课程体系，适时更新教学内容
2003年11月，高等学校统计学教学指导分委员会颁布了《统计学本科专业教学规范》，条例中明确了统计学专业课程设置的布局与课程结构，对我国高校统计学专业的课程设置提供了总的指导思想。[4]为确保培养目标的顺利实现，按照“以理论为基础，强化实践应用，突出金融特色”的原则对课程体系进行优化。
1.构建“平台+模块”的课程体系
培养计划中包括必修和选修两类课程。学生毕业要求控制在190～200 学分之间，由必修理论课学分、选修理论课学分、公共选修课学分、实践教学环节学分、综合素质学分五部分组成。课程平台结构由四个结构组成。
（1）基础教育课程平台。本课程平台由政治理论、人文社科、军事法律、自然科学（学科基础）、外语、体育、计算机应用基础等类课程构成。其中必修课程65学分，选修课程5学分。
（2）专业教育课程平台。本课程平台由概率论、常微分方程、运筹学、数理统计、时间序列分析、多元统计分析、定性数据统计分析、抽样调查、经济统计、统计预测与决策、随机过程、试验设计、西方经济学、国际金融、国际贸易理论与实务、计量经济学、货币银行学、会计学、利息理论、金融工程、数理金融、寿险精算、非寿险精算、保险学、再保险、风险管理与保险、证券投资分析与案例、公司理财等课程构成。其中必修课程110学分，选修课程12学分。
（3）实践教学课程平台。本课程平台由军事训练、认识实习、生产实习、课程设计、综合实验、社会实践、毕业设计等内容构成，主要培养学生的实践能力、动手能力和创新能力。主要课程包括抽样调查综合实验、统计预测与决策课程设计、会计电算化综合实验和“模拟股市”实验等，本平台需修满30学分。
（4）综合教育课程平台。由公共选修课和综合素质实践教育构成，其中公共选修课共设文史、社科、艺术、经管、自然科学、其他共六大类课程，要求学生至少选修5学分的课程；综合素质教育学分要求学生必须完成2学分，旨在鼓励学生参加各种创新实践活动，培养学生的创新能力和创业技能，提升学生的综合竞争力。
该专业的课程又可分为三个模块：统计学与数学模块、金融模块、计算机基础及应用模块。统计学与数学模块课程包括数学分析、高等代数、概率论、数理统计等，是基础，在前4学期内完成；金融模块课程包括西方经济学、会计学、国际金融、国际贸易、货币银行学、金融工程、数理金融、寿险精算、非寿险精算、保险学、再保险、风险管理与保险、证券投资分析与案例等，是特色，贯穿2～7学期；计算机基础及应用模块课程包括C语言程序设计、数据库程序设计、统计软件应用与开发等，是必要支撑，在2～7学期完成。
2.适时更新、充实教学内容
篇11
不一样的执着
为了采访路阳，记者在网上搜到了他这本著作的电子版，读完第一章就感受到了他的与众不同。
14年前，一个二本学校里的专科生，本来打算学点编程将来找个IT民工的工作，却因为在路边看了一本关于索罗斯的书，路阳萌生了将计算机和金融结合起来，走计算机和金融复合发展的职业规划，并将这个规划从那时到现在一直坚持了14年。
14年间，他从曲阜师范大学印刷工程专业的专科生，通过“专升本”成为计算机专业本科生，后来又考取了北京航空航天大学金融工程研究生，毕业后到软件公司做数据挖掘，然后到证券公司工作，在基金公司做数量研究员，并当上了基金经理，后又转投私募。
难怪推荐我采访路阳的中国量化投资学会创始人王瑞军先生说：“路阳是中国宽客精神的代表。”这种执着的韧劲儿不仅体现在他的职业发展道路上，更体现在他对打造一套稳健盈利的量化投资交易系统的坚持上。
据路阳介绍，从2007年开始研究复制沪深300指数开始，他就开始琢磨做一套稳健盈利的量化对冲系统，而这一坚持，到现在也有六七年的时间了。
