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【实习笔记】未来我想成为一名金融工程师

启德美国留学2021-08-19 20:17:37

证券公司实习日记 本期主人公

实习生:D同学

实习地点:招商证券研究所

参与项目:启德【善·任】名企实习项目

我在招商证券研究所的实习持续了一个月(2019.7.1 - 2019.7.30),整个实习经历的过程分为三个部分:1. 基础理论知识的学习 2. 分析研究所的报告 3. 参与开放型研究


工作内容

基础理论知识的学习

实习的前期内容是对基础理论知识的学习,进而熟悉一名金融工程师所需要的知识储备。理论大致上包括概率论,统计学、多元回归(polynomial regression, 属于统计学理得一个专题)、时间序列、资产组合理论、随机模拟过程、衍生证券。

  • 概率论的内容包括:特征函数,矩母函数,收敛(绝对收敛,均方收敛,依概率收敛),双重期望定理,等等。

  • 统计学的内容包括:假设检验

  • 多元回归的内容包括:DW统计量,回归解析式推导,回归模型性能的评测,Garch模型

  • 时间序列的内容包括:时间序列的平稳性

  • 资产组合理论的内容包括:马科维茨均值-方差模型(假设前提和模型本身),有效前沿解析式的推导,SML和CML模型,CAPM模型,系统性风险和非系统性风险,功效方程(Utility function)和资产组合的选择,权息处理,因子模型 (单因子和多因子模型)

  • 随机模拟过程的内容包括:维纳过程,独立增量过程,稽核部朗运动,伊藤引理(Ito’s Lemma)

  • 衍生证券的内容包括:杠杆,衍生品基础理论(种类,定义,市场结构,保证金系统等),衍生品定价(定价类型,定价方法,定价模型(二叉树模型,black-scholes模型)),期权平价关系,期权在值状态,期权价值的组成(时间价值+内在价值),内在价值的定价范围,Greeks(Delta, Gamma, Vega)的定义-作用-图像分析-各Greeks之间的联系,隐含波动率,对冲策略,有效杠杆


分析研究所报告

到了实习的第二阶段,我们开始分析历年研究所分析师所写的报告。一共包括7个报告,分别是:《基于同性质分析的行业特征研究》,《基于同性质分析的市场及风格描述》,《因子模型框架设计》,《市场因子剖析》,《单因子有效性考察》,《借助指数期权设计权益互换新品种》,《年报预约披露时间大幅提前策略》


开放型研究

在实习的最后一周,我们参与了一个开放型研究专题。主要是对数据进行处理,从数据中挖掘出市场走向和规律。研究共有三个部分:《A股市场派现(现金分红、股息)月效应规律总结》、《样本数量、取样频率对资产β值估计的影响》、《资产价格历史波动率的期限结构》。


成果展示

为了锻炼自己的学习成果,我完成了开放型研究专题里面的三个部分:

  • 《A股市场派现(现金分红、股息)月效应规律总结》

在这个研究当中,我们首先获取沪深300(价格)指数,沪深300全收益指数日频收盘价序列的数据。在Excel中对这些数据进行处理,先把日频收盘价序列转化成月频收盘价序列,然后用公式算出每月的指数股息收益率, 最后以时间(月份)来排序,画出图表来表示其规律。结果如下:

从图中可以看出,派现主要出现在4月~9月,并且在6月和7月出现峰值。这是因为沪深300指数的成分股都是规模较大的公司,而这些公司每年都在4月财报中披露分红情况。经过一段时间的审计工作,实际派现集中在6月份和7月份。


  • 《样本数量、取样频率对资产β值估计的影响》 证券公司实习日记

在这个研究中,我的目标就是分别研究样本数量,采样频率以及不同采样频率与样本数量组合对资产β估计值得影响。首先,我通过固定采样频率,变动样本的数量来探究样本数量对β估计值的影响。同理,通过固定样本数量,变动采样频率来探究采样频率对β估计值的影响。得到以下结论:在采样频率不变的情况下,样本数量越大,β估计值越小;在样本数量不变的情况下,采样频率越高,β估计值越小;当取样窗口长度不变时,样本数量越小,样本频率越高,β估计值越大,同向性越好。


  • 《资产价格历史波动率的期限结构》

在这个研究中,我的目标时探究数频变化对年化波动率估计值的影响。首先处理数据,分别计算出以日频数据计算的年化波动率,周频数据计算的年化波动率,和月频数据计算的年化波动率。基于一个序列无自相关的假设,我得出一个呈波动率锥型结构的图像如下:

也就是说,资产价格历史波动率的期限结构是一个锥型的结构。


反思总结

对于这段实习经历,我收获了许多,也遇到一些困难。我觉得最大的困恼和挑战就是对基础知识的学习。实习的第一阶段是高强度的理论知识学习,即使在大学中学过基础的概率论,统计学(包括回归分析),资产组合理论和衍生证券,有些内容我觉得特别熟悉,学习的时候我是翻阅大学时候做的笔记来进行回顾。但是我发现一些更深层次的知识,比如随机过程中的维纳过程和伊藤引理,时间序列等等,这些我都是没有接触过,也很难理解。为了消化这些新知识,我把分析师说的每个知识点都记在笔记本里,晚上回家逐个知识点进行消化,对于很多难以理解的点,我会先从网络资源中寻找解答,找不到答案的问题我都会记在本子上,第二天请教老师。每天晚上我都会写日志,记录所学的内容和心得。虽然我在上大学的时候已经习惯了这样的学习模式,但后来发现坚持下来真的很不容易,可能是因为这些知识实在是要花很多时间去消化。这份坚持对于我来说也是一种突破。


让我收获的地方主要有三点:知识面的拓展,对金融工程这个专业的了解和对量化分析师工作的了解。首先,我不敢说在这几天所学的知识我完全掌握,但是我对金融工程这个专业所需要的知识面有了比较深入的了解,知道将来我需要学习那些方面的知识,也更加确定了我对这个专业的选择。而且我确实学到了很多新知识,同时也回顾了很多学过的知识。其次是对这个行业状况和量化分析工作的深入了解,这对我以后职业的规划有很大的帮助,我们的分析师跟我们聊了很多关于投行和券商的现状,包括买方和卖方主要工作的介绍。这真的增长了我的见识,以前我对金融工程和量化分析这两个概念是模糊的,说不出个所以然。此外,我还学到了面试过程中的一些小技巧,怎样去展示自己的能力和知识面。


未来规划

这次经历让我认识到我的知识储备还不太够。首先需要深入学习更深层次的理论,比如时间序列,随机过程等;另外,我有学习Python语言的计划,因为我有编程的基础,所以有信心。关于交流的方面,我发现人与人之间可以起到一种互补的效果,比如有的同事数学好,可以相互学习交流,达到共同进步的效果, 所以我会加强与同学同事之间的交流。


这次经历也对我未来的职业规划起到了引路的作用。在此之前我其实并不确定我适不适合走金融工程的方向。在了解了学习金融工程需要学习哪些理论知识后,我确定了我地区对这个专业感兴趣,有信心学好。未来我也打算进入这个行业,从事金融工程师或者量化分析师这方面的工作。


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