量化投資發(fā)展概述(附職位)-課件

金融量化投資概述量化投資分析0量化投資的發(fā)展簡介量化投資在海外的發(fā)展已有30多年的歷史，其投資業(yè)績穩(wěn)定，市場規(guī)模和份額不斷擴大、得到了越來越多投資者認可。事實上，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，使得新概念在世界范圍的傳播速度非?？欤鳛橐粋€概念，量化投資并不算新，國內(nèi)投資者早有耳聞。但是，真正的量化基金在國內(nèi)發(fā)展還處于初級階段。1ppt課件量化投資發(fā)展階段國外量化投資的興起和發(fā)展主要可以分為三個階段：第一階段（1971——1977）

1971年，世界上第一只被動量化基金由巴克萊國際投資管理公司發(fā)行，1977年世界上第一只主動量化基金業(yè)是由巴克萊國際投資管理公司發(fā)行，發(fā)行規(guī)模達到70億美元，算是美國量化投資的開端。第二階段（1977——1995）從1977年到1995年，量化投資在海外經(jīng)歷一個緩慢的發(fā)展，這其中受到諸多因素的影響，隨著信息技術(shù)和計算機技術(shù)方面取得巨大進步，量化投資才迎來了其高速發(fā)展的時代。2ppt課件量化投資發(fā)展階段第三階段（1995——至今）從1995到現(xiàn)在，量化投資技術(shù)逐漸趨于成熟，同時被大家所接受。在全部的投資中，量化投資大約占比30%，指數(shù)類投資全部采用定量技術(shù)，主動投資中，約有20%——30%采用定量技術(shù)3ppt課件全球數(shù)量化基金發(fā)展狀態(tài)20世紀50年代開始出現(xiàn)，2000年后蓬勃興旺，占全美投資的30%絕對數(shù)額：量化資管規(guī)模小于傳統(tǒng)模式發(fā)展速度：2003年后年增速15%，而傳統(tǒng)增速小于5%量化投資的發(fā)展簡介4ppt課件量化投資的發(fā)展簡介中國量化投資產(chǎn)品規(guī)模分析規(guī)模<1%5ppt課件什么是量化投資？我們準備好了嗎？量化投資技術(shù)與優(yōu)勢為什么需要量化投資？6ppt課件“基本面投資或者傳統(tǒng)投資是通過信息和個人判斷（usinginformationandjudgment）來管理資產(chǎn)，如果遵循固定規(guī)則，由計算機模型產(chǎn)生投資決策則可被視為數(shù)量化投資?！薄狥abozzi《ChallengesInQuantitativeEquityManagement》量化投資主要是指通過數(shù)理模型來實現(xiàn)投資理念，由計算機產(chǎn)生交易策略的一種投資方法。

數(shù)量化投資是一種方法論

數(shù)量化投資往往與基本面投資、技術(shù)分析有機結(jié)合數(shù)量化投資是以定量化方法進行投資的各種技術(shù)綜合什么是量化投資？7ppt課件量化投資離我們都多遠？投資組合、資產(chǎn)定價、風險管理離不開量化分析GTDP增長率、行業(yè)虧損企業(yè)虧損額、企業(yè)資產(chǎn)負債率等都是量化指標！我們都可以成為量化分析的高手！寬客——量化投資的實踐者！什么是量化投資？8ppt課件什么是量化投資？量化投資是借助現(xiàn)代金融學、計算機和數(shù)學的方法，把人的投資理念和研究成果量化為客觀的數(shù)理模型，利用計算機技術(shù)完成數(shù)據(jù)處理、分析建模、決策下單，執(zhí)行整個流程的系統(tǒng)化、程序化的投資方式。

量化投資以先進的數(shù)學模型代替人為的主觀判斷，和克服人性的弱點，如貪婪、恐懼、僥幸心理，也可以克服認知偏差，借助系統(tǒng)強大的信息處理能力具有更大的投資穩(wěn)定性，極大地減少投資者情緒的波動影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下做出非理性的投資決策。9ppt課件西蒙斯傳奇比巴菲特還能賺錢的人（年賺60%）數(shù)學天才（陳-西蒙斯理論）大獎?wù)禄穑v史數(shù)據(jù)相關(guān)性分析來預測未來）模型先生（利用復雜的數(shù)學模型構(gòu)建交易策略）黑箱作業(yè)（絕對保密）超高頻率統(tǒng)計套利交易：IT、科學和經(jīng)驗等文藝復興科技公司和西蒙斯10ppt課件大獎?wù)禄饦I(yè)績回放

