王謹樂，劉香娜

（東北財經大學 金融科技學院，遼寧大連 116025）

隨著計算機技術的發(fā)展和市場交易機制的改革，以西蒙斯為代表的量化投資應運而生，它代表著全新的投資模式和交易理念。量化投資通過客觀的數(shù)理模型替代主觀的人為判斷，依托計算機技術和金融學理論制定量化策略，從而做出投資決策。量化投資在國外成熟資本市場已經發(fā)展了數(shù)十年，目前已相對成熟。而國內量化投資起步于21 世紀初期，早期由于市場交易機制和金融工具不完善，量化技術難以在資本市場發(fā)揮真正的作用。近幾年，隨著大數(shù)據、人工智能的發(fā)展和運用以及資本市場的日益完善，量化投資開始發(fā)揮作用，特別是2021 年下半年，滬深兩市連續(xù)49 天成交額突破萬億（數(shù)據來源于https://baijiahao.baidu.com/s?id=1720257819 858259248&wfr=spider&for=pc），量化交易在其中發(fā)揮著不可忽視的作用。

量化投資行業(yè)發(fā)展迅速，業(yè)界對量化投資人才需求與日俱增的同時，也對量化投資人才的知識儲備和專業(yè)素養(yǎng)提出了更高的要求[1]。如何與時俱進地進行量化投資課程改革，培育量化投資人才，成為開設量化投資課程的國內高校一個重要挑戰(zhàn)。本文擬從當前國內高校量化投資課程的教學現(xiàn)狀出發(fā)，深入探索量化投資課程的改革方法與手段，為高校量化投資課程建設提供參考。

1 研究生量化投資課程體系設計邏輯

一套科學完善的量化投資課程體系是高等院校培養(yǎng)量化投資人才的核心內容，是保障教學水平和教學質量的關鍵。作為一門新興學科，量化投資課程學科交叉性和綜合性強，在建設其課程體系時，應考慮以下幾個問題：

1.1 明確量化投資人才培養(yǎng)目標

在當前金融科技和互聯(lián)網金融不斷崛起的時代背景下，市場對量化投資人才需求與日俱增的同時，也對量化投資人才的綜合素質和能力提出了更高的要求。高校作為人才培養(yǎng)的基地，應著重思考在當前時代變革的背景下，培養(yǎng)什么樣的量化投資人才以及如何培養(yǎng)量化投資人才。

量化投資人才培養(yǎng)目標作為量化投資課程體系建設的綱領，關系到人才培養(yǎng)的質量，應從國家戰(zhàn)略定位、金融行業(yè)長期發(fā)展規(guī)劃以及當前市場人才需求等角度進行充分考量。國內高校要與時俱進，以滿足科技和時代發(fā)展為目標，培養(yǎng)復合應用型、創(chuàng)新型量化投資人才。具體而言，量化投資人才不僅要具備扎實的金融、數(shù)理理論知識和計算機應用技能，能夠運用量化投資技術進行投融資管理，還要具備創(chuàng)新實踐能力，能夠適應行業(yè)技術的快速迭代。

1.2 搭建量化投資課程框架

量化投資課程是跨學科、跨專業(yè)、跨領域的一門新興學科，其課程體系設置應包含傳統(tǒng)金融學、數(shù)量知識以及計算機技能三部分[2]，分別對應金融產品價格形成機制、量化投資策略以及計算機程序化機制三部分。不難發(fā)現(xiàn)，該課程涉及領域廣泛，且涉及學科眾多。在搭建量化投資課程框架時，應把資產定價、風險管理、金融計量學、計算機編程等課程列為必修學科[1]，確保學生能夠獨立實現(xiàn)簡單自動化交易。在此基礎上，逐步完善到對FOF、MOM 的量化資產配置。

2 量化投資課程改革方法與手段

量化投資作為一門集數(shù)理知識、金融理論和計算機編程技術為一體的綜合性學科，對師資力量、學生素質以及教學配套設施都有很高的要求。在“互聯(lián)網+金融”大背景下，國內高校量化投資課程主要存在課程體系不完善、學生知識儲備單一、教學基礎設施不完善、師資力量不足等問題[1，3]。為了實現(xiàn)應用型人才的培養(yǎng)目標，針對目前量化投資課程存在的問題提出幾點改革方法。

2.1 加強課堂建設

調研學生信息發(fā)現(xiàn)，研究生在本科階段多半以上是學習金融專業(yè)的，有較扎實的金融基礎理論知識，但缺乏數(shù)理知識和計算機技術，還有少部分學生本科是理工科專業(yè)，金融基礎知識欠缺，但是數(shù)理和計算機技能掌握扎實。研究生多樣化的專業(yè)背景無形中給授課教師增加了壓力，再加上教學課時限制，采用傳統(tǒng)的線下教學方式達不到理想的效果，借助線上教學平臺，如超星學習通、MOOC 等平臺，可以很好地解決這一問題。教師通過整合線上優(yōu)秀的教學資源，采取“線上+線下”的混合教學模式[4]，在此過程中因材施教，可以達到良好的教學效果。

