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    金融工程實驗教學(xué)如何應(yīng)對數(shù)字金融時代的挑戰(zhàn)

    2023-11-12 17:06:09李杏劉博宇萬鵬博
    關(guān)鍵詞:金融工程數(shù)字金融實驗教學(xué)

    李杏 劉博宇 萬鵬博

    摘 要:金融工程是一門理論與實踐相結(jié)合的綜合性學(xué)科。該學(xué)科相較于金融學(xué),對學(xué)生的數(shù)據(jù)處理能力提出了更高的要求,很好地契合了當(dāng)前的數(shù)字金融時代背景。為了應(yīng)對數(shù)字金融時代帶來的挑戰(zhàn),本文基于多年的金融工程實驗教學(xué)經(jīng)驗,總結(jié)了中國金融工程實驗教學(xué)的不足及改革方向;并借鑒日本的相關(guān)經(jīng)驗,對改進中國金融工程實驗教學(xué)提出了一系列建議,旨在培養(yǎng)出更適應(yīng)數(shù)字金融時代的金融工程人才。

    關(guān)鍵詞:數(shù)字金融;金融工程;實驗教學(xué);日本

    一、引言

    作為未來金融發(fā)展的主要方向,數(shù)字金融依靠大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等技術(shù),為金融行業(yè)激發(fā)出各種新需求和新業(yè)態(tài),現(xiàn)已成為各家金融企業(yè)重要的戰(zhàn)略發(fā)展方向。作為一門理論與實踐相結(jié)合的綜合性學(xué)科,金融工程既融合了金融學(xué)、經(jīng)濟學(xué)與統(tǒng)計學(xué)、計算機等學(xué)科,又強調(diào)數(shù)學(xué)工具、工程思維和編程方法的綜合運用,是“金融業(yè)中的高科技”。在數(shù)字金融時代下,金融工程很好地契合了當(dāng)前的時代背景,使得金融工程專業(yè)的學(xué)生擁有了更加廣闊的就業(yè)前景。

    然而,廣闊的就業(yè)前景也對人才培養(yǎng)質(zhì)量提出了更高的要求。比如,多家銀行開啟了金融科技專業(yè)人才招聘,明確提出需要金融、科技、數(shù)據(jù)復(fù)合型人才,并格外青睞懂算法模型、大數(shù)據(jù)、人工智能等領(lǐng)域的人才,以滿足銀行業(yè)務(wù)、風(fēng)險管理、場景運營、銀行科技以及數(shù)據(jù)治理等數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要。盡管銀行通過薪酬等激勵措施,旨在吸引并留住金融科技人才,但很多時候銀行在科技人才的招錄上往往是“招不來”的。歸根結(jié)底,是因為中國的數(shù)字金融人才底子十分薄弱,與國外的相關(guān)人才培育、認(rèn)證、投入等方面存在較大差距[1]。那么,如何培養(yǎng)出適應(yīng)數(shù)字金融時代的、深刻理解金融工程專業(yè)知識并具有一定實踐功底的學(xué)生,是廣大金融工程教育工作者面臨的一大挑戰(zhàn)。

    對于金融工程專業(yè)知識,國內(nèi)大部分經(jīng)管類高校已構(gòu)建了理論知識的教學(xué)體系和人才培養(yǎng)方案,但是這些高校對實踐知識是比較輕視的。中國教育部發(fā)布的《教育部2022年工作要點》明確提出,要實施“教育數(shù)字化戰(zhàn)略行動”;且《高等教育法》規(guī)定了高等學(xué)校的主要任務(wù)是培養(yǎng)具有創(chuàng)新精神和實踐能力的高級專門人才。基于此,本文結(jié)合多年的金融工程實驗課教學(xué)經(jīng)驗,分析中國金融工程實驗教學(xué)的不足并指出改革方向,再結(jié)合日本金融工程實驗教學(xué)的經(jīng)驗,為改進中國金融工程實驗教學(xué)水平、培養(yǎng)適應(yīng)數(shù)字金融的專業(yè)人才建言獻策。

    二、中國金融工程實驗教學(xué)的不足及改革方向

    不同于金融工程的理論教學(xué),金融工程的實驗教學(xué)需要學(xué)生動手去做——讓學(xué)生基于市場數(shù)據(jù),圍繞金融衍生品定價、投資組合風(fēng)險管理、投資策略的驗證及跟蹤、跨市場套利方法設(shè)計與檢驗展開實驗操作[2][3],以提高學(xué)生解決實際金融問題的能力。