在这六七年的时间里，他凭借出色的编程能力，用国际最顶尖的商务智能软件SAS编写了一整套包含择时、行业配置、个股选择、风险控制、风格管理、因子归因分析、自动下单在内的完整量化投资决策系统，并从2009年开始对这套系统进行反反复复的测试和修改。
“打造一套稳健盈利的量化投资交易系统绝非一朝一夕的事情。我一直觉得自己像在发明设计一辆汽车，汽车在刚发明的时候，还不如马车跑得快，不如马车跑得远，但是汽车跑过马车是不可阻挡的历史潮流。”路阳如是说，“同样，在绝对收益领域，量化投资比主观投资更稳健，更稳定，也是不可阻挡的趋势，这是由量化投资的基本原理和人性的弱点决定的。”
不一样的理论
生活中的路阳为人有些腼腆，说话声音不大，如果在与你聊天中接个电话，他都会有一脸愧疚，大概这是一些“技术男”的共性。不过，如果在和你谈到群体行为金融理论时，路阳马上就会变成另一个人――在Wind的讲座上，他的思维清晰、言语流畅，面对台下听众的问题会很快用通俗易懂的语言给出令人满意的答案。
对他来说，群体行为金融理论这一概念是经过自己多年来对量化投资的深入研究和对传统理论的不断反思才提出的，是经得起实践检验的，而且他深知，虽然坚持是一种巨大的力量，但是很多时候就怕坚持错了方向。这也正是路阳不断对量化投资的理论基础进行反思并以炼金术士来警醒自己的原因。
这一理论也得到国际学术界的关注，2013年美国行为金融与经济学会邀请路阳参加在芝加哥举行的“第五届行为金融与经济学年度会议”，并作关于群体行为金融理论与应用的发言报告。
该会议是行为金融研究领域非常有影响力的学术会议，经常有诺贝尔经济学奖获得者参与。
在路阳的书中，他说这是一套可以获得诺贝尔经济学奖的理论。当然，这只是戏言，但不可否认的是，这是一套可以登上大雅之堂的理论，是符合诺贝尔奖的科学思想的理论，甚至在该群体行为金融理论框架下，2013年同时获得诺贝尔经济学奖的两个学术冤家――有效市场理论的提出者法玛和行为金融学派的代表人物席勒也变成了对立的统一。
群体行为金融理论在理论基础上继承了行为金融理论的市场观，但更强调市场的群体行为特征。
它的资产定价模型以法国社会心理学家，群体心理学的创始人古斯塔夫・勒庞在《乌合之众》一书中揭示的群体一般行为特征为理论基础，强调群体的行为完全不同于个体的行为，个体都要受到群体的影响。
但是该理论并非直接对群体心理进行建模，而是认为人的群体心理会映射到资产价格上，对资产价格进行群体行为分析。而行业板块、题材概念都是市场中常见的群体划分维度。
路阳认为，群体行为金融理论绝不是一个学术象牙塔里的理论，而是对投资实务总结、升华的开放理论体系。巴菲特、索罗斯、西蒙斯都在利用群体心理获利;基本面是群体博弈定价的想象基础;波浪理论只是群体心理周期的经验总结;将个股置于其所处的群体中进行分析，更容易发现“异动”。
在路阳的量化投资理论体系中，除了群体行为金融理论之外，另一大理论基石就是统计学中的大数定律，他甚至提出是否利用了大数定律是区别量化投资与赌博的唯一标准。
路阳非常认同西蒙斯从数据出发而不是从模型出发的建模思路，而所有从数据出发的模型，本质上都是在利用统计学中的大数定律。
不一样的系统
可以说群体行为金融理论的提出，完全是来源于路阳的量化投资系统研发实践，反过来也可以说，路阳的量化投资交易系统也是在群体行为金融理论思想的指导下完成的。也就是说整个系统就是一个知行合一的系统，是一套将群体行为科学理论与现代数据挖掘技术融为一体的系统。
这个系统有这样几个非常显著的特点。
