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　　講了什么?

　　我們首先一起來(lái)看CFA一二級(jí)完全相同的這個(gè)章節(jié)：Fintech in Investment Management。這個(gè)章節(jié)總共分成七個(gè)section。

　　Section1～2 總體介紹&什么是Fintech

　　Section 1：總體介紹。

　　Section 2：什么是Fintech?

　　我們?yōu)槭裁匆獙W(xué)習(xí)Fintech呢?Fintech是金融(Finance)與科技(technology)碰撞的火花。它使用大數(shù)據(jù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)衡量投資機(jī)會(huì)、優(yōu)化投資組合和規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。現(xiàn)在它不僅被量化投資者使用，連基本層面的投資者也在使用這些工具和技術(shù)做投資決策。此外，它還影響了投資顧問(wèn)服務(wù)和財(cái)務(wù)記錄保管，可以說(shuō)是改變了金融這個(gè)行業(yè)提供服務(wù)的方式。Fintech覆蓋的領(lǐng)域主要包括：大型數(shù)據(jù)集分析、以人工智能為例的分析工具、自動(dòng)交易、智能顧問(wèn)以及財(cái)務(wù)記錄保管?？偟膩?lái)說(shuō)，它在實(shí)務(wù)中拋頭露面的頻率越來(lái)越高，所以我們應(yīng)該去了解它。CFA一+二級(jí)智能***計(jì)劃在線咨詢

　　Section3~5 介紹了Fintech領(lǐng)域常見(jiàn)的名詞

　　Section 3：大數(shù)據(jù)

　　除了解釋大數(shù)據(jù)這個(gè)概念以及它的性質(zhì)，書(shū)上還詳細(xì)講解了大數(shù)據(jù)的來(lái)源以及它面臨的挑戰(zhàn)。

　　Section 4：高等分析工具：人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)

　　人工智能技術(shù)的目標(biāo)是使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)表現(xiàn)出與人類(lèi)相當(dāng)、或是優(yōu)于人類(lèi)的認(rèn)知能力和決策能力。而機(jī)器學(xué)習(xí)最初是人工智能的一小部分，由于發(fā)展前景促使機(jī)器學(xué)習(xí)成為研究的前沿，可以說(shuō)是“青出于藍(lán)而勝于藍(lán)”。這部分用大量筆墨介紹機(jī)器學(xué)習(xí)，并介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的兩個(gè)類(lèi)型：監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，由此可見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的重要性。

　　Section 5：數(shù)據(jù)科學(xué)：從大數(shù)據(jù)中提取數(shù)據(jù)

　　這部分內(nèi)容簡(jiǎn)潔，共有兩個(gè)知識(shí)點(diǎn)：處理數(shù)據(jù)的方法和數(shù)據(jù)形象化。

　　Section6~7是Fintech的應(yīng)用

　　Section 6：Fintech在投資管理中的一些應(yīng)用

　　總共包含四種應(yīng)用，分別是文本分析與自然語(yǔ)言處理(NLP)，智能顧問(wèn)，風(fēng)險(xiǎn)分析和算法交易。

　　Section 7：分布式賬本技術(shù)

　　分布式賬本技術(shù)這個(gè)名詞大家可能比較陌生，但說(shuō)到“區(qū)塊鏈”，是前段時(shí)間非?；鸬囊粋€(gè)詞，區(qū)塊鏈就是一種分布式賬本技術(shù)。這部分的內(nèi)容分成兩點(diǎn)：無(wú)需授權(quán)網(wǎng)絡(luò)與需授權(quán)網(wǎng)絡(luò)，以及在投資管理中的應(yīng)用。無(wú)需授權(quán)網(wǎng)絡(luò)的典型例子“比特幣”又是大家如雷貫耳的，這就是分布式賬本技術(shù)的應(yīng)用之一：加密貨幣。還有一個(gè)常見(jiàn)的應(yīng)用叫做支付標(biāo)記化(Tokenization)，這個(gè)在銀行工作的同學(xué)可能聽(tīng)過(guò)，是一種對(duì)賬戶敏感信息進(jìn)行保護(hù)的技術(shù)。

　　Fintech總結(jié)