    目前,國內(nèi)大部分經(jīng)管類高校都開設(shè)了專門的金融實驗室,配以專業(yè)化的軟件工具和IT技術(shù)平臺,可提供銀行、保險、證券、期權(quán)期貨等業(yè)務(wù)的實驗操作環(huán)境。以湖北經(jīng)濟學(xué)院為例,該學(xué)院的國家級實驗教學(xué)示范中心為全校經(jīng)管類學(xué)生設(shè)置了金融投資實驗室、實驗經(jīng)濟學(xué)實驗室、經(jīng)濟調(diào)查與分析實驗室,為學(xué)生提供了學(xué)習(xí)編程、驗證金融工程相關(guān)模型的實驗室環(huán)境和仿真系統(tǒng);同時,該學(xué)院的金融學(xué)院也開設(shè)了《基于高頻數(shù)據(jù)的期貨股票量化交易虛擬仿真實驗》課程,將金融工程專業(yè)的經(jīng)典理論用到了實驗課教學(xué)中。但是,面對數(shù)字金融時代帶來的挑戰(zhàn),結(jié)合用人單位對湖北經(jīng)濟學(xué)院金融工程畢業(yè)生的反饋、學(xué)生的評教留言以及其他高校的調(diào)研結(jié)果,我們認(rèn)為中國金融工程實驗教學(xué)尚存在以下不足:

    (一)學(xué)生未實際接觸到海量數(shù)據(jù)

    大數(shù)據(jù)是數(shù)字金融時代的自然資源。在人類的發(fā)展史上,從來沒有像現(xiàn)在一樣,產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù),并將海量數(shù)據(jù)變成一項寶貴的資產(chǎn)。作為金融工程專業(yè)的學(xué)生,如何快速地采集大數(shù)據(jù)是其必須掌握的基本技能。

    受限于經(jīng)費投入的限制,還有很多經(jīng)管類高校沒有購買Wind、國泰安、Bloomberg等專業(yè)數(shù)據(jù)庫,而是采用一些免費的數(shù)據(jù)庫,比如同花順軟件自帶的數(shù)據(jù)庫作為替代。但是,這些免費的數(shù)據(jù)庫存在諸多應(yīng)用上的不便。比如,在采集面板數(shù)據(jù)時會比較麻煩,無法自動抓取數(shù)據(jù);一些數(shù)據(jù)下載只能追溯到2000年,無法提供衍生品的高頻交易數(shù)據(jù)和實時行情,導(dǎo)致學(xué)生未能全面接觸到完整數(shù)據(jù)。

    為了能讓學(xué)生接觸到海量數(shù)據(jù),我院的一些教師曾經(jīng)通過其它渠道獲得海量數(shù)據(jù),然后提供給學(xué)生實驗操作。但是,這直接導(dǎo)致學(xué)生在數(shù)據(jù)獲取上極度依賴教師,使學(xué)生在畢業(yè)后的實際工作場景中不知道如何獲取海量數(shù)據(jù)、也不熟悉專業(yè)數(shù)據(jù)庫的操作,不能滿足用人單位的需求。畢竟,從事金融行業(yè),尤其是做金融工程師,離不開Wind等專業(yè)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)支持。很多券商在招聘信息中明確要求應(yīng)聘者熟練使用Wind、Bloomberg等軟件。

    因此,本文認(rèn)為中國金融工程實驗教學(xué)改革的第一步,是要讓學(xué)生有實際接觸到海量數(shù)據(jù)的機會,打好數(shù)據(jù)采集的基本功。唯有這樣,學(xué)生在踏入職場后才有能力處理好大量金融數(shù)據(jù)并達成客戶和老板想要的結(jié)果。

    (二)學(xué)生的編程基礎(chǔ)薄弱

    在數(shù)字金融時代,金融產(chǎn)品的設(shè)計和風(fēng)險管理需要依靠“數(shù)據(jù)+技術(shù)”手段完成。海量數(shù)據(jù)只有通過技術(shù)手段、深挖其價值后才能變?yōu)橘Y產(chǎn)。編程正是處理并分析這些海量數(shù)據(jù)的必要技術(shù)手段。

    雖然國內(nèi)大部分經(jīng)管類高校為大一學(xué)生開設(shè)了 C語言、C++、Java等計算機公共課程,但這些課程主要由計算機專業(yè)的教師來講授。因為跨專業(yè)的問題,計算機專業(yè)的教師們通常不懂金融方面的理論知識,也就很難指導(dǎo)學(xué)生用編程技術(shù)來分析財經(jīng)現(xiàn)象。盡管大部分學(xué)校在金融工程專業(yè)的高年級課程里開設(shè)了《計量經(jīng)濟學(xué)》,教導(dǎo)大二或大三的學(xué)生如何使用Eviews、Stata、SPSS等計量軟件,但這些計量軟件的程序代碼都是“黑箱”,學(xué)生只需要通過幾句命令或者按鈕,便能得到數(shù)據(jù)的分析結(jié)果。