首先，将风险管理放在第一位。路阳认为市场中唯一可以确定的就是充满了不确定，所以系统对风险控制的设计不可谓不细致，包括多元化的“无影灯”阿尔法源，策略闭环认错机制，基于大样本数据的模型检测，各种自适应性设计等等。
其次，非常强调对资产定价因子的发现和度量。“我们的系统本质上就是建立了一个有效的机制迅速的发现和评价当前市场状态下有效因子，给有效因子更高的推荐权重，而不是我们强加给系统我们喜欢的因子。”路阳说，他的思想就是要在这个兵无常势、水无常形的市场里，以市场之心为心。当然，目前在市场上，并不是全都如路阳这样，一些给系统加入自己看好的因子的“专家”们也大有人在，或许他们觉得用这个被自己看重的因子得出的结论更能彰显自己在这一行业中的专业性吧。
在阐述对资产定价深刻理解的重要性的时候，路阳举了一个有趣的例子：三个人坐电梯从一楼到十楼。一个原地跑步，一个做俯卧撑，一个用头撞墙，他们都到了十楼。有人问他们是如何到十楼的？一个说是跑上来的，一个说是俯卧撑上来的，一个说是用头撞墙上来的。当你对资产定价因子没有深刻认识的时候，赚钱的时候，你可能并不知道你是如何赚到的;同样亏钱的时候，你也不会知道如何亏掉的，在牛市里人人都觉得自己是股神，而事实上你可能只是一个被随机致富的幸运儿。
第三，就是利用大数定律，通过多品种的，短周期的交易，使通过数据统计挖掘发现的规律能够很好的释放出来。所以路阳的这套群体行为金融量化投资交易系统的资金管理很大，甚至可以做到三五十亿的规模，换手率也比较高。
最后，系统的设计遵循简单、直接、有效的原则。只有简单直接的系统才有更好的执行力。“做一套全自动的量化投资系统并不难，难的是执行。”做过多年量化投资系统测试的路阳深有感触，“复杂的系统一旦遇到问题就很难找到问题出在哪里，所以很难执行下去。”而路阳的群体行为量化投资交易系统已经达到一点鼠标，基本可以不管不问，让其自动执行的执行力。
不一样的理念
与路阳交流，并没有出现我之前一直担心的问题，他会不会说出一堆我这个文科生听不懂的数学、物理方面的专业术语。相反，他一直在用非常浅显的语言跟我表达他对量化投资的理解。
他说量化投资并不是什么神奇的武功，只是一种淡定的投资哲学。在他看来，这里的哲学并不是抽象、晦涩的哲学理论，而是《专业投机原理》作者、被《巴伦周刊》誉为“华尔街终结者”的维克托所说的“所谓‘哲学’，是你对于人生与世界深信不疑的一套特定见解”。
在路阳的量化投资哲学里并不追求各种内功心法、各种招术，追求的是对市场群体行为的深刻理解，对资产定价的准确把握，对投资理念的系统化执行力。与很多追求发现圣杯的宽客不同，在他看来，资产管理所管理的并不仅仅是资金，更是投资人的信誉度，在资产管理行业口碑就是圣杯。
如何获取投资者的信任，路阳列举了两种方式，一种是通过用高深的数学模型，物理方法，别人听不懂的术语，英文单词，高智商，高学历来包装，营造出一种神秘感和专业性，以此获取投资者的信任;另一种方式是做一套投资者都能看得懂的系统，将盈利的基本原理和风险点都能跟投资者沟通清楚。
路阳最推崇的海外基金公司并不是西蒙斯的文艺复兴科技，而是由一群行为金融学者创建的LSV资产管理公司和由诺贝尔经济学奖获得者法玛的学生创建的AQR资产管理公司。
这两家资产管理公司有着共同点，即它们都是非常有学术底蕴的科研型资产管理公司，他们都使用相对透明的量化投资策略。今年前者的管理规模达到830亿美元，后者的管理规模达到1050亿美元，其客户都是以大型机构客户为主。
目前，路阳的群体行为金融量化投资交易系统的定位是获得年化收益率20%左右，最大回撤力争控制在5%以内，不管牛市熊市还是震荡市都能稳健盈利的系统。