2.2 完善課程體系

量化投資課程是一門應用性強的課程，其教學目標是讓學生充分認識量化投資策略，并能夠通過計算機語言對簡單策略進行編寫、回測，以加深對金融原理的深入理解。在這一過程中，科學系統(tǒng)的課程體系就顯得尤為重要。量化投資課程體系的設置應緊跟當前金融業(yè)發(fā)展和就業(yè)需求，在傳統(tǒng)金融學課程體系下，增加數(shù)理、計算機方向的基礎課程，如高級計量經濟學、金融計量學等[5]，同時開設Python、R 等數(shù)據分析軟件應用培訓，掌握金融大數(shù)據分析技術，了解如何應用金融交易背后的海量數(shù)據進行分析，緊跟當前金融科技潮流。

2.3 加強校企合作

校企合作是解決當前高校教師普遍缺乏量化投資實踐經驗的有效手段。一方面，校企可以采取聯(lián)合授課形式，讓業(yè)界專家進入課堂，實行校內校外“雙導師”制度進行管理，依托高校的學術積淀和金融機構的軟硬件設施建設，實現(xiàn)業(yè)界、學界的優(yōu)勢互補，發(fā)揮各自優(yōu)勢[5]。目前已有多所高校與金融機構聯(lián)合創(chuàng)辦量化投資實驗室[6]，在產、學、研、用等方面開展深度合作，這既能確保教學實踐活動的有效展開，也能讓師生對業(yè)界的發(fā)展態(tài)勢有一個準確的把握，還有助于金融機構提前儲備人才。另一方面，校企合作舉辦量化投資模擬大賽[7]，為師生提供競技平臺，不僅可以調動學生的學習積極性，還能檢驗課程教學成果，有利于教師不斷反思教學過程并及時改進教學手段，滿足學生多元化就業(yè)需求[1]。

2.4 加強師資團隊建設

百年大計，教育為本；教育大計，教師為本。師資團隊建設在整個教育過程中起到了非常重要的作用，量化投資教學水平如何，關鍵在師資團隊水平[1]。相比于傳統(tǒng)投資，量化投資課程對教師提出了更高的要求，專業(yè)知識儲備充足但實踐經驗缺乏是當前高校教師普遍存在的問題。一方面，高校應鼓勵教師申報量化投資研究課題，積極設立和開展企業(yè)橫向研究項目[4]，參與學術會議，了解學界前沿知識理論和業(yè)界發(fā)展狀況，不斷提高自己的專業(yè)能力和實踐經驗。另一方面，高校也應該引進外部師資力量，通過外聘業(yè)界精英和國外優(yōu)秀學者，優(yōu)化師資團隊[8]。

3 量化投資課程教學未來發(fā)展趨勢

量化投資課程國際化、前瞻化特征顯著，本文結合海外量化投資的發(fā)展歷程以及我國資本市場的實際情況，對國內高校量化投資課程的發(fā)展方向進行展望。

3.1 以人工智能賦能量化投資

在當前“互聯(lián)網+金融”大背景下，大數(shù)據、云計算、人工智能等技術運用于量化投資[6，9]，這些技術的應用使得量化業(yè)績遠遠優(yōu)于傳統(tǒng)證券投資的技術分析和基本面分析，因此，預測“人工智能+量化”將是未來金融領域的發(fā)展方向。國內高校量化投資課程可以著眼于前沿的人工智能領域，以人工智能賦能于量化投資[10]，為金融行業(yè)輸送大量AI 量化精英人才。

3.2 注重風險管理

量化投資在我國興起時間不到20 年，量化交易已經占據市場20%的份額（數(shù)據截至2021 年9 月，來源于https://baijiahao.baidu.com/s?id=17103471925 24189800&wfr=spider&for=pc），目前量化投資市場仍處在一個持續(xù)增長的階段，在可見的未來，量化投資行業(yè)在我國有較好的發(fā)展前景。然而由于行業(yè)發(fā)展迅速，行業(yè)主體投資水平參差不齊，不少量化投資機構缺乏風險防控意識，僅有少部分量化機構設置了完備的風險防控部門[11]。量化投資未來趨向于成為一門金融和科技碰撞的新興學科，其風險隱秘性更高，風險傳染性更強[12]，這就要求量化投資課程教師在進行課程改革和教授的同時，重視風險管理[1]，這樣可以潛移默化地影響學生，進而增強學生風險管理意識和風險管理能力。

3.3 注重投資邏輯

當前主流的投資分析方法包括以索羅斯為代表的技術分析、以巴菲特為代表的基本面分析以及量化投資分析。新興的量化投資依靠計算機強大的數(shù)據處理能力，其投資業(yè)績要優(yōu)于傳統(tǒng)的技術分析和基本面分析[13]。然而，量化策略仍然有很大的局限性，同一策略在不同時期對于不同的產品會有不同的表現(xiàn)，投資邏輯是關鍵。當計算機算力和策略因子逐漸發(fā)展成熟時，量化投資的核心競爭力是投資邏輯[14]。在當前注重數(shù)理、計算機技術的趨勢下，量化投資課堂也不能忽略金融基本理論，這要求教師在課堂上厘清每一個量化投資策略背后的投資邏輯[1]。

4 結語

本文結合量化投資的特點、當前國內高校量化投資課程的教學現(xiàn)狀以及存在的問題，探討了研究生量化投資課程的教學方法與手段的改革措施，展望了未來量化投資課程教學的發(fā)展趨勢，希望能夠為量化投資課程改革提供參考。