    在這種課程體系下,大三的學(xué)生在上金融工程實驗課時就會對編程難以適應(yīng)。其原因在于:金融工程實驗大多需要在Matlab、Python、R上進行編程。不同的軟件的風(fēng)格形式、思維模式、執(zhí)行方式,使得學(xué)生在計算機公共課程上打下的編程基礎(chǔ)難以滿足金融工程實驗課的要求;而“傻瓜式”的計量軟件又使得學(xué)生對建模、設(shè)計獨立算法感到非常陌生。如此一來,學(xué)生在金融工程實驗課上僅學(xué)會了復(fù)制代碼、簡單地調(diào)參數(shù)、跑程序,對金融工程實驗的理解不夠深刻,更不懂得如何基于實驗原理去修正傳統(tǒng)金融模型、設(shè)計衍生品、開發(fā)量化程序。

    基于此,本文認(rèn)為中國金融工程實驗教學(xué)應(yīng)當(dāng)對前置的計算機課程進行改革,加強學(xué)生的編程基礎(chǔ),讓學(xué)生踏入職場后能夠活用編程技術(shù)、適應(yīng)不同金融工作場景的需要。

    (三)實驗教材落伍

    目前市面上關(guān)于金融工程理論教學(xué)的教材層出不窮。但是,金融工程實驗教學(xué)的教材則很少且有待改進,具體表現(xiàn)在以下幾個方面:

    其一,未凸顯專業(yè)特性。一些金融工程實驗教材未能凸顯金融工程的專業(yè)特性,而是簡單地將金融學(xué)的實驗內(nèi)容照搬到教材中。比如,有些金融工程實驗教材教學(xué)生如何使用證券軟件、如何做上市公司財務(wù)分析、如何計算債券的久期等。這樣培養(yǎng)的金融工程的學(xué)生與金融學(xué)的學(xué)生毫無差異。

    其二,內(nèi)容傳統(tǒng)。一些金融工程實驗教材的實驗內(nèi)容比較傳統(tǒng),僅設(shè)置了驗證性實驗內(nèi)容,學(xué)生只需要按照規(guī)定的實驗步驟和選項得出固定的實驗結(jié)果即可[4]。這樣的內(nèi)容設(shè)置讓學(xué)生失去了自主探索的機會,無法培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新精神,使學(xué)生很難適應(yīng)數(shù)字金融時代的崗位需求。

    其三,實驗樣本脫離中國市場。一些金融工程實驗教材引用的是美國市場上的案例和數(shù)據(jù)[5]。眾所周知,中美期貨市場在保證金、交割時間、波動幅度、交易規(guī)則的設(shè)置上存在很大差異。如此一來,學(xué)生對中國市場的交易規(guī)則等還是很陌生。這大大降低了金融工程實驗教學(xué)的有效性。

    其四,對市場熱點關(guān)注度不夠。大部分金融工程實驗教材缺乏對市場熱點的關(guān)注。比如,最近幾年場外衍生品規(guī)模激增,引發(fā)了市場各方的熱烈關(guān)注。但目前尚未有實驗教材引導(dǎo)學(xué)生去熟悉場外交易規(guī)則,也沒有提及場外衍生品的具體投資操作。這對于中國金融工程人才培養(yǎng)事業(yè)的發(fā)展和衍生品市場的進步都產(chǎn)生了不良影響。

    基于此,本文認(rèn)為中國金融工程實驗教學(xué)需要對實驗教材進行大刀闊斧的改革——要用中國市場的案例設(shè)置實驗場景,實驗內(nèi)容應(yīng)當(dāng)緊扣金融工程的專業(yè)特性,并貼合數(shù)字金融時代對人才的技能需求,將學(xué)生打造成“坐下來就能夠?qū)懘a,可以寫報告,還能設(shè)計產(chǎn)品,實施解決方案”的金融工程師。

    (四)校企合作效果不理想

    校企合作的好壞會直接影響人才培養(yǎng)質(zhì)量。目前國內(nèi)大部分經(jīng)管類高校提倡與企業(yè)合作,積極與券商、期貨、保險等涉及衍生品交易的企業(yè)簽署合作協(xié)議。但是,這些合作還存在很多問題,比如:

    其一,合作未落到實處。合作中沒有厘清哪些實驗內(nèi)容由高校教師負(fù)責(zé)、哪些實驗內(nèi)容由企業(yè)的兼職教師負(fù)責(zé);并且對企業(yè)兼職教師的授課質(zhì)量缺乏評價標(biāo)準(zhǔn)和約束機制,導(dǎo)致一些企業(yè)兼職教師走過場,學(xué)生未真正學(xué)習(xí)到實戰(zhàn)經(jīng)驗。

    其二,利益分配不均。在實習(xí)收益方面,高校、企業(yè)、學(xué)生三方存在分配分歧,多方利益的難以調(diào)和,影響了校企合作的穩(wěn)定性。比如,在高校與企業(yè)聯(lián)合申報的課題方面,最終的成果是屬于高校還是企業(yè)未能以法律形式清晰界定。

