金融科技，來(lái)源于國(guó)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(jìn)金融體系效率的經(jīng)濟(jì)行業(yè)”。

　　金融科技在中國(guó)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(dòng)化階段、智能化階段和未來(lái)全面變革五個(gè)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(jī)構(gòu)對(duì)科技人員、資源的投入逐漸加深。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等前沿技術(shù)將進(jìn)一步改造金融行業(yè)營(yíng)銷、風(fēng)控、投研、投顧、產(chǎn)品創(chuàng)新、客戶管理等環(huán)節(jié)。

　　

　　資料來(lái)源：券商研報(bào)

　　在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)逐步成熟的今天，以大數(shù)據(jù)、云計(jì)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(chǎng)容量成為市場(chǎng)焦點(diǎn)。這一次，技術(shù)創(chuàng)新的核心目標(biāo)將聚焦于信用、風(fēng)控、投資等多個(gè)領(lǐng)域。因此，技術(shù)創(chuàng)新對(duì)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。

　

　　資料來(lái)源：券商研報(bào)

　　隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能對(duì)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(jià)、量化風(fēng)控等各個(gè)方面。實(shí)際上，量化金融已經(jīng)存在很長(zhǎng)時(shí)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(jì)律性和系統(tǒng)性，量化投資收益穩(wěn)定，市場(chǎng)規(guī)模和份額不斷擴(kuò)大，得到了越來(lái)越多投資者的認(rèn)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(yùn)維、模型和咨詢等。根據(jù)Glassdoor統(tǒng)計(jì)，美國(guó)量化分析師的平均年薪已達(dá)到接近13萬(wàn)美元。下圖展示了量化金融的行業(yè)和崗位分布情況。

　　

　　資料來(lái)源：券商研報(bào)

　　在國(guó)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(bào)告，美國(guó)業(yè)績(jī)排前 20 的對(duì)沖基金，包括橋水基金、索羅斯基金，全部采用計(jì)算機(jī)根據(jù)算法自動(dòng)交易。據(jù)國(guó)際基金評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu) Morningstar 數(shù)據(jù)顯示，截止 2017 年 7 月，機(jī)器人投顧管理的資產(chǎn)將近 3900 億美元，而在七年前這項(xiàng)數(shù)字幾乎為零。接下來(lái)的 10 年，機(jī)器人投顧管理的資產(chǎn)將達(dá)到 5 萬(wàn)億美元。

　　根據(jù)Wind統(tǒng)計(jì)，在國(guó)內(nèi)2018年國(guó)內(nèi)券商共有59家設(shè)有金融工程團(tuán)隊(duì)，共發(fā)布7425份研報(bào)，其中深度研報(bào)808份，研報(bào)累計(jì)閱讀總量超過(guò)24萬(wàn)次。海通證券、天風(fēng)證券、興業(yè)證券的金融工程團(tuán)隊(duì)發(fā)布的研報(bào)總量位居前三。

　　

　　資料來(lái)源：Wind

　　縱觀目前階段下的金融科技創(chuàng)新方向，我們認(rèn)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(dòng)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(yùn)用于大數(shù)據(jù)貸款、反欺詐、用戶畫像和精準(zhǔn)營(yíng)銷方面，人工智能可以運(yùn)用于智能客、智能投顧、智能風(fēng)控等，區(qū)塊鏈技術(shù)可以運(yùn)用于對(duì)賬與結(jié)算、電子合同、智能合約等。除此以外，還有云計(jì)算、數(shù)據(jù)庫(kù)、爬蟲技術(shù)等，都將對(duì)金融業(yè)產(chǎn)生進(jìn)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(jì)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(dòng)報(bào)告生成，②金融智能搜索，③量化交易，④智能投顧。

　　自動(dòng)報(bào)告生成技術(shù)主要使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)，廣泛運(yùn)用于投資銀行、證券研究。在量化交易中，常運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、知識(shí)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(lái)越廣泛的應(yīng)用。

　　

　　資料來(lái)源：券商研報(bào)

　　

作為量化金融從業(yè)者，不僅需要過(guò)硬的編程技術(shù)和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，更重要的是對(duì)金融市場(chǎng)的深刻理解，否則無(wú)論數(shù)學(xué)、編程多厲害，很可能在做無(wú)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，因此如何進(jìn)入量化金融行業(yè)是許多純金融或純理工背景的從業(yè)者感興趣的話題。