但是稳健和博取市场眼球往往是矛盾的，所以他希望通过群体行为金融理论的宣传和品牌建设来破解这一矛盾，他说这好比两条腿走路，只靠一条腿是走不远的，只靠资金曲线是很脆弱、很偶然的，只靠品牌忽悠更不行，一定要把这两点结合在一起。建立一套让投资者能看得明白、听得明白、用着放心的绝对收益量化资产管理系统。
不一样的格局
篇12
二、量化宽松货币政策退出机制: 分析框架
(一) 量化宽松货币政策退出: 时机、目标和工具
1. 量化宽松货币政策退出的时机
后危机时代退出量化宽松货币政策要以平稳退出为原则，以防止蔓生出诸多外部性问题。在经济一体化，金融全球化背景下，由于存在蝴蝶效应和多米诺骨牌效应常常会导致一国的货币政策调整对其他国家造成严重的影响。由于各国经济发展的差异，政策调整的灵活性和时滞性，量化宽松货币政策的退出对发达国家和新兴经济体的影响是不同的，有可能仅是冲击，也有可能会导致危机。因此，科学把握量化宽松货币政策退出的时机十分重要。
量化宽松货币政策退出会使经济体系的流动性下降，资金成本上升，金融机构惜贷，实体经济部门的消费和投资减少，对复苏中的经济十分不利。2013 年4 月12 日纽约黄金期货与伦敦现货金价格全线暴跌，创下2011 年7 月以来最低水平，同时也宣布金价正式步入熊市，主要原因是美联储会议的多位委员要求在年中缩减并在年终结束量化宽松货币政策。从历史上看，金融危机后的经济复苏往往是脆弱的，过早退出宽松的货币政策会约束经济增长所需的货币供给，抑制经济复苏，导致经济二次衰退。在应对1929 - 1933 年经济大萧条时，美联储运用退出宽松货币政策的策略时就曾出现失误。1936 年美联储因为担心美国的商业银行会运用存放在美联储的巨额准备金去发放贷款，有可能导致信贷扩张无法控制，美联储开始大幅度提高准备金率来吸收这些准备金，即采取紧缩的货币政策。这种政策的失误断送了美国从1933 年开始的经济强劲复苏，并引发了美国在1937 - 1938 年间的经济衰退。
量化宽松货币政策退出过迟，则会导致资产价格泡沫和通货膨胀。一般来说，经济萧条时，市场缺乏信心使得广义货币增速较低。一旦经济恢复增长，伴随着市场修复和信心恢复，经济体系中的流动性就会逐渐激活，转化为实际通货。如果经济复苏后量化宽松政策退出过迟，就可能引发大规模通胀。因为经济复苏后，经济体中汹涌的流动性不仅会影响到实体经济，也会进入到一般商品市场、大宗商品市场、股票市场、债券市场和房地产市场等，带动各类资产价格上升，催生资产价格泡沫。以美国为例，美国股市的道琼斯指数从金融危机时最低的6469 点涨到了2014 年12月26 日的18103. 45 点，创道琼斯指数历史最高点。纳斯达克综合指数从金融危机时最低的1265点涨到了2014 年12 月26 日的4814. 94 点。其原因就是， 2001 年9. 11事件后，美联储长时间实行宽松的货币政策，联邦基金利率始终在低位徘徊，使得美国累积了大量的资产泡沫，随着泡沫的破灭，导致了2008 年金融危机的爆发。如果当时美国宽松的货币政策早一些退出，那么资产泡沫累积以及金融危机爆发的可能性就会大大减少。
2. 量化宽松货币政策退出时宏观经济指标的设定
确定量化宽松货币政策退出时机的关键是对宏观经济状况的科学判断。具体有四个标准: 财政赤字率是否已经接近或者达到警戒线; 就业状况是否出现好转; 通货紧缩的压力是否消除; 持续性的需求增长态势是否已经确立。
3. 量化宽松货币政策退出时货币政策目标的选择