    其三,校企雙方的師資缺乏交流。以湖北經(jīng)濟學(xué)院金融工程實驗教學(xué)為例,授課教師多為金融工程專業(yè)的博士。盡管這些教師具備扎實的理論功底,但是他們往往缺乏實戰(zhàn)經(jīng)驗,不能很好地培養(yǎng)學(xué)生的衍生品應(yīng)用操作技能。另外,從事衍生品交易的企業(yè)也需要對投資者進行教育、對員工進行考證培訓(xùn)。目前,企業(yè)的這部分培訓(xùn)教育工作主要由人力資源部的員工完成。但是,這些員工在講授呈現(xiàn)能力、課件及教具的設(shè)計制作能力上與高校的專職教師尚存在一定差距。

    因此,基于比較優(yōu)勢理論,本文認(rèn)為中國金融工程實驗教學(xué)應(yīng)當(dāng)進一步加強校企雙方的師資交流,穩(wěn)定合作關(guān)系,并提高雙方合作內(nèi)容的深度和廣度。

    三、日本的經(jīng)驗借鑒

    日本作為中國一衣帶水的鄰邦,因同屬于亞洲國家的教育模式,導(dǎo)致兩國在教育制度和教學(xué)理念上有一定的相似性。相較于中國,日本早在20世紀(jì)80年代就已開設(shè)“金融工學(xué)”即金融工程專業(yè)。發(fā)展至今,已形成以東京大學(xué)、一橋大學(xué)、京都大學(xué)和大阪大學(xué)為代表的金融工程專業(yè)國際知名院校。另外,日本的金融工程學(xué)界在2019年就已經(jīng)意識到金融工程與數(shù)字金融結(jié)合的必要性;并于同年11月由東京大學(xué)牽頭召開了“金融工程的數(shù)字轉(zhuǎn)換”研討會,還發(fā)布了一批金融工程實務(wù)與數(shù)字金融相結(jié)合的實踐性課題,強調(diào)把研究成果回饋給社會。因此,本文搜集了日本在金融工程專業(yè)實驗教學(xué)和社會實踐方面的資料,針對我國金融工程實驗教學(xué)的不足,在借鑒日本相關(guān)經(jīng)驗的基礎(chǔ)上,提出如下改進建議:

    (一)增加經(jīng)費投入、購置專業(yè)的金融數(shù)據(jù)庫

    日本金融工程專業(yè)的國際知名院校一般擁有近20個專業(yè)的金融數(shù)據(jù)庫,其中不乏日経NEEDS FinancialQUEST、山一證券オンライン版等收費昂貴的數(shù)據(jù)庫。相較之下,中國很多經(jīng)管類高校對數(shù)據(jù)庫的經(jīng)費投入非常少。為了讓學(xué)生切身接觸到海量數(shù)據(jù),本文建議高校加大對金融數(shù)據(jù)庫的經(jīng)費投資力度。

    但是,這種投資力度的加大不應(yīng)該是盲目的,而應(yīng)該是開源節(jié)流后的權(quán)衡。開源方面,中國高??梢詤⒄杖毡疚牟靠茖W(xué)省對圖書館數(shù)據(jù)庫資源的運營意見①,除了把一定比例的大學(xué)整體預(yù)算作為采購金融數(shù)據(jù)庫的經(jīng)費之外,還可以在數(shù)據(jù)庫的合同方式和支付方法上下功夫;并活用自身的學(xué)術(shù)信息資源,將各大學(xué)圖書館自己的特色項目(例如,將館藏資料電子化并公開,為使用者提供新的服務(wù)模式,與地區(qū)、社會、其他機構(gòu)合作等),努力獲得競爭性的外部資金,以應(yīng)對金融數(shù)據(jù)庫的漲價風(fēng)險。節(jié)流方面,由于目前一些數(shù)據(jù)庫服務(wù)商為了提供更多的服務(wù),會將自身數(shù)據(jù)庫的資源涵蓋更多的內(nèi)容,致使數(shù)據(jù)庫之間有些內(nèi)容是雷同的。為避免過多的經(jīng)費負(fù)擔(dān),高校應(yīng)當(dāng)在購買金融數(shù)據(jù)庫前做好充分調(diào)研,集中資金購買1~2個專業(yè)的金融數(shù)據(jù)庫,避免數(shù)據(jù)庫的重復(fù)性建設(shè)。

    另外,考慮到一些數(shù)據(jù)庫費用昂貴,每增加一個端口可能給高校帶來5~10萬/年的經(jīng)費負(fù)擔(dān)。為此,本文認(rèn)為可以借鑒京都大學(xué)的做法,對數(shù)據(jù)采集實行預(yù)約制②,即學(xué)生按照圖書館規(guī)定的時間,提出預(yù)約申請,申請通過后則使用圖書館的電腦端口采集數(shù)據(jù)。