　　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(shí)戰(zhàn)》、《Python金融數(shù)據(jù)分析》、《Algorithmic Trading》、《信號(hào)與噪聲》等進(jìn)行學(xué)習(xí)。

　　此外，如果時(shí)間比較緊張，也可以通過(guò)報(bào)名量化金融分析師AQF證書進(jìn)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(rèn)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(jí)和晉升職務(wù)的重要依據(jù)。

量化金融分析師(簡(jiǎn)稱AQF ，Analyst of Quantitative Finance)由量化金融標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)(Standard Committee of Quantitative Finance，SCQF)主考并頒證，是代表量化金融領(lǐng)域的專業(yè)水平證書。 >>>點(diǎn)擊咨詢AQF證書含金量

　　

課程適合人群：

　　金融工程/數(shù)學(xué)專業(yè)背景的同學(xué)/工作人士，希望進(jìn)一步學(xué)習(xí)Python編程以及在量化投資的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用；

　　非金融工程專業(yè)背景的同學(xué)/工作人士，希望迅速成為寬客；

　　金融相關(guān)人員，希望學(xué)習(xí)如何系統(tǒng)的做量化策略；

　　個(gè)人投資者，希望系統(tǒng)學(xué)習(xí)掌握量化投資相關(guān)的實(shí)務(wù)技能，從模型開發(fā)，回測(cè)，策略改進(jìn)，搭建穩(wěn)定的量化交易系統(tǒng)。>>>點(diǎn)擊咨詢AQF課程相關(guān)問(wèn)題

（點(diǎn)擊上圖了解課程詳情）

　　量化金融分析師AQF核心課程體系：

　　1、《量化投資基礎(chǔ)》

　　主要涵蓋了量化投資領(lǐng)域的必備知識(shí)，包括：基本面分析、技術(shù)分析、數(shù)量分析、固定收益、資產(chǎn)組合管理、權(quán)益、另類投資等內(nèi)容。

　　2、《Python語(yǔ)言編程基礎(chǔ)》

　　包含了Python環(huán)境搭建、基礎(chǔ)語(yǔ)法、變量類型、基本函數(shù)、基本語(yǔ)句、第三方庫(kù)、金融財(cái)務(wù)實(shí)例等內(nèi)容。旨在為金融財(cái)經(jīng)人提供最需要的編程方法。

　　3、《基于Python的經(jīng)典量化投資策略》

　　包含了最富盛名，最基本的量化交易思想和交易策略。例如：海龜交易模型、Logistics模型、配對(duì)交易模型、波動(dòng)擴(kuò)張模型、Alpha模型、機(jī)器學(xué)習(xí)(隨機(jī)森林模型、主成分分析)、深度學(xué)習(xí)(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))等內(nèi)容。

　　4、《量化交易系統(tǒng)設(shè)計(jì)》

　　旨在學(xué)習(xí)量化交易系統(tǒng)的具體知識(shí)，包括過(guò)濾器，進(jìn)入信號(hào)，退出信號(hào)，倉(cāng)位管理等詳細(xì)內(nèi)容，并指導(dǎo)學(xué)員設(shè)計(jì)涵蓋個(gè)人交易哲學(xué)的量化交易系統(tǒng)。

　　5、《量化實(shí)盤交易》

　　旨在為解決實(shí)際量化交易策略搭建過(guò)程中的一些問(wèn)題提供較優(yōu)解決方案。 >>>點(diǎn)擊咨詢AQF相關(guān)問(wèn)題

　　

　　掌握Python及量化投資技能，我們能做什么?

1、熟悉中國(guó)主要金融市場(chǎng)及交易產(chǎn)品的交易機(jī)制；

2、熟知國(guó)內(nèi)外期貨交易、股市交易的異同點(diǎn)和內(nèi)在運(yùn)行機(jī)制；

3、掌握經(jīng)典量化交易策略細(xì)節(jié)及其背后的交易哲學(xué)；

4、掌握金融、編程和建模知識(shí)基礎(chǔ)，擁有量化交易實(shí)盤操作能力；

5、具備獨(dú)立自主地研發(fā)新量化交易策略的能力；

6、掌握量化交易模型設(shè)計(jì)的基本框架，以及風(fēng)險(xiǎn)管理和資產(chǎn)組合理論的實(shí)際運(yùn)用；

7、掌握從策略思想——策略編寫——策略實(shí)現(xiàn)餓完整量化投資決策過(guò)程；具備量化投資實(shí)戰(zhàn)交易能力。

　　

　　

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