根据美国的经验，在常规的货币政策环境下，货币政策的首要目标是币值的稳定。但在经济受金融危机影响而陷入衰退时，经济增长和就业就应当取代币值稳定而成为制定货币政策的首要目标。伯南克曾多次表示，是否退出量化宽松货币政策取决于两个指标: 一是失业率降至6. 5% 以下; 二是通胀率升至2% - 2. 5%。达到这两个指标的关键因素是要看美国的经济表现。伯南克曾两次表态都指出: 我们的政策绝不是预先确定的，而是取决于新的数据和经济前景。换言之，美联储退出量化宽松政策的前提条件是夯实美国经济的复苏基础，即美国经济在没有宽松政策刺激下仍能稳步改善，到失业率降至6. 5%以下时，就可以考虑调整和退出量化宽松货币政策。
( 二) 量化宽松货币政策退出: 工具选择
不同的货币政策工具不仅具有不同的成本和风险，而且其宏观经济效应有较大的差异。当确定量化宽松货币政策退出时，央行面临的下一个问题是退出时的政策工具选择，工具选择的原则要有利于复苏阶段央行货币政策目标的实现。量化宽松货币政策的实质是扩大央行资产负债表的规模，使基础货币供给增加，并且增加的规模超过维持现有利率水平需要的水准，量化宽松货币政策具有下列特点: 一是央行货币投放规模尚未导致通货膨胀时，持续保持较低的利率水平和较高的储备水平。二是为了达到储备存款目的，央行运用购买政府债券的方式投放基础货币。三是根据市场上对流动性的需求，确定商业银行在央行储备存款的水平，并通过扩大央行负债的方式来实现。在本次金融危机中，各国央行主要采取数量宽松与信贷宽松的政策对资产负债表的结构进行调整，进行规模扩张。因此，量化宽松货币政策的退出也主要体现为央行资产负债表的再平衡，一方面是为了避免因该政策的退出而导致经济出现再次衰退，另一方面也是为了回收市场过度充裕的流动性。另外，在量化宽松货币政策退出的工具选择上，也应当小心谨慎，通常采用的工具主要是通过提高法定存款准备金比例，公开市场回购和窗口指导等数量工具来实现回收流动性，降低对通货膨胀的预期。要尽量避免采用提高利率和再贴现率等价格工具。因为这类货币政策工具有可能进一步加大市场主体的负担，导致消费和投资需求减少，使经济再次陷入衰退之中。从美联储退出量化宽松货币政策的实践看，由于美联储的资产负债表膨胀不会导致通胀上升，美联储既有撤出刺激措施的工具，也有能力回收流动性。因此，美国的量化宽松政策退出工具主要选用公开市场出售美联储持有国债和证券，财政部发行短期票据回笼资金再存入美联储，进行逆回购协议、提高超额准备金率和将部分超额准备金转换成定期存款再存入美联储等。
( 三) 量化宽松货币政策退出: 路径选择
无论是从宏观经济的平稳复苏还是从央行货币政策调控的现实需要看，在经济复苏阶段，量化宽松货币政策的退出应该是循序渐进的，退出策略应保持及时性和渐进性，即量化宽松货币政策的退出要根据实体经济、金融市场和就业复苏状况分步骤实施。
第一步是自动退出。当金融市场融资功能得到恢复，一部分量化宽松货币政策工具的使用频率不断下降趋于停用，金融市场稳定的目标也基本实现，这时自动退出量化宽松货币政策就具备了基本条件。在这种情况下，只要央行不再继续运用短期流动性工具，随着已投放的短期贷款陆续到期或提前偿还，短期流动性就可以自动收紧。
第二步是主动退出。当明确住房市场见底回升，整体经济状况持续好转时，央行的货币政策基调就可以适时转变。因此，房地产市场和消费信贷复苏情况做出准确合理的趋势性判断，是央行确定何时主动实施量化宽松货币政策退出的关键所在。