    最后,考慮到學(xué)生剛開始對數(shù)據(jù)庫的操作界面不熟,中國高校也可以借鑒京都大學(xué)的做法,對如何應(yīng)用數(shù)據(jù)庫召開在線的講習(xí)會或者錄制成視頻③,提高學(xué)生對數(shù)據(jù)庫的操作熟練度。

    (二)調(diào)整計算機課程設(shè)置

    考慮到Python是一種免費的、開源的、高級的、通用的編程語言;且相較于Matlab和R,Python的科學(xué)計算生態(tài)表現(xiàn)得更好。因此,本文建議對金融工程專業(yè)的大一學(xué)生開設(shè)Python編程課,以替代原先的C語言、C++、Java等計算機公共課。具體地,參照日本一橋大學(xué)金融工程教育中心的實踐經(jīng)驗④,本文建議:

    在大一設(shè)置《統(tǒng)計學(xué)》《微積分》《財務(wù)分析》等理論課以及《Python語言及其應(yīng)用》等實驗課。在Python的內(nèi)容設(shè)置上,本文建議暫時不要求大一學(xué)生使用Python解決各種金融工程計算問題;而是讓學(xué)生以入門的心態(tài),用Python做一些簡單的財經(jīng)數(shù)據(jù)可視化分析和統(tǒng)計分析。比如,學(xué)習(xí)如何用pandas和matplotlib包對數(shù)據(jù)進行清洗和可視化分析,如何用numpy包分析個股的市值、市盈率和日收益率的統(tǒng)計規(guī)律。

    在大二設(shè)置《計量經(jīng)濟學(xué)》《金融經(jīng)濟論》《數(shù)理經(jīng)濟學(xué)》等理論課和《計量經(jīng)濟學(xué)實驗》的實驗課。

    在大三設(shè)置《金融衍生工具》《金融風(fēng)險管理》《信息處理論》等理論課和《金融工程實驗》的實驗課。

    在大四撰寫畢業(yè)設(shè)計,鼓勵運用編程技術(shù)來設(shè)計、開發(fā)和實施新型的金融衍生品。

    (三)改編實驗教材

    與中國一樣,日本專門出版的金融工程實驗教材非常少,大部分實驗內(nèi)容融入了理論教材的各個章節(jié)。另外,日本在金融工程實驗教學(xué)上更傾向于課前發(fā)放講義、課中現(xiàn)場指導(dǎo)學(xué)生進行金融工程實驗?;诖?,本文結(jié)合三菱UFJ信托投資工學(xué)研究所編寫的《実踐金融データサイエンス(實踐金融數(shù)據(jù)科學(xué))》[6]、岡田克彥的《Pythonによるビジネスデータサイエンス(Python的商業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué))》[7]、朱順泉的《量化金融投資及其Python應(yīng)用》[8]以及東京大學(xué)工學(xué)部計數(shù)工學(xué)科金融工學(xué)的部分實驗講義,以中國衍生品市場上的數(shù)據(jù)為實驗樣本,對金融工程實驗教材做出如下改編;其中,每次課初步擬定為5個學(xué)時:

    一是,精簡實驗內(nèi)容、突出專業(yè)特性。在金融學(xué)的實驗內(nèi)容上,僅保留為金融工程實驗教學(xué)做鋪墊的內(nèi)容;其余的金融學(xué)實驗內(nèi)容則以課程在線資源的形式發(fā)布,供學(xué)生課外補習(xí)。具體地,本文參照日本岡部建次教授的構(gòu)想[9],遵循“問題導(dǎo)向式”的思路,設(shè)計出金融工程實驗課的前2次課內(nèi)容:

    第1次課:在線下課堂,提出疑問“股票交易賺錢嗎”。答案是賺不到錢;也有賺錢的人,不過是一時的或偶然的。那么,“賺了錢的人怎么做了內(nèi)幕交易、套利交易”?“為什么賺不到錢”?因為股價是隨機運動的,而且股價包含了公開的信息。誰也不能確切地預(yù)測股價的上漲。進一步地,讓學(xué)生通過英式拍賣的實驗設(shè)計對內(nèi)幕交易進行研究;并通過一個Python語言函數(shù)的實驗,檢驗股指價格在長時期是否遵循隨機游走。

    第2次課:在線上課堂,教師展示計算機系統(tǒng)做的某個量化程序,讓學(xué)生了解使用計算機通過數(shù)理的方法賺錢的例子。在線下課堂,讓學(xué)生通過一個以跟蹤誤差為核心的實驗,對指數(shù)基金的投資績效進行檢驗。

