金融科技，來源于國外“Fintech”一詞，即Finance+Technology的縮寫，沃頓商學(xué)院將其定義為“用技術(shù)改進金融體系效率的經(jīng)濟行業(yè)”。
金融科技在中國的發(fā)展階段，可以大致分為早期信息化階段、互聯(lián)網(wǎng)階段、移動化階段、智能化階段和未來全面變革五個階段。目前金融行業(yè)已經(jīng)逐漸邁入“智慧金融”階段，金融機構(gòu)對科技人員、資源的投入逐漸加深。大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等前沿技術(shù)將進一步改造金融行業(yè)營銷、風(fēng)控、投研、投顧、產(chǎn)品創(chuàng)新、客戶管理等環(huán)節(jié)。
在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)逐步成熟的今天，以大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能為代表的創(chuàng)新技術(shù)正正在席卷眾多傳統(tǒng)行業(yè)，金融業(yè)以其龐大的市場容量成為市場焦點。這一次，技術(shù)創(chuàng)新的核心目標將聚焦于信用、風(fēng)控、投資等多個領(lǐng)域。因此，技術(shù)創(chuàng)新對于金融業(yè)的影響將愈加廣泛和深入，這也是互聯(lián)網(wǎng)金融和金融科技(Fintech)的重大差異。
隨著大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能對金融業(yè)的變革，傳統(tǒng)的金融業(yè)正與信息技術(shù)、數(shù)學(xué)模型、數(shù)據(jù)分析相結(jié)合，向量化金融發(fā)展。量化金融包含量化交易、量化研究、量化定價、量化風(fēng)控等各個方面。實際上，量化金融已經(jīng)存在很長時間，如量化投資在海外已經(jīng)有三十多年的歷史，并且由于量化模型的紀律性和系統(tǒng)性，量化投資收益穩(wěn)定，市場規(guī)模和份額不斷擴大，得到了越來越多投資者的認可。
量化金融分析師從事行業(yè)非常廣泛，包括投資銀行、基金公司、券商金融工程、資產(chǎn)管理公司、私募公司、Fintech公司等。工作職能包括量化研究、量化交易、量化風(fēng)控、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法、系統(tǒng)開發(fā)和運維、模型和咨詢等。根據(jù)Glassdoor統(tǒng)計，美國量化分析師的平均年薪已達到接近13萬美元。下圖展示了量化金融的行業(yè)和崗位分布情況。>>>點擊咨詢量化金融分析師行業(yè)前景如何?
資料來源：券商研報
在國外，AI量化投資已經(jīng)屢見不鮮。據(jù)調(diào)研公司 LCH 在今年初出具的調(diào)研報告，美國業(yè)績排前 20 的對沖基金，包括橋水基金、索羅斯基金，全部采用計算機根據(jù)算法自動交易。據(jù)國際基金評級機構(gòu) Morningstar 數(shù)據(jù)顯示，截止 2017 年 7 月，機器人投顧管理的資產(chǎn)將近 3900 億美元，而在七年前這項數(shù)字幾乎為零。接下來的 10 年，機器人投顧管理的資產(chǎn)將達到 5 萬億美元。
在國內(nèi)，根據(jù)Wind統(tǒng)計，2018年國內(nèi)券商共有59家設(shè)有金融工程團隊，共發(fā)布7425份研報，其中深度研報808份，研報累計閱讀總量超過24萬次。海通證券、天風(fēng)證券、興業(yè)證券的金融工程團隊發(fā)布的研報總量位居前三。
資料來源：Wind
縱觀目前階段下的金融科技創(chuàng)新方向，我們認為，大數(shù)據(jù)、人工智能和區(qū)塊鏈將是繼互聯(lián)網(wǎng)/移動互聯(lián)網(wǎng)之后的Fintech發(fā)展的三大核心技術(shù)基礎(chǔ)。如大數(shù)據(jù)可以運用于大數(shù)據(jù)貸款、反欺詐、用戶畫像和精準營銷方面，人工智能可以運用于智能客服、智能投顧、智能風(fēng)控等，區(qū)塊鏈技術(shù)可以運用于對賬與結(jié)算、電子合同、智能合約等。除此以外，還有云計算、數(shù)據(jù)庫、爬蟲技術(shù)等，都將對金融業(yè)產(chǎn)生進一步的變革與創(chuàng)新。
人工智能在金融領(lǐng)域中的應(yīng)用，相較于大數(shù)據(jù)而言的核心突破在于深度學(xué)習(xí)、智能分析和智能決策。大數(shù)據(jù)、云計算、智能硬件以及后續(xù)的區(qū)塊鏈技術(shù)等都是支撐人工智能上層技術(shù)的基礎(chǔ)。在金融領(lǐng)域，人工智能主要有以下四類應(yīng)用：①自動報告生成，②金融智能搜索，③量化交易，④智能投顧。
自動報告生成技術(shù)主要使用自然語言處理技術(shù)，廣泛運用于投資銀行、證券研究。在量化交易中，常運用機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、知識圖譜等作為量化策略的輔助。在資產(chǎn)管理行業(yè)中，智能投顧得到了越來越廣泛的應(yīng)用。>>>點擊了解量化智能投研應(yīng)用課程
作為量化金融從業(yè)者，不僅需要過硬的編程技術(shù)和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，更重要的是對金融市場的深刻理解，否則無論數(shù)學(xué)、編程多厲害，很可能在做無用功，不能得到好的效果。量化金融行業(yè)需要的是編程、數(shù)學(xué)和金融兼修的人才，因此是許多純金融或純理工背景的從業(yè)者感興趣的話題。 >>>點擊咨詢?nèi)绾芜M入量化金融行業(yè)?
