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FRM學(xué)霸經(jīng)驗(yàn)分享:我的FRM備考筆記

發(fā)表時間: 2020-08-23 09:37:21 編輯:wangmumu

我為什么選擇獲得FRM認(rèn)證?這得首先簡單介紹一下FRM的知識體系。用最精簡的話概括,F(xiàn)RM體系試圖幫助你探求三個問題的答案:什么是金融風(fēng)險?如何度量金融風(fēng)險?量化后的金融風(fēng)險,如何去管理?

FRM學(xué)霸考試經(jīng)驗(yàn)

  FRM是什么?

  FRM(Financial Risk Manager)是全球金融風(fēng)險管理領(lǐng)域的資格認(rèn)證,由美國“全球風(fēng)險管理協(xié)會”(Global Association of Risk Professionals ,簡稱GARP)設(shè)立。

  我為什么選擇獲得FRM認(rèn)證?

  這得首先簡單介紹一下FRM的知識體系。用精簡的話概括,F(xiàn)RM體系試圖幫助你探求三個問題的答案:

  什么是金融風(fēng)險?

  如何度量金融風(fēng)險?

  量化后的金融風(fēng)險,如何去管理?

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  在當(dāng)下風(fēng)控比較前沿的領(lǐng)域,風(fēng)險已被高度概括和抽象成了underlying assets的預(yù)期波動率,即資產(chǎn)價格上下波動的幅度,并且由數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的方差σ2來度量。

  聽上去這和我們常識中對風(fēng)險的概念,即未來可能發(fā)生的損失這個單向的理解挺不相同:難道股票價格上漲也算風(fēng)險?這好像很不科學(xué)。

  嗯,我之前一直也是這么認(rèn)為的。

  直到我完整的接觸了FRM的知識體系,才深刻理解了不確定性即風(fēng)險的涵義:股票上漲對多頭是收益,對空頭卻是損失;持有股票的實(shí)質(zhì)其實(shí)是在long對應(yīng)的asset的同時short cash和 risk-free interest;期權(quán)定價中Vega的本質(zhì)是期權(quán)價格對波動率的一階導(dǎo)數(shù),所以才有標(biāo)的資產(chǎn)價格一直上漲(但漲速減緩),期權(quán)價格也可以反向下跌等等。

  佩服自己以前連期權(quán)的五個量度(delta, gamma, vega, theta, rho)都沒搞清楚,就敢玩兒naked option。無知者無畏必然說的就是我。

  可以肯定的是,F(xiàn)RM是一套極其強(qiáng)調(diào)數(shù)理統(tǒng)計(jì)和量化分析的體系(涉及的數(shù)學(xué)知識的深度可參考稍后整理出的筆記,大概相當(dāng)于大學(xué)數(shù)II),那么我等數(shù)學(xué)學(xué)渣何必自取其辱去挑戰(zhàn)自我呢?

  對我個人而言,動力很大程度來自于即將到來的將是一個量化風(fēng)控的時代這一預(yù)判。

  過去金融機(jī)構(gòu)對主體信用風(fēng)險的評估,主要基于結(jié)合客觀因素(財(cái)務(wù)報表)和主觀因素(股東結(jié)構(gòu)、行業(yè)屬性等)兩個維度來進(jìn)行。

  這套純?nèi)斯さ娘L(fēng)控邏輯對大型企業(yè)的風(fēng)險評估足夠有效,但對中小企業(yè)及個人作為主體時就會有嚴(yán)重信息不對稱和審核效率低兩大瓶頸。這也是中小企業(yè)融資難的根本原因(監(jiān)管機(jī)構(gòu)耳提面命恐怕只能導(dǎo)致信貸利差的扭曲)。

  但是,隨著互聯(lián)網(wǎng)對各個行業(yè)改造的深入,越來越多的個人和企業(yè)行為被在線化,其中一個“副作用”就是為信貸決策提供了大量可交叉驗(yàn)證的實(shí)時數(shù)據(jù)。

  而這一趨勢帶來的影響將是非常深遠(yuǎn)的,在FRM體系里被發(fā)明已久的很多風(fēng)險度量方法--如Mean-Variance、VaR、蒙特卡洛隨機(jī)過程、GARCH等等模型都曾長期被束之高閣,在除了股票量化交易以外的領(lǐng)域鮮有人知(因?yàn)楣善苯灰纂娮踊潭茸銐蚋?。》》》點(diǎn)擊咨詢領(lǐng)取FRM一二級免費(fèi)試聽課

期權(quán)價格的曲面

  - 期權(quán)價格的曲面 -

  核心原因就是這些模型都是利用相關(guān)性的回歸分析來獲得關(guān)鍵模型參數(shù)(蒙特卡洛模擬需要的是巨大的計(jì)算能力)。類似于用瞎猜的方式去暴力破解密碼,需要大量精確的歷史數(shù)據(jù)才能擬合出準(zhǔn)確的參數(shù),否則很容易對變量和因變量進(jìn)行錯誤的歸因。

  而量化風(fēng)控長久以來所面對的尷尬,可以打個形象的比方,就是在電(大數(shù)據(jù))還沒被發(fā)明前,數(shù)學(xué)家已經(jīng)發(fā)明了收音機(jī)(量化模型)。

  顯然這樣的尷尬如今已一去不復(fù)返,萬物互聯(lián)的大數(shù)據(jù)時代將會為量化模型輸送源源不斷的養(yǎng)分。用概率論的中心極限定理來理解,當(dāng)大數(shù)據(jù)的導(dǎo)入使得樣本的數(shù)量擴(kuò)大100倍,對總體σ的估計(jì)精度便可以提高10倍(S=σ/sqrt(n))。

  既然未來已來,我等作為傳統(tǒng)銀行風(fēng)控體系生產(chǎn)出來的產(chǎn)品,為了不被歷史的車輪壓得粉碎,必然只能主動迭代,迎接全面量化風(fēng)控時代的到來。

  之后我會陸續(xù)把FRM備考中自己整理的精簡筆記貼出來,既可以用作對FRM知識體系的興趣了解,也可為備考提供一個清晰的復(fù)習(xí)脈絡(luò)。 》》》FRM優(yōu)惠課程點(diǎn)我咨詢

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