    二是,刪掉一些驗證性實驗內(nèi)容、增加綜合創(chuàng)新性實驗設(shè)計內(nèi)容。本文試圖將金融工程專業(yè)的實驗分為基礎(chǔ)性實驗和拓展性實驗。其中,基礎(chǔ)性實驗對應(yīng)第3~6次課的實驗內(nèi)容,拓展性實驗對應(yīng)第7~10次課的實驗內(nèi)容?;A(chǔ)性實驗的內(nèi)容如下:

    第3次課:在線上課堂,復(fù)習(xí)數(shù)學(xué)原理。在線下課堂,教師給予一定的指導(dǎo)和舉例,然后給定題設(shè),讓學(xué)生編寫遠期利率協(xié)議和遠期外匯合約的價值及價格所用的Python語言函數(shù);給定題設(shè),讓學(xué)生編寫求外匯期貨合約、利率期貨合約、股指期貨合約的價格使用的Python語言函數(shù)。

    第4次課:在線上課堂,復(fù)習(xí)數(shù)學(xué)原理。在線下課堂,教師選擇某一標(biāo)的資產(chǎn),帶領(lǐng)學(xué)生一起設(shè)計期貨套期保值策略,并讓學(xué)生編寫Python語言函數(shù),計算所設(shè)計的套期保值策略的最優(yōu)套期保值比、利潤、方差;然后,讓學(xué)生自行選擇某一標(biāo)的資產(chǎn),設(shè)計期貨跨期套利策略,并編寫Python語言函數(shù),計算組合價差和判斷套利機會的技術(shù)指標(biāo),選擇開平倉時機,確定套利規(guī)模,計算盈虧變動。

    第5次課:在線上課堂,復(fù)習(xí)數(shù)學(xué)原理。在線下課堂,讓學(xué)生在給定條件下,設(shè)計一個利率互換合約,并編寫Python語言函數(shù),確定利率互換合約中的固定利率,計算利率互換合約的價值。

    第6次課:在線上課堂,復(fù)習(xí)數(shù)學(xué)原理;課后由教師搭建一個期權(quán)回測框架,演示其Backtrader回測程序。在線下課堂,給定題設(shè),讓學(xué)生編寫B(tài)lack-Scholes期權(quán)定價模型的歐式看漲、看跌期權(quán)的Python語言函數(shù);給定題設(shè),讓學(xué)生編寫二叉樹法的無收益資產(chǎn)美式期權(quán)定價的Python語言函數(shù);給定題設(shè),讓學(xué)生編寫歐式看漲期權(quán)的蒙特卡洛模擬Python語言函數(shù)。

    需要注意的是,第3~6次課里的編程定價必然離不開“函數(shù)展開(泰勒展開、麥克勞林展開)”“中心極限定理”“維納過程的協(xié)方差”“偏微分方程”等數(shù)學(xué)知識。事實上,這些數(shù)學(xué)知識也阻攔了很多想要挑戰(zhàn)金融工程學(xué)的人。為了讓實驗流程更加流暢、更容易讓學(xué)生記住,本文認(rèn)同《金融工學(xué)のエッセンス: 難関ブラック?ショールズを見える化する 動的視覚化シリーズ》[10]的倡導(dǎo),建議模仿日本可視化技術(shù)研究所發(fā)布的視頻(https://goo.gl/UKl7Xq),制作出類似的講述數(shù)學(xué)原理的視頻,由教師用線上課堂的形式,既對公式進行簡單說明,又通過圖表、將實驗內(nèi)容的核心和步驟盡量可視化地傳達給學(xué)生。

    三是,在實驗內(nèi)容里融入對新形勢下的思考。考慮到量化投資在中國才剛剛起步以及衍生品推陳出新的速度非???,本文建議在第7次課進行衍生品分析平臺的實務(wù)應(yīng)用;在第8次課設(shè)置線上和線下相結(jié)合的量化投資平臺實驗;在第9次課分析場外期權(quán)、數(shù)字資產(chǎn)衍生品等熱點案例,幫助學(xué)生更好地把握行業(yè)前沿。

    第7次課:在線下課堂,進行衍生品分析平臺的實務(wù)應(yīng)用[8]。具體地,教師針對某利率衍生品進行建模分析,并對隱含波動率與模型進行分析和校準(zhǔn)。然后,讓學(xué)生自行選取單一風(fēng)險因子或者多風(fēng)險因子或者多風(fēng)險衍生品資產(chǎn),進行組合建模,出具資產(chǎn)組合風(fēng)險報告,并校準(zhǔn)隱含波動率和模型。