?1988-2008，年均回報率35.6%（扣除資產(chǎn)管理費和投資收益分成）,均高出索羅斯和巴菲特十幾個百分點；?1988-1999，凈回報率2478%，1st;量子基金1710%，2nd;同期S&P9.6%；?2008年，全球金融危機，各類資產(chǎn)價格下滑，大部分對沖基金都虧損，而大獎?wù)沦?0%?2002-2005，規(guī)模為50億美元的大獎?wù)禄鹨呀?jīng)為投資者支付了60多億美元的回報。?年回報率平均高達35.6%,被譽為最成功的對沖基金11ppt課件文藝復興科技公司和西蒙斯

?文藝復興科技公司：?總部在紐約長島，心臟地帶是一間禮堂，公司員工會定期在此聽一場科學演講；?200多名員工，近一半是數(shù)學、物理學、統(tǒng)計學等領(lǐng)域的頂尖科學家；?不雇用商學院畢業(yè)生和華爾街人士；?待遇優(yōu)厚，嚴格保密，流動性小。12ppt課件量化投資與傳統(tǒng)投資

投資策略主動型投資策略傳統(tǒng)主動型投資策略依靠投資者經(jīng)驗判斷試圖戰(zhàn)勝市場獲取超額收益量化投資策略建立量化模型并依靠計算機實現(xiàn)策略以戰(zhàn)勝市場獲取超額收益被動型投資策略無法獲得超越市場的收益13ppt課件基本面投資的特點基本面投資是一種高投資深度（信息系數(shù)），低投資廣度的投資風格?；久嫱顿Y的代表人物：沃倫.巴菲特1989-2008平均年回報約20%；2008年回報率約-15%14ppt課件選擇高價值公司股權(quán)收益高股東盈余多高毛利率資源分配合理選擇最安全的股票第一條準則：不要賠錢第二條準則：永遠不要忘記第一條選擇自己熟悉的股票生意不熟不做持有時間長傳統(tǒng)行業(yè)重視公司內(nèi)在品質(zhì)初始的股權(quán)收益率營運毛利、負債水準與資本支出需求的變化該公司的現(xiàn)金產(chǎn)生能力巴菲特選股原則15ppt課件量化投資的特點量化投資是一種低投資深度（信息系數(shù)），高投資廣度的投資風格。量化投資者的成功典范：詹姆斯.西蒙斯1989-2008平均年回報約35%；2008年回報率約80%16ppt課件西蒙斯量化投資理念基本面投資和量化投資各有所長，量化投資稍稍勝出大量的金融數(shù)據(jù)（1）傳統(tǒng)經(jīng)濟模型（2）概率統(tǒng)計模型（3）數(shù)據(jù)挖掘模型（4）資產(chǎn)管理模型……（1）數(shù)學、物理學、統(tǒng)計學（2）重市場，重實踐17ppt課件基本面投資與量化投資的對比基本面投資和量化投資各有所長，量化投資稍稍勝出依靠一致、有序的嚴格流程易于測試可以應用于大量的投資標的客觀性關(guān)注普遍現(xiàn)象嚴重依賴歷史數(shù)據(jù)可以連續(xù)調(diào)整投資預測可能做出一些偽假設(shè)依靠創(chuàng)造力和想像力很難復制非常消耗人力主觀性可以解釋特例可以分析過去的經(jīng)驗是否有借鑒價值調(diào)整投資預測不頻繁會被行為偏差所影響量化投資基本面投資平手勝出勝出勝出勝出平手勝出勝出平手平手18ppt課件基本面投資與傳統(tǒng)投資方法的對比量化投資價值投資技術(shù)分析量化投資是一種投資方法論，充分借鑒了基本面投資及技術(shù)分析相關(guān)的投資理念和方法，并非傳統(tǒng)投資的對立面，而是借助計算機技術(shù)，對其傳承與發(fā)展19ppt課件下圖為3種基金1、3、5、10年期相對于S&P指數(shù)的信息比率，數(shù)據(jù)覆蓋1996.01.01-2005.12.3120ppt課件為什么需要量化投資？市場有效性假設(shè)（EfficientMarketHypothesis，EMH）巴奇列尤金.法默（1970，3種形式）股價已經(jīng)反映了全部能從市場交易數(shù)據(jù)中得到的信息檢驗：股票收益模式弱有效形式與公司前景有關(guān)的全部公開現(xiàn)有信息一定已經(jīng)在股價中反映出來檢驗：市場異樣半強有效形式股價反映了全部與公司有關(guān)的信息，甚至包括僅為內(nèi)幕人員所知的信息檢驗：內(nèi)幕信息強有效形式21ppt課件