　　總的來(lái)說(shuō)，這一章節(jié)Fintech的內(nèi)容主要以名詞解釋為主，相關(guān)的方法和最前沿的應(yīng)用也都是熱點(diǎn)，可以結(jié)合實(shí)務(wù)來(lái)理解。正文部分沒(méi)有計(jì)算，沒(méi)有案例分析，也沒(méi)有例題。

　　Machine Learning

　　接下來(lái)我們?cè)倏?a href="http://www.h8045.cn/cfa/cfa2.shtml" target="_blank">CFA二級(jí)R8的section 7 Machine Learning，共分為以下五個(gè)小節(jié):

　　7.1 數(shù)據(jù)分析學(xué)的重點(diǎn)關(guān)注

　　這一節(jié)講解了數(shù)據(jù)分析學(xué)的六大重點(diǎn)，有助于后面機(jī)器學(xué)習(xí)的討論。

　　7.2 什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?

　　這一節(jié)正式開(kāi)始介紹什么是機(jī)器學(xué)習(xí)，主要講解了機(jī)器學(xué)習(xí)的定義以及它的三個(gè)組成元素TPE: Task, Performance measure and Experience.

　　7.3 機(jī)器學(xué)習(xí)的類(lèi)型

　　這一節(jié)講解了機(jī)器學(xué)習(xí)的類(lèi)型，主要分為Supervised learning(監(jiān)督式學(xué)習(xí))和Unsupervised learning(非監(jiān)督式學(xué)習(xí))。這也是CFA考試大綱中新增的三個(gè)知識(shí)點(diǎn)的其中一個(gè)，需要重點(diǎn)掌握這兩種類(lèi)型的定義及特點(diǎn)。這一節(jié)協(xié)會(huì)給出了4道例題，均為概念題，不涉及計(jì)算，難度系數(shù)不大，所以大家只要掌握相關(guān)的概念即可。

　　(小鉆石)7.4 機(jī)器學(xué)習(xí)算法

　　這一節(jié)主要講解了機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，具體細(xì)分如下圖所示：

　　其中Penalized Regression、CART和Random Forests主要用于Supervised learning; Clustering Algorithms和Dimension Reduction主要用于Unsupervised learning; Neural Networks比較特殊，通常用于Supervised learning，但在reinforcement learning(which can be unsupervised)中也十分重要，所以處于中間位置。這也是考綱中新增的三個(gè)知識(shí)點(diǎn)的其中一個(gè)，并且協(xié)會(huì)給出了6道例題，主要還是考察這幾種算法的概念，同樣難度系數(shù)不大，同學(xué)們可以放心~

　　7.5 監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí): 訓(xùn)練

　　這一節(jié)主要講解了model training，從而幫助我們更好的理解機(jī)器學(xué)習(xí)以及model training跟其他一些多元線性回歸模型的區(qū)別。我們需要重點(diǎn)掌握Training的五大步驟，這也是新增的三個(gè)知識(shí)點(diǎn)中的最后一個(gè)。這一節(jié)沒(méi)有例題。

　　Machine Learning總結(jié)：

　　總的來(lái)說(shuō)，這幾個(gè)知識(shí)點(diǎn)考綱要求的都是“describe”，原版書(shū)中考察的也都為概念題，不會(huì)涉及計(jì)算，所以對(duì)于這部分新增的內(nèi)容大家不必過(guò)于擔(dān)憂，只要掌握相關(guān)的概念即可。

　　CFA三級(jí)道德&權(quán)益的Fintech

　　最后，我們來(lái)看三級(jí)道德和權(quán)益中的相關(guān)內(nèi)容。

　　CFA三級(jí)涉及到的Fintech內(nèi)容非常少。

　　在道德新增的reading 5 Overview of the Asset Management Industry and Portfolio Management中，提到了近年來(lái)資管行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)，包括大數(shù)據(jù)及智能投顧，這兩部分涉及篇幅不大，都是從了解宏觀層面進(jìn)行的講解。其中大數(shù)據(jù)部分介紹了近些年各類(lèi)數(shù)據(jù)呈井噴式出現(xiàn)的現(xiàn)象，以及介紹了資管行業(yè)也在利用這些數(shù)據(jù)幫助投資。