    第8次課:在線上課堂,教師介紹數(shù)據(jù)建模常用的監(jiān)督學(xué)習(xí)(決策樹集成、核支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))和非監(jiān)督學(xué)習(xí)(k均值聚類、凝聚聚類、DBSCAN)的Python語言函數(shù),讓學(xué)生挑選其中的3種方法,加以掌握。在線下課堂,嘗試搭建量化投資平臺[8]。具體地,教師介紹以Python為基礎(chǔ)的量化投資平臺,安裝配置軟件環(huán)境;教師使用Python操作MySQL數(shù)據(jù)庫,介紹量化投資中衍生品數(shù)據(jù)平臺的基本類型和處理方法,并公布一些現(xiàn)成代碼讓學(xué)生運行。如果學(xué)生學(xué)有余力,可以讓學(xué)生嘗試搭建一個自己的衍生品量化投資平臺。

    第9次課:在線下課堂,師生對場外期權(quán)、數(shù)字資產(chǎn)衍生品和天氣衍生品進行熱點追蹤。具體地,教師引導(dǎo)學(xué)生了解場外期權(quán)的交易規(guī)則、雪球結(jié)構(gòu)定價與風(fēng)險深度分析;引導(dǎo)學(xué)生了解數(shù)字資產(chǎn)合約市場,明晰數(shù)字資產(chǎn)衍生品與傳統(tǒng)金融衍生品的不同之處;教師講解一個使用蒙特卡羅方法設(shè)計天氣期權(quán)的案例,并讓學(xué)生撰寫心得體會。

    四是,復(fù)現(xiàn)衍生品相關(guān)的實證論文和產(chǎn)品設(shè)計。在第10次課的線下課堂,鼓勵學(xué)生以小組為單位,搜集已發(fā)表的實證論文及其代碼或者市場上已公布的金融模型和產(chǎn)品設(shè)計;然后,小組仿照成型的操作步驟、復(fù)現(xiàn)流程和代碼,為日后撰寫論文和行業(yè)研究報告以及設(shè)計金融產(chǎn)品打下基礎(chǔ)。

    第10次課:在線上課堂,學(xué)生提交心得體會和實驗報告,師生對此展開線上討論,教師應(yīng)當(dāng)重點關(guān)注學(xué)生對實驗內(nèi)容的理解程度以及是否加入了自己的思考。在線下課堂,教師對搜集到的衍生品相關(guān)的實證論文進行成果復(fù)現(xiàn),并讓學(xué)生基于Python語言函數(shù)、復(fù)現(xiàn)嘗試某篇實證論文或某個產(chǎn)品設(shè)計的結(jié)論。

    五是,及時更新實驗內(nèi)容。衍生工具創(chuàng)新和資產(chǎn)組合日新月異,為此東京都立大學(xué)金融工學(xué)研究中心為實務(wù)家和研究者搭建了Workshop和Seminar形式的交流平臺⑤,積極地與金融機構(gòu)、公共機構(gòu)、業(yè)界團體及各協(xié)會開展合作。中國經(jīng)管類高??梢越梃b日本的經(jīng)驗,并以Workshop和Seminar的形式,邀請業(yè)界專家一起編寫、復(fù)審、修訂實驗內(nèi)容,達到實驗內(nèi)容及時更新和動態(tài)變化的目的。

    (四)深化校企合作

    其一,共建供需對接就業(yè)育人項目。為落實教育部在《2022年教育部工作要點》中提出的“推動就業(yè)與招生培養(yǎng)聯(lián)動改革,實施供需對接就業(yè)育人項目”,本文建議中國經(jīng)管類高??梢越梃b日本京都版問題解決型學(xué)習(xí)方式(Kyoto Project Based Learning, KPBL)[11],與期貨公司、券商等企業(yè)合作打造“供需對接就業(yè)育人項目”。在合作的初級階段即“對話型”階段,企業(yè)結(jié)合數(shù)字金融時代的崗位職責(zé)提出需求;高校則根據(jù)此需求,主動調(diào)整人才培養(yǎng)模式和實驗課設(shè)置。在中級階段即“職場體驗型”階段,高校邀請企業(yè)兼職講師來校講授實戰(zhàn)型的實驗課或者傳授項目經(jīng)驗,高校對企業(yè)兼職講師的授課質(zhì)量出臺完整的評價體系和獎懲機制;與此同時,企業(yè)給學(xué)生提供實習(xí)機會,讓學(xué)生近距離地接觸職場。在高級階段即“問題解決型”階段,企業(yè)給予實習(xí)學(xué)生一定的轉(zhuǎn)正機會,激勵實習(xí)生盡快向職場人轉(zhuǎn)變;高校也可以根據(jù)企業(yè)的需要,安排高校教師定期或不定期地為其員工進行理論培訓(xùn),以充分釋放資源整合效應(yīng),優(yōu)化雙方的人力資源配置。