第三步是全面退出。当财政政策与货币政策的刺激效果明显体现，实体经济及就业状况进一步改善，公开市场的利率操作目标基本实现。量化宽松货币政策就可以全面退出。从美国的具体情况看， 2013 年6 月美联储明确发出退出量化宽松货币政策信号之后，给予了市场一定的时间加以适应，即采取了缓慢退出的策略。所以在2013 年12 月美联储发表声明，宣布将从2014 年起调低长期债券购买额为750 亿美元。同时，美联储在声明中强化了利率政策前瞻指引，暗示将在更长时间内维持超低利率。美联储的具体退出政策又分为两个阶段: 第一阶段，当金融机构的资产负债表得以修复时，美联储采用数量手段，主要方法是减少购买债券的规模，但是升息的可能性较小; 第二阶段，当企业和家庭的资产负债表得以修复时，市场上的货币供应量加速上升，流动性宽松后，美联储使用价格工具和数量工具收回流动性，开始调高利率水平。升息是量化宽松货币政策退出的最重要标志。
三、实施量化宽松货币政策的负面影响
量化宽松货币政策的实施在反危机中具有积极的作用。央行通过购买证券、扩大可接受抵押品范围等方式缓解了金融市场流动性，提振了市场信心，拯救了一些濒临破产的金融机构和企业，有效地防范了系统性金融风险的发生，但是，量化宽松货币政策的实施也带来了负面影响。
首先，央行的独立性受到影响。央行过多地承担政府救助职责，很大程度上制约了其制定和实施货币政策的独立性。实施量化宽松货币政策，央行不仅购买私人部门发行的证券，而且购买长期国债，从而使财政趋向货币化，加大了货币供给量与财政赤字的关联度，形成货币政策被财政政策绑架的局面，最终以通货膨胀来换取经济增长。同时，央行直接干预了市场定价机制，市场利率水平不能反映真实的资金需求和贷款人的风险承受水平，加大了宏观调控的难度。
其次，整体流动性过剩导致金融监管难度加大。金融机构的资产证券化派生了大量金融衍生品，影子银行体系进一步推进了广义流动性膨胀，成为全球资本流动性过剩的创造者。在危机救助过程中，向市场注入大量流动性成为各国央行的主要救助手段。随着危机的逐步缓解，如果大量流动性始终充斥市场，将为未来的通货膨胀埋下隐患。
再次，可能引发各国央行的系统性风险。在应对金融危机的过程中，主要经济体央行具有政策出台时间的一致性，政策措施上的趋同性和政策决策间的相关性使救助措施具有前所未有的一致。这虽然有助于增强应对金融危机的力度，但也使主要经济体央行的货币政策互相牵制，对本国货币政策的走向难以把握，增大了各国央行决策中的道德风险和全球央行体系的系统性风险。
最后，进一步恶化了相关贸易体的经济形势。量化宽松货币政策的最直接的表现之一是使本国货币大幅贬值，这有利于本国的出口行业，但是也导致相关经济体的货币升值。尤其对于那些处于金融危机漩涡中的出口导向型新兴经济体而言，有可能引发贸易摩擦，并传导了通货膨胀。
另外，量化宽松货币政策的退出，美联储面临内部和外部的双重约束。一方面，美国面临的高额财政赤字和不断攀升的失业率，使美联储退出量化宽松货币政策必须步步谨慎; 另一方面，量化宽松货币政策的退出也会给全球经济，尤其是新兴经济体带来了巨大冲击。
四、退出量化宽松政策对全球经济的影响
在危机管理中，量化宽松货币政策的实施为金融市场及实体经济注入了较为充裕的流动性，创造出了一个较为宽松的货币政策环境。美联储在2013 年12 月份启动退出量化宽松货币政策，无论如何小心翼翼，无论退出的时间持续多久，美国作为全球经济的中心，美元作为世界货币，其未来相对于过去更加偏紧的货币政策，都会给全球，尤其是新兴市场国家带来负面效应。量化宽松货币政策退出预期以及即将到来的实际退出已经并将继续对全球金融市场产生冲击。
(一) 国际资本从流动性过剩到流动性短缺