市場是充分有效的嗎？1、投資者可能通過對公共信息的過濾，創(chuàng)造出大量的私人信息。2、投資者做投資決策往往是根據(jù)個人情緒，而不是對信息的理性分析。3、一些人想從別人的非理性投資行為上漁利，結(jié)果創(chuàng)造了更多的市場無效。4、經(jīng)濟條件，尤其是技術(shù)水平無時不刻不在變化，而人們需要時間去適應變化。5、交易費用使理論模型和現(xiàn)實存在差距。6、稅費會導致市場扭曲。7、政府的金融政策會導致市場扭曲。

……有效的因子是捕捉市場無效性的重要工具，是量化投資獲利的關(guān)鍵為什么需要量化投資？22ppt課件行為金融學:市場金融異象與行為偏差非理性人假設(shè)過度自信謹慎保守害怕?lián)p失厭惡后悔小盤股效應股票溢價之謎日歷效應金融異象為什么需要量化投資？23ppt課件如何把握這種市場無效機會？量化投資金融品種的完善計算機技術(shù)的發(fā)展監(jiān)管制度的完善為什么需要量化投資？24ppt課件量化投資的五大優(yōu)勢

紀律性嚴格執(zhí)行量化投資模型投資建議系統(tǒng)性包括多層次的量化模型、多角度的觀察及海量數(shù)據(jù)的觀察等及時性及時跟蹤市場變化，不斷發(fā)現(xiàn)新的提供超額收益的交易機會準確性準確客觀評價交易機會，克服主觀情緒偏差，妥善運用套利的思想分散化嚴格控制風險，充當準確地實現(xiàn)分散化投資目標25ppt課件

量化投資的應用26ppt課件量化投資的應用?量化投資技術(shù)幾乎覆蓋了投資的全過程，包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統(tǒng)計套利、算法交易，資產(chǎn)配置，風險控制等。投資策略簡介量化選股利用數(shù)量化的方法選擇股票組合，包括基本面和市場行為量化選股量化擇時通過對各宏微觀指標的量化分析判斷大勢走勢股指期貨套利利用股指期貨市場存在的不合理價格，實現(xiàn)期限、跨期套利等商品期貨套利利用商品期貨市場存在的不合理價格，實現(xiàn)期限、跨期、跨市場、跨品種套利等統(tǒng)計套利利用證券價格的歷史統(tǒng)計規(guī)律構(gòu)建資產(chǎn)組合算法交易通過計算機程序發(fā)出交易指令，TWAP、VWAP為代表27ppt課件

應用舉例1：Graham基本面量化選股

?

Graham選股思想的量化實證：基本面量化選股策略1.上市3年以上2.連續(xù)三年分紅3.EPS最近兩年的平均值除以往前推第四年第五年的平均值的值>1.34.最近12個月營業(yè)收入大于10億5.流動比率>16.PE<257.PE*PB<508.權(quán)益?zhèn)鶆?wù)比>19.長期負債比流動資產(chǎn)少28ppt課件

應用舉例1：Graham基本面量化選股

下圖是按照以上選股思路選出來的前20只股票按照市值加權(quán)平均形成的一個組合，但剔除了金融類股票29ppt課件

應用舉例2：

小朋友8周擇時法

?小朋友8周擇時法：基于技術(shù)分析的量化擇時策略?當指數(shù)（或個股）的收盤價比8周前的收盤價高，就看多（買入或者繼續(xù)持有），否則看空（賣出或繼續(xù)空倉）。30ppt課件應用舉例2：

小朋友8周擇時法31ppt課件

應用舉例2：

小朋友8周擇時法

32ppt課件

應用舉例3：股指期貨套利---期現(xiàn)套利

股指期貨套利跨品種套利跨期套利跨市場套利期現(xiàn)套利33ppt課件

應用舉例4：算法交易-修正型VWAP算法

定義：算法交易又稱自動化交易、黑盒交易或機器交易，它指的是通過使用計算機程序發(fā)出交易指令的方法。交易中，程序可以決定的范圍包括交易時間的選擇、交易價格、甚至包括最后需要成交的證券數(shù)量。?分類：?被動型算法交易，包括VWAP、TWAP等?主動型算法交易，根據(jù)市場狀況作出實時交易決策34ppt課件應用舉例4：算法交易-修正型VWAP算法