    其二,獎勵機制及利益分配協(xié)議。目前,國內(nèi)高校普遍重視縱向課題大于橫向課題。日本高校則對來自企業(yè)的橫向課題非常重視。以北海道大學(xué)為例,為了激勵教師參與產(chǎn)學(xué)合作研究,該校根據(jù)教師的學(xué)術(shù)知識等貢獻度設(shè)立了相應(yīng)的報酬即學(xué)術(shù)貢獻費,并將產(chǎn)學(xué)聯(lián)系推進經(jīng)費比率調(diào)整為研究經(jīng)費的30%⑥。如此一來,北海道大學(xué)教師在橫向課題的獲利不會小于縱向課題?;谌毡镜慕?jīng)驗,本文建議中國高校對產(chǎn)生一定經(jīng)濟價值的橫向課題加大激勵力度。比如,像日本一樣,設(shè)置學(xué)術(shù)貢獻費;或者對該橫向課題賦予和某一類縱向課題同樣的科研考核分?jǐn)?shù)。

    其三,針對實習(xí)收益和課題成果的分配分歧,本文建議:第一,校企雙方可以事先簽訂TPM協(xié)議(Target Performance Mechanism)⑦,設(shè)定體現(xiàn)產(chǎn)學(xué)研利益的動態(tài)分配方案;并報上級部門審議,保障協(xié)議合法合規(guī)。第二,仿照日本產(chǎn)學(xué)合作經(jīng)驗,構(gòu)建利益沖突管理制度[12]。比如,校企雙方平時做好申報、信息公開和記錄工作,將因利益沖突而可能產(chǎn)生的問題防患于未然或控制在最小范圍內(nèi),防止問題再次發(fā)生;同時,將校企中合作質(zhì)量較好的某一階段作為標(biāo)桿,通過共享好的實踐 “good practice”,主動謀求如何提高利益沖突管理的質(zhì)量。

    四、結(jié)語

    數(shù)字金融時代給金融工程專業(yè)的實驗教學(xué)帶來了機會和挑戰(zhàn)。本文基于數(shù)字金融時代的人才需求,結(jié)合多年教學(xué)經(jīng)驗,指出中國金融工程實驗教學(xué)存在學(xué)生編程基礎(chǔ)薄弱、實驗教材落伍等不足之處,指明了未來的教學(xué)改革方向;并參照日本高校的相關(guān)經(jīng)驗,對改進中國金融工程實驗教學(xué)提出了調(diào)整計算機課程設(shè)置、改編實驗教材等建議,旨在為經(jīng)管類高校緊跟時代潮流、著眼實用型人才需求,實現(xiàn)數(shù)字金融時代背景下金融工程專業(yè)人才培養(yǎng)提供借鑒。

    筆者在未來將從以下兩個方面來深化研究:一是,基于湖北經(jīng)濟學(xué)院《基于高頻數(shù)據(jù)的期貨股票量化交易虛擬仿真實驗》課程已搜集的實驗報告,對學(xué)生的實踐心得進行文本量化分析,從學(xué)生的感受出發(fā),探尋影響實驗教學(xué)質(zhì)量的關(guān)鍵因素,為改進金融工程專業(yè)的實驗教學(xué)提供實證支撐;二是,基于目前廣受歡迎的人工智能框架Tensorflow,設(shè)計高校教師和企業(yè)兼職講師的實驗教學(xué)評價模型。

    注 釋:

    ① https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/gijyutu/gijyutu4/toushin/attach/1301607.htm。

    ② http://www.econ.kyoto-u.ac.jp/~chousa/。

    ③ https://archives-kyotouecon.blogspot.com/2022/07/needs-financialqu

    est.html。

    ④ CFEE一橋大學(xué)金融工學(xué)教育センター:https://www1.econ.hit-u.ac.jp/finmodel/jpn/index.html。

    ⑤ 東京都立大學(xué)金融工學(xué)研究センター:https://www.biz.tmu.ac.jp/quantitative-finance/workshop/。

    ⑥ 北海道大學(xué)産學(xué)?地域協(xié)働推進機構(gòu)https://www.mcip.hokudai.ac.jp/business/joint_research/burden/。

    ⑦ 在事先簽訂的TPM協(xié)議中提出一個既定的目標(biāo),即校企合作的成果能給企業(yè)帶來的利潤或者效益。若未達到目標(biāo)績效,企業(yè)以P1的低價支付高校,高校獲得課題等合作成果,此時P1相當(dāng)于高校的成本;反之,企業(yè)則以P2(P2>P1)的價格付給高校,高校可以賺取高收益。

    參考文獻:

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    基金項目:湖北經(jīng)濟學(xué)院博士科研啟動基金(XJ21BS12)

    作者簡介:李杏(1989- ),女,湖北鐘祥人,湖北經(jīng)濟學(xué)院實驗教學(xué)中心講師,博士,研究方向為金融工程與風(fēng)險管理;通訊作者劉博宇(1983- ),男,湖北武漢人,湖北經(jīng)濟學(xué)院實驗教學(xué)中心講師,博士,研究方向為實驗經(jīng)濟學(xué)。

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