量化宽松货币政策实施的两大前提是通货紧缩和零利率，这种政策主要通过改变中央银行资产负债表的方式以刺激流动性的增加，使市场产生通货膨胀的预期，从而刺激投资的增加和经济的复苏。在量化宽松的货币政策作用下，联邦基金利率保持在0 - 0. 25% 的水平。随着美国启动逐步退出量化宽松政策消息出台，市场预期就发生转变，美国抵押贷款利率和债券长期收益率便开始大幅上升。量化宽松货币政策若完全退出，全球金融利率水平会继续上升，全球流动性会逐渐收紧。国际资本市场的流动性就会从量化宽松货币政策实施时的过剩转变为退出后的短缺。
(二) 资产缩水、泡沫崩溃
美国量化宽松货币政策的实施，向全球输出了大量的资本，资本的涌入导致资产价格的持续上涨，泡沫增加。一旦美联储退出量化宽松货币政策，全球资本流动性必将收紧，资产价格泡沫有可能崩溃，高价格的资产有可能暴跌，全球财富会缩水。最重要、也是影响最大的是房产和股票价格，如果这两个价格出现剧烈波动，其影响范围将大大超出其市场本身，而对一国的宏观经济和货币政策效果产生严重冲击。由于全球大宗商品交易主要以美元标价和结算，美国量化宽松货币政策引发的全球流动性泛滥、美元贬值和通胀预期上升，推高了金属、粮食和能源等大宗商品价格。
所以，美联储实施退出量化宽松货币政策战略，美元汇率走高就会对大宗商品价格形成压制。
(三) 从通货膨胀到通货紧缩
美国量化宽松政策退出的标志是美联储的加息，美联储加息意味着全球货币流动性的收紧。货币流动性的减少会使物价水平下降，导致通货紧缩。物价的持续下跌使得企业获利空间减少甚至亏损，这将导致企业缩小生产经营规模，甚至裁员。同时，企业利润的下降导致员工收入减少，居民收入的减少也抑制了消费。物价下跌、失业率上升、居民总体的收入减少，导致社会个体的财富缩水。最终使社会的经济增长受到抑制，陷入通货紧缩。
(四) 全球汇率的波动反转
美国量化宽松货币政策的退出意味着美元流动性的收紧和美元的走强。同时也意味着降低美国国内货币供给，提升美国债券收益率，导致美元升值进而提高美元资产的吸引力。美元汇率变化是国际资本流动的重要风向标，根据历史经验，美联储升息后往往带来美元的持续走强。因此，美国量化宽松货币政策退出通过美元非美元货币的传导，使得全球其他货币贬值，对全球汇率市场的均衡产生较大影响。
(五) 对新兴经济体产生巨大冲击
从上世纪80 年代到2008 年，新兴经济体金融危机的爆发与美国货币政策变动有一定的关系，而且每次新兴经济体危机都爆发于美国货币政策由宽松向紧缩的转折时期。每当美联储采用宽松政策扩张资产负债表释放美元时，就会导致过剩的流动性，这些流动性首先影响新兴经济体。
由于新兴经济体的市场不完善，市场规制不健全，常常会导致资本的暴利。这些流动性冲入新兴经济体，导致其金融资产价格上涨，信贷扩张、通货膨胀加剧和经济泡沫; 而当美国货币政策转入紧缩，步入加息周期时，原先进入新兴经济体的资本就会回流、导致新兴经济体国内的流动性紧缩、金融资产价格大跌，引发金融市场动荡，甚至产生金融危机。量化宽松货币政策若退出，美国经济的持续复苏也会吸引更多的资金流入美国，加上美元升值的预期，会继续将国际资本大量从新兴经济体撤出，回流到美国，并在一定程度上造成金融市场动荡，可能会诱发局部金融危机。此外，自金融危机以来，在超低利率和美国四轮量化宽松货币政策的刺激下，美元已超越日元成为全球主要的套息交易货币，投资者以极低的成本套入美元，然后投资于高利率或高收益的国家，获取高额回报。一旦美国货币政策转向，美元套利交易平仓，也会引起美元大规模回流，将导致其他国家金融市场出现剧烈动荡，这将会对新兴市场经济增长、资产价格等产生负面影响，加剧新兴市场货币贬值压力和宏观经济调控压力。
五、结语
篇13
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：