?策略原理：此策略的原理是在市場價格高于市場均價時，根據(jù)市場價格走勢不同程度減少下單量，在保證高價位的低下單量的同時，能夠防止出現(xiàn)價格的持續(xù)上漲而下單量過度地向后聚集；在市場價格低于市場均價時，根據(jù)市場價格走勢不同程度地增加下單量，在保證低價位的高下單量的同時，能夠防止價格的持續(xù)走低而下單量過度地提前完成。35ppt課件

下圖為策略流程圖：

36ppt課件應用舉例4：算法交易-修正型VWAP算法?下單量處理：?設(shè)置兩個參數(shù)：偏差調(diào)整比例函數(shù)?(β),表示市場價格和市場均價的偏差β導致的調(diào)整比例。容忍系數(shù)ρ表示不同決策者對待這種偏差的態(tài)度及相應的決策，這里設(shè)定5個ρ值：1、2、3、4、5，每個ρ對應一個不同的偏差調(diào)整比例函數(shù)?(β)。37ppt課件應用舉例4：算法交易-修正型VWAP算法

38ppt課件

修正型VWAP震蕩市執(zhí)行效果圖(ρ=3;激進系數(shù)λ=3;調(diào)整閥值σ=0.002?策略戰(zhàn)勝市場均價0.001995元?

數(shù)據(jù)來源：2009年12月31號，華泰聯(lián)合證券研究所，天軟科技39ppt課件修正型VWAP上漲市執(zhí)行效果圖(ρ=3;激進系數(shù)λ=3;調(diào)整閥值σ=0.002)策略戰(zhàn)勝市場均價0.039988元數(shù)據(jù)來源：2009年12月31號，華泰聯(lián)合證券研究所，天軟科技40ppt課件修正型VWAP下跌市執(zhí)行效果圖(ρ=3;激進系數(shù)λ=3;調(diào)整閥值σ=0.002)?

策略戰(zhàn)勝市場均價0.039988元?數(shù)據(jù)來源：2009年12月31號，華泰聯(lián)合證券研究所，天軟科技41ppt課件參數(shù)分析

容忍系數(shù)、激進系數(shù)和調(diào)整閥值對策略效果影響很大，容忍系數(shù)越大，對小幅價格偏差的反應越小，交易量也越偏向交易時間的尾部；激進系數(shù)越大，在發(fā)生因價格的調(diào)整時候的反應越大，黃色柱線峰值越高，交易量偏向交易時間的頭部；調(diào)整閥值越大，因價格漲跌所導致的調(diào)整次數(shù)越少，則黃色峰值數(shù)量越少。42ppt課件量化投資從構(gòu)想到實現(xiàn)

?量化投資一般步驟

數(shù)理化構(gòu)建模型模型驗證構(gòu)建投組再平衡?數(shù)量化將不可觀測的變量數(shù)量化，如風險、市場情緒等?構(gòu)建模型選擇樣本空間構(gòu)建數(shù)理模型并預測收益和風險?模型驗證使用樣本空間外數(shù)據(jù)進行模型驗證?構(gòu)建組合根據(jù)預測結(jié)果按規(guī)則選擇對象構(gòu)建投資組合?再平衡定期或不定期進行再平衡，優(yōu)化模型，提高收益數(shù)量化構(gòu)建模型模型驗證構(gòu)建組合再平衡43ppt課件以多因子量化選股為例量化選股的前提是構(gòu)建優(yōu)秀的選股策略

?基本流程：候選因子因子有效性檢驗冗余因子剔除綜合評分模型構(gòu)建選股模型驗證

?投資是長期的，因此策略也是需要進行動態(tài)地調(diào)整候選因子因子有效性檢驗冗余因子剔除綜合評分模型構(gòu)建選股模型驗證44ppt課件量化證券投資組合管理的七條原則原則1：市場大多數(shù)情況下是有效的原則2：真正的套利機會是不存在的原則3：