　　這樣的數(shù)據(jù)分為兩大類(lèi)：社交媒體數(shù)據(jù)(Social media data)和圖像傳感數(shù)據(jù)(Imagery and sensor data)。而智能投顧(Robo-Advisers)部分，從概念及應(yīng)用大體介紹了這一概念。介紹了這一領(lǐng)域擁有較好的發(fā)展前景，并且從行業(yè)發(fā)展角度解釋了為什么智能投顧有較好的前景。

　　在權(quán)益投資reading 28 reading中，書(shū)中在權(quán)益的主動(dòng)投資方法下引入了量化投資策略的介紹，對(duì)原有內(nèi)容進(jìn)行了系統(tǒng)性的擴(kuò)充和完善。具體來(lái)說(shuō)，新增了量化投資策略的介紹、其與傳統(tǒng)投資的對(duì)比、基本面分析法的陷阱等?？季V的要求僅為“describe”，因此只需定性了解即可。

　　怎么考?

　　每次協(xié)會(huì)改考綱，大家最擔(dān)心的還是CFA考試會(huì)怎么考。尤其像這種新增的章節(jié)，沒(méi)有往年的模考題，甚至有的時(shí)候原版書(shū)上既沒(méi)有例題也沒(méi)有課后題，大家學(xué)起來(lái)心里沒(méi)有底。

　　對(duì)于一級(jí)R43、二級(jí)R6這兩個(gè)相同內(nèi)容的章節(jié)，協(xié)會(huì)是比較良心的，雖然正文沒(méi)有例題，但是有課后題。這就給了我們練習(xí)的機(jī)會(huì)。這些課后題也能反映正式考試時(shí)協(xié)會(huì)的出題方向。對(duì)于二級(jí)R8新增的section7，協(xié)會(huì)在正文部分給了10道例題供大家參考，其中4道考察機(jī)器學(xué)習(xí)的類(lèi)型，6道考察機(jī)器學(xué)習(xí)的算法類(lèi)型，雖然沒(méi)有相應(yīng)的課后題，但這些例題恰恰與考綱中的知識(shí)點(diǎn)相對(duì)應(yīng)，與課后題的地位同等重要。

　　CFA三級(jí)道德和權(quán)益部分出現(xiàn)的Fintech內(nèi)容均屬于了解性質(zhì)的知識(shí)點(diǎn)，文中沒(méi)有對(duì)應(yīng)的例題也沒(méi)有相應(yīng)的課后題。從考綱角度來(lái)看，道德部分沒(méi)有單獨(dú)為這部分列考點(diǎn)，權(quán)益部分也僅占了一個(gè)小知識(shí)點(diǎn)。因此新增知識(shí)難度不大，了解概念即可。

　　總的來(lái)說(shuō)，這些題目考察的全部是定性的內(nèi)容，重點(diǎn)是對(duì)名詞的理解以及它們的一些性質(zhì)。這與考綱完全吻合，因?yàn)長(zhǎng)OS的要求全部是“describe”。

　　沒(méi)有數(shù)字，沒(méi)有公式，也沒(méi)有復(fù)雜的案例分析，所以難度系數(shù)不會(huì)太高，大家只要熟悉掌握Fintech和Machine Learning相關(guān)的概念，順利拿下這部分的考題應(yīng)該沒(méi)有問(wèn)題。

　　總的來(lái)說(shuō)，F(xiàn)intech部分新增的內(nèi)容不難，大家可以放心。這部分大家好好學(xué)，其實(shí)機(jī)會(huì)很難得，第一次Fintech有相對(duì)系統(tǒng)一點(diǎn)的教材涉及，雖然內(nèi)容不多，但也很值得反復(fù)推敲了。而且金程也會(huì)繼續(xù)深挖其中的內(nèi)容，希望給大家多拓展點(diǎn)知識(shí)的。

　　現(xiàn)在考綱明確了，其實(shí)二級(jí)也會(huì)涵蓋一級(jí)所涉及到的Fintech內(nèi)容，各位12月備考CFA一級(jí)的小伙伴安心準(zhǔn)備考試吧，千萬(wàn)不要為了明年重新學(xué)Fintech故意考不過(guò)噢。

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