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投行 Banker 每天都在玩的金融建模,真的很難嗎?

發(fā)表時間: 2021-09-28 13:48:27 編輯:Tansy

提起金融,大多數(shù)人可能會條件反射地想到"華爾街" "投行",以及金融人士常說的"Financial Modeling"。其中Financial Modeling更是讓許多外行人看來無比"高大上"。那么這個"Financial Modeling",到底是一種什么樣的存在呢?

提起金融,大多數(shù)人可能會條件反射地想到"華爾街" "投行",以及金融人士常說的"Financial Modeling"。其中Financial Modeling更是讓許多外行人看來無比"高大上"。那么這個"Financial Modeling",到底是一種什么樣的存在呢?

Financial Models是什么?

一句話概括Financial Model就是加減乘除四則運算計算一個時間段內(nèi)的各種參考數(shù)值(比如常用的各種index),用來給投資分析師寫報告或者調(diào)研時參考用。不過不是只有四則運算就很簡單很low,背后其實涉及了很多邏輯判斷、匯率轉(zhuǎn)換、時間時差轉(zhuǎn)換、每個時間點對應的值存儲。有人曾將建模形象地比作"蒸餾咖啡"的過程:

咖啡豆是"10K/10Q/SEC Fillings";

研磨工具為Excel表格等軟件或語言;

濃萃精華為最終的Thesis,即投資觀點。

因此,一杯好喝的"金融咖啡",不僅需要優(yōu)良的咖啡豆,還需要給力的研磨工具,方能得到一份精致的濃萃精華,來做出這樣一杯滿意的咖啡。以一個典型的投資案例的財務模型為例,總體來看,所有分析都匯總在不同的sheet里:

金融建模

1. 最基本的三張財務報表:利潤表、資產(chǎn)負債表、現(xiàn)金流量表(歷史+未來預測)

2. 為了完成對公司業(yè)績的預測,還要對公司所處的市場規(guī)模以及公司未來的表現(xiàn)進行預測:


金融建模

3. 在回報倍數(shù)(X_Cal那一頁)的計算中,用到各類DCF或者PE Comparable等常用的模型。下圖是另外兩個實戰(zhàn)的模型,利用WACC和DCF等等去估值一個公司的價值。

4. 敏感性分析:針對投資人最關心的兩大指標(回報倍數(shù)和IRR),基于各種最重要的場景進行敏感性分析,包括:投資方式(股權?債券?混合?)、資產(chǎn)注入的不同形態(tài)、未來的PE以及未來的EPS等等。

金融建模

5. 在個別復雜的情況,還需要針對Equity或者Loan的不同Class或者Tranche進行拆分然后具體的分析。

6. 交易員有時候也會拿Excel來做各種金融產(chǎn)品的價格估算和交易執(zhí)行策略的安排,雖然看起來簡單,但是后臺對接著龐大的Bloomberg各類接口以及各大牛逼碼農(nóng)開發(fā)的各類超級接口和復雜的后臺邏輯。

Financial Models的應用

偏會計或財務方面:財務三張報表的歷史及預測;

偏項目投資或項目管理方面:NPV/IRR等模型;

偏股權及債券投資方面:市場規(guī)模預測、投資價值預測(DCF及Comparable等等)等等、針對各種股權的回報預測;

偏交易方面:針對各類金融產(chǎn)品(FX、衍生品等等)的模型估算和執(zhí)行策略等等。

量化金融分析師(簡稱AQF,Analyst of Quantitative Finance)由量化金融標準委員會(Standard Committee of Quantitative Finance,SCQF)主考并頒證,是代表量化金融領域的專業(yè)水平證書。 >>>點擊咨詢AQF證書含金量

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課程適合人群:

金融工程/數(shù)學專業(yè)背景的同學/工作人士,希望進一步學習Python編程以及在量化投資的實戰(zhàn)應用;

非金融工程專業(yè)背景的同學/工作人士,希望迅速成為寬客;

金融相關人員,希望學習如何系統(tǒng)的做量化策略;

個人投資者,希望系統(tǒng)學習掌握量化投資相關的實務技能,從模型開發(fā),回測,策略改進,搭建穩(wěn)定的量化交易系統(tǒng)。

量化金融分析師AQF核心課程體系:

1、《量化投資基礎》

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

2、《Python語言編程基礎》

包含了Python環(huán)境搭建、基礎語法、變量類型、基本函數(shù)、基本語句、第三方庫、金融財務實例等內(nèi)容。旨在為金融財經(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、配對交易模型、波動擴張模型、Alpha模型、機器學習(隨機森林模型、主成分分析)、深度學習(人工神經(jīng)網(wǎng)絡)等內(nèi)容。

4、《量化交易系統(tǒng)設計》

旨在學習量化交易系統(tǒng)的具體知識,包括過濾器,進入信號,退出信號,倉位管理等詳細內(nèi)容,并指導學員設計涵蓋個人交易哲學的量化交易系統(tǒng)。

5、《量化實盤交易》

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掌握Python及量化投資技能,我們能做什么?

1、熟悉中國主要金融市場及交易產(chǎn)品的交易機制;

2、熟知國內(nèi)外期貨交易、股市交易的異同點和內(nèi)在運行機制;

3、掌握經(jīng)典量化交易策略細節(jié)及其背后的交易哲學;

4、掌握金融、編程和建模知識基礎,擁有量化交易實盤操作能力;

5、具備獨立自主地研發(fā)新量化交易策略的能力;

6、掌握量化交易模型設計的基本框架,以及風險管理和資產(chǎn)組合理論的實際運用;

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

  

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