定量分析可以“創(chuàng)造”統(tǒng)計套利機會原則4：

量化分析是用一種有效的方法來將所有可用的信息結(jié)合起來原則5：

量化模型應該基于可靠的經(jīng)濟理論原則6：

量化模型應該反映持久的和穩(wěn)定的模式原則7：

投資組合關(guān)于給定基準的偏差，只有在不確定性足夠小的情況下，才有意義量化投資技術(shù)與優(yōu)勢45ppt課件量化投資的模塊構(gòu)建資金來源-營銷和融資模型來源-技術(shù)團隊管理公司盈利模式設(shè)計量化投資技術(shù)與優(yōu)勢46ppt課件數(shù)據(jù)妥善運用套利的思想策略紀律性系統(tǒng)系統(tǒng)性實踐概率致勝第1

頁量化投資策略研發(fā)工具量化投資技術(shù)與優(yōu)勢量化投資四大特點47ppt課件第一，紀律性，所有的決策都是依據(jù)模型做出的。

紀律性的好處很多，可以克服人性的弱點，如貪婪、恐懼、僥幸心理，也可以克服認知偏差，行為金融理論在這方面有許多論述。紀律化的另外一個好處是可跟蹤。定量投資作為一種定性思想的理性應用，客觀地在組合中去體現(xiàn)這樣的組合思想。一個好的投資方法應該是一個“透明的盒子”。我們的每一個決策都是有理有據(jù)的，特別是有數(shù)據(jù)支持的。量化投資技術(shù)與優(yōu)勢48ppt課件第二，系統(tǒng)性。具體表現(xiàn)為“三多”。首先表現(xiàn)在多層次，包括在大類資產(chǎn)配置、品種選擇、精選種類三個層次；其次是多角度,定量投資的核心投資思想包括宏觀周期、市場結(jié)構(gòu)、估值、成長、盈利質(zhì)量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度；再者就是多數(shù)據(jù)，就是海量數(shù)據(jù)的處理。

人腦處理信息的能力是有限的，當一個資本市場只有10個交易品種，這對定性投資經(jīng)理是有優(yōu)勢的，他可以深刻分析這10家公司。但在一個很大的資本市場，比如有成千上萬的入場機會時，強大的定量投資的信息處理能力能反映它的優(yōu)勢，能捕捉更多的投資機會，拓展更大的投資機會。量化投資技術(shù)與優(yōu)勢49ppt課件第三，妥善運用套利的思想。

定量投資正是在找估值洼地，通過全面、系統(tǒng)性的掃描捕捉錯誤價格偏離帶來的機會。定性投資經(jīng)理大部分時間在琢磨哪一個企業(yè)是偉大的企業(yè)，那個交易是可以翻倍的交易；與定性投資經(jīng)理不同，定量基金經(jīng)理大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一個品種被低估了，買入低估的，賣出高估的。第四，靠概率取勝。

這表現(xiàn)為兩個方面，一是定量投資不斷的從歷史中挖掘有望在未來重復的歷史規(guī)律并且加以利用。二是依靠一組交易取勝，而不是一個或幾個交易取勝。量化投資技術(shù)與優(yōu)勢50ppt課件定性投資：人的情緒，人性弱點對投資影響較大定量投資資：+★人的情緒，人性弱點對投資影響較小★人的思維和精力得到延伸和補充，在投資覆蓋的廣度和深度，尤其在廣度上有很大提高。量化投資技術(shù)與優(yōu)勢量化投資優(yōu)勢51ppt課件模型同質(zhì)化現(xiàn)象

并非一勞永逸可能加劇羊群效應不能完全代替人腦面臨新的風險量化投資技術(shù)與優(yōu)勢快速高效 高信息比率客觀理性個股與組合并重多樣投資52ppt課件

中國量化投資發(fā)展

量化投資研究的興起

基金：2011年以來，量化投資突然成為市場的一個熱點，各大機構(gòu)都在組建量化投資的團隊、研究量化投資的策略，很多量化基金產(chǎn)品層出不窮，尤其是在傳統(tǒng)投資基金業(yè)績不佳的情況下，很多利用量化投資策略的基金產(chǎn)品獲得了相當不錯的收益率。

券商：隨著融資融券、股指期貨、轉(zhuǎn)融通等業(yè)務(wù)相繼推出，券商資管量化投資十分火熱。國信、華泰、長江、國泰君安等各大券商都在發(fā)力量化投資產(chǎn)品研究，在我國百余家券商中，已有38家券商資管發(fā)行量化產(chǎn)品。

