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如何评价“金融工程才是真正的金融”这种说法?

来源:www.hdzikao.com 发表时间:2019-01-11 湖南大学自考网上报名

​​不知道这个说法哪里来的,至少在我从业的过程中从未听过这种说法,即使是业界顶尖大行的quant也没有这么说过。 要回答这个问题,首先要弄清楚金融的本质是什么。 众所周知,

 ​​不知道这个说法哪里来的,至少在我从业的过程中从未听过这种说法,即使是业界顶尖大行的quant也没有这么说过。

要回答这个问题,首先要弄清楚金融的本质是什么。

众所周知,金融发源于人类的商业活动:生产的规模化促使了信贷行业的产生,贸易的发展催生了股票的融资方法,大航海及殖民时代的全球航运促进了保险的诞生……金融是一个已经有着几百年历史的老行业,而金融工程的兴起则是近几十年的事。难道在金融工程出现之前的几百年里,金融行业是子虚乌有的吗?

在我看来,金融的本质是资源的最有效配置。手握资金的人和需要资金的人在信贷市场上被撮合,需要流动性的人和提供流动性的人在证券市场上被撮合,有风向管理能力的人和寻求风险控制的人在保险市场上被撮合,等等。

在这样的大前提下,金融业产生了一系列的产品,服务,以及重要的方法论。例如,起源于15世纪的复式记账法不仅为工商业提供了管理资产及收入的方法,也为公司价值的估算、融资成本的计算提供了有效的数据和计算方法。财务分析和宏观经济学一起,成为了金融基本面分析最重要的工具。

上世纪后半页,以BS Model为代表的金融衍生品模型的诞生,则为金融市场提供了新的估值方法论,这种以数学和统计为核心的方法论,我们称之为“金融工程”。通过复杂的数学模型计算和模拟,我们可以将衍生品市场的风险进行量化,从而对症下药地提供风险管理和套期保值服务,于是,在此之上,许多新鲜的金融衍生品(如信用违约互换)被发明出来并进行交易。最初是用来进行风险管理,但慢慢地也演变成以纯盈利为目的交易工具。

来到21世纪,随着移动通信技术的发展,越来越多的另类数据被产生并收集,随着NLP、深度学习、神经网络等计算机技术的发展,人们拥有了深入分析这些数据的能力。数据挖掘又成为了新时代的方法论,时至今日,华尔街上许多基金、投行都在采用数据挖掘的方法进行资产估值和定价,美国甚至出现了世界上第一个纯AI决策的基金。收益表现上,且不论,但这至少代表了市场正在运用新的方法。

以上所说的传统的基本面分析也好,曾经大热的金融工程也好,现在看上去非常朝阳的数据挖掘也好,本质上都是方法论,都是为了实现资源的最有效配置而发展出来的技术。这些方法本质上都在解决“价格发现”、“交易撮合”、风险管理”这几个核心的、决定了金融行业究竟是什么的问题。

最后,金融是典型的应用学科,脱离了实际市场去谈金融的方法论都是纸上谈兵。而整个世界上存在着情况各不相同的市场。最优方法论是什么?没有大一统的普适答案。譬如,中国至今还没有进入全面T+0时代,还没有进入全面支持卖空的时代,衍生品市场还没有全面打开,金融工程在这样的市场中会是最优解吗?不一定。

这就是为什么国内绝大多数的基金仍旧在使用基本面投资策略的原因。

但是,国内有着海量的另类数据,有着不输美国的AI前沿科学家,数据挖掘的方法说不定能大放异彩呢?

最后针对你问题描述里所说的“衍生品设计能否成为新方向”的问题说两句。其实衍生品设计曾经一度成为华尔街最热门的话题,2008年以前,各大卖方的quant们设计了多种多样的衍生品和ABS,一时间风头无两。但是,他们忽略了衍生品交易中蕴含的大量杠杆和风险,最后08年雪崩时,没有一片雪花逃得过分崩离析的厄运,贝尔斯登和雷曼更直接消失在了历史的长河中。

所以还是那句话,方法论只是方法论,金融的本质并没有变化,只是,脱离了市场实际去谈方法论的行为,都是短视的。

个人意见,仅供参考。​​​​


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