在這里我們推薦的量化金融的入門書籍有：《Python金融大數(shù)據(jù)分析》、《Python金融實戰(zhàn)》、《Python金融數(shù)據(jù)分析》、《Algorithmic Trading》、《信號與噪聲》等進行學(xué)習(xí)。此外，如果時間比較緊張，也可以通過報名量化金融分析師AQF證書進行系統(tǒng)性的學(xué)習(xí)，該證書目前為量化金融領(lǐng)域較為權(quán)威的水平認證證書，該證書可作為量化金融職業(yè)能力考核的證明，以及專業(yè)技術(shù)人員崗位聘用、任職、定級和晉升職務(wù)的重要依據(jù)。 >>>點擊咨詢AQF相關(guān)問題
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1.1. 量化金融產(chǎn)品發(fā)展
量化投資在海外已有三十多年的歷史，而國內(nèi)量化基金的發(fā)展則明顯滯后。在2010年之前，國內(nèi)量化基金市場發(fā)展緩慢，公募基金產(chǎn)品以指數(shù)型基金為主，私募產(chǎn)品主要包括ETF套利和封轉(zhuǎn)開套利等。量化基金真正為國內(nèi)投資者所關(guān)注是在2008年金融危機期間，由于美國次貸危機，加上國內(nèi)期指推出預(yù)期，許多海外量化從業(yè)人員歸國尋找發(fā)展機會，為市場提供了大量專業(yè)化人才。到了2011年之后，量化基金開始快速發(fā)展，隨著量化選股和多因子體系在國內(nèi)落地以及股指期貨和融資融券推出，公募基金中指數(shù)增強和主動量化型產(chǎn)品增多，量化對沖類產(chǎn)品如期現(xiàn)套利型產(chǎn)品得到快速發(fā)展。
但2015年6月股指期貨受限、保證金比例提升，使得量化對沖類策略受到了比較大的沖擊，基金管理人開始向其他方向拓展，促進了如CTA、期權(quán)策略、FOF等量化產(chǎn)品的豐富。此外，商品期權(quán)、原油期貨等衍生品陸續(xù)上線，量化基金開始從原來的低風(fēng)險量化對沖策略轉(zhuǎn)向主動量化策略。 截止2018年9月，國內(nèi)私募量化基金管理規(guī)模估算約2000億元，公募量化基金(不含被動指數(shù)型基金)產(chǎn)品規(guī)模約1200億元。
資料來源：券商研報
截止2018年三季度，國內(nèi)量化私募產(chǎn)品主要集中在市場中性策略、CTA策略、指數(shù)增強策略。
資料來源：券商研報
在Institutional Investor’s Alpha發(fā)布的全球?qū)_基金百強名單中，管理規(guī)模前10名中有多家機構(gòu)以量化交易而出名。海外對沖基金中，量化策略規(guī)模占比估算約20-30%，與國內(nèi)目前量化基金占比只有6%而言，國內(nèi)量化基金仍有非常巨大的發(fā)展空間。長期而言，如果衍生品工具出現(xiàn)進一步的豐富和放松，可能是國內(nèi)量化策略發(fā)展的重要拐點。
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