期貨：2008年以來，一些與期貨相關(guān)證券的套期保值迅速發(fā)展，各大期貨公司紛紛成立了金融工程部和量化投資部，逐步重視程序化交易，推出各種量化投資平臺。53ppt課件中國量化投資發(fā)展量化投資的迅速發(fā)展規(guī)模：我國第一只量化投資基金出現(xiàn)于2004年，截止2012年底,共有18只量化基金產(chǎn)品成立，40只量化型陽光私募產(chǎn)品成立。僅僅2012下半年，券商共發(fā)行量化產(chǎn)品132只，2013年上半年發(fā)行量化產(chǎn)品109只。收益：據(jù)不完全統(tǒng)計，2011

年我國43只量化基金平均收益為-3%，其中的30只量化基金，平均收益為4%，遠遠好于大市和陽光私募基金。2012年，公募量化投資產(chǎn)品平均收益率為4.47%，跑贏大盤1.89%。私募量化投資產(chǎn)品平均收益率4.95%，跑贏大盤2.37%?？梢钥闯?，量化投資在大勢動蕩和市場下行的時候依然能夠保證一定的絕對回報。54ppt課件

未來篇：迎春綻放正當時

內(nèi)部因素：客觀理性A股市場有效性偏弱，市場上被錯誤定價的股票相對較多個人投資者比例非常高，市場情緒可能對中國市場的影響特別大，依靠理性分析實現(xiàn)超額收益的空間更大快速高效計算機技術(shù)日新月異，為量化投資分析提供了強大支撐中國市場是個新興市場，量化投資占比低，某些指標數(shù)據(jù)關(guān)注挖掘不足，這既是挑戰(zhàn)也恰恰是機遇所在關(guān)注組合、控制風險國內(nèi)投資者普遍多為風險厭惡者,而國內(nèi)量化投資的選股過程本身就是一個風險控制過程多樣的量化投資策略豐富了機構(gòu)產(chǎn)品線，可以滿足不同收益風險預期的客戶55ppt課件未來篇：迎春綻放正當時56ppt課件

未來篇：迎春綻放正當時

國內(nèi)量化投資發(fā)展迅速發(fā)展呈井噴之勢券商2013年發(fā)行109

只量化產(chǎn)品，占市場量化產(chǎn)品（154

只）的71%，2012年發(fā)行28

只量化產(chǎn)品（其中

2012

年下半年共發(fā)行23只量化產(chǎn)品），占比18%國內(nèi)量化投資發(fā)展?jié)摿薮?/p>

量化型券商集合理財產(chǎn)品實際發(fā)行規(guī)模為

124.47

億元，僅占所有券商理財產(chǎn)品的

4.2%量化基金產(chǎn)品總體規(guī)模為

281.7億元，僅占全部基金規(guī)模的

1.06%。美國市場2007

已達到

15%57ppt課件我們更喜歡的一種定義是：這是一個行業(yè)方向。20102020量化投資領(lǐng)域爆發(fā)增長的十年市場環(huán)境與參與群體的交互成長市場要素不斷發(fā)展量化投資是一種勢不可擋的趨勢量化投資發(fā)展前瞻58ppt課件量化投資我們能做什么？計算機、金融、數(shù)學復合型人才59ppt課件量化投資常用數(shù)據(jù)源Matlab基礎(chǔ)量化投資常用平臺工具量化投資常見模型量化投資常見策略量化投資策略編寫案例量化投資基金組建與運營量化投資重要議題60ppt課件量化投資人才需求崗位金融工程量化分析師投資經(jīng)理產(chǎn)品規(guī)劃師金融工程顧問金融咨詢師金融策略分析師……61ppt課件量化投資人才需求職位描述任職條件負責上市公司的財務(wù)報表基本分析、行業(yè)的投資分析報告的編撰、金融模型的搭建。根據(jù)公司金融業(yè)務(wù)的發(fā)展搭建金融數(shù)據(jù)模型。主要以上市公司的公開財務(wù)報表為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，采用模擬仿真的方法，預測其未來財務(wù)數(shù)據(jù)的概率分布為機構(gòu)客戶、公司業(yè)務(wù)部門提供投資建議和研究服務(wù)；財務(wù)報表分析、商業(yè)模式的分析、財務(wù)模型的建立以及融資需求（金融服務(wù)）分析、金融工具（融資方案）設(shè)計。教育背景：金融、統(tǒng)計、應用數(shù)學、金融工程相關(guān)專業(yè)碩士及以上；具有扎實的專業(yè)知識和相關(guān)領(lǐng)域理論功底；了解證券基礎(chǔ)知識；能熟練運用經(jīng)濟分析方法開展公司調(diào)研和行業(yè)研究工作；有金融、