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摘要：近年來，量化投資能力已成為金融人才的必備素質之一，但相關人才的社會缺口仍較大。在金融科技本科教學中設置量化投資模擬實驗，對培育復合型金融人才具有重要意義。鑒于此，該文探討了量化投資模擬實驗教學的設計思路，分析了設置量化投資課程所需的保障，并提出了相應的課程評價方法。

關鍵詞：量化投資；本科；教學設計

近年來，隨著金融科技的快速發展和計算機技術的迅速普及，金融市場的投資理念與技術開始向數量化轉變，越來越多的證券及衍生品的投資手段開始依托量化技術，金融市場對量化投資人才的需求越來越大。截至2019年年底，全球對沖基金管理資產合計已超過3.1萬億美元，其中量化基金規模占比高達30%左右。相比之下，境內量化私募基金的占比低于10%，存在較大提升空間。可見，量化投資作為當前投資領域的發展趨勢，前景十分廣闊。當前，已有部分高校認識到培養量化投資人才的重要性和緊迫性，在課程設置中增加了相應的實踐性課程。但整體上，高校在金融人才培養過程中仍存在重理論輕實務、量化技術滯后等問題。在此現實背景下，探討量化投資模擬實驗在金融科技本科教學中的設計與應用，對進一步完善金融科技本科生人才培養體系、培養高素質量化投資人才具有重要意義。

1量化投資模擬實驗的設計內容

1.1選股模擬。運用量化方法選股時，往往須結合一些數量指標，或是結合一定的計量模型。教師可以介紹傳統和新興的選股指標，有針對性地向學生推薦有關文獻，詳細闡述量化選股的思路與方法。為更好地激發、培育學生的興趣與實操能力，學生可自行選擇不同的量化模型，并對選股依據提出具有創新性的方案。在這一過程中，學生既培養了文獻閱讀能力，又掌握了量化選股的基本技能，為后續的實踐投資夯實了基礎。以Fama-French三因子模型為例，學生可采用賬面市值比、市盈率和公司規模指標作為選股依據。具體步驟為：從數據庫中下載一定區間內A股股票相應的指標數據，經過數據清理，按照賬面市值比高于某一數值、市盈率大于某一數值、公司規模小于某一數值的標準篩選出一定量的股票代碼。在掌握最基礎的量化選股模型后，學生可進一步加入更有效、更優質的定價因子，探討獲取更高收益率的選股模型。由于量化選股的策略較多，在教學中應貼合學生實際，選取可以讓學生將所學知識與技能結合起來的策略。

1.2擇時交易模擬。運用量化手段開展擇時交易是量化投資模擬實驗的重點，也是金融市場實際操作中運用量化技術的關鍵。這部分課程的學習需要學生對最佳買賣資產時點有較為清晰的認知，且對學生的編程能力要求較高。教師既可以介紹一些傳統的擇時指標模型，演示擇時交易的具體步驟，也可以鼓勵學生閱讀前沿文獻，選擇自己感興趣的指標進行實操。一般而言，有關擇時指標的選擇有市場情緒、牛熊市指標、趨勢追蹤、異常指標等。為更好地進行量化擇時交易，可以采用融資融券交易股票、期貨等有“T+0”操作的投資標的，以更好地檢驗學生的量化擇時交易能力。

1.3課堂量化投資比賽。開展量化選股和量化擇時交易課程后，教師可在課堂內舉行模擬量化投資比賽，作為評定學生本門課程期末成績的主要依據。賽程為期四周，初始投資本金為股票賬戶100萬元和期貨賬戶100萬元，選股能力主要通過學生在此期間交易股票的最終收益來判定，而擇時能力則采用交易期貨的最終收益來衡量，最終賬戶余額作為最后比賽成績的主要評判依據，占課程總分的60%。此外，學生需要將選股依據、擇時指標選取、交易細節等形成詳細的文字報告，總結自己在量化投資模擬實驗中的優勢與不足。若交易依據具有一定的創新性，授課教師可適當為學生加分，此部分成績占課程總分的40%。

1.4其他量化投資模擬。量化投資的內容豐富繁雜，鑒于課堂時間有限，教師可提供相應的教學資料，供有興趣的學生深入學習，如衍生品套利、統計套利、程序化交易等。上述方式也將進一步運用統計分析、人工智能、數學方法（如分形理論、隨機過程）及計算機技術等（高祥寶，2016）[1]。

2量化投資模擬實驗設計的保障

2.1專業知識學習。雖然量化投資課程的重點是量化技術的應用，但其仍以投資學專業知識為基礎，是一個將理論知識具體化的過程。以選股為例，指標選取的原則是投資學課程中的相關內容。學生需要學習成長性指標、資本結構指標以及基本面因素和技術性指標，只有掌握關鍵理論，才能更好地使用量化工具進行選股決策。

2.2以數理、計算機課程為基礎。量化投資對數理知識和計算機技能的要求較高，在設置金融科技本科生培養計劃時，應加大對數學與計算機課程的重視程度，為后續的量化投資課程打好基礎。除了“高等數學”“線性代數”“概率論”“統計學”等基礎課程，對于蒙特卡洛方法、數據挖掘等處理方法的學習也至關重要，應當將其作為量化投資課程的前置課程。對于相關數據處理軟件，如python、R語言、matlab數據分析軟件、SAS、SPSS等，教師可根據學校和課程設置的具體情況有選擇性地開展教學。例如，R語言中以quantstrat為核心的系列包開發時間較早，且能免費使用，具有完善的系統和框架（付志剛和沈慧娟，2018）[2]，在目前的高校量化課程中出現頻率較高。近幾年python較為流行，其在投資實操中的使用頻率也越來越高，是比較好的選擇之一。

2.3數據資源整合。量化投資模擬實驗的首要硬件基礎與前提是完善的金融交易數據庫和模擬交易系統。當前，雖然大部分高校都具備金融實驗室，但存在設備陳舊、教學數據庫資源缺乏、軟硬件設施不完善等問題（孔傲，2019）[3]。學校應配備正版學習軟件，以方便教師的教學。同時，教師可在授課過程中總結相關功能的使用體驗并向學院反饋，建議相關軟件提供機構進行更新與內測，并增添一些符合教學實際的功能。2.4師資隊伍的培養當前的投資學教師普遍偏重理論教學，對于量化投資實驗教學的經驗不足，對量化投資課程的交叉學科基礎知識的重視也不足（杜紅軍，2017）[4]。因此，應聘請一些具有量化投資背景的全職教師和非全職教師，為學生傳授更多關于量化分析和投資實戰的經驗。此外，金融科技專業教師應該與教授計算機課程和數理化課程的教師進行交流，探討如何將金融科技類課程與數理、計算機課程更好地交叉融合，打造有復合學科背景的教師團隊。2.5優質教材的建設由于量化投資課程在國內設置較晚，目前幾乎沒有關于量化投資課程的統一教材，且相關書籍也較為缺乏（王彥，2015）[5]。量化投資課程的開設符合當前金融市場對人才的實際需求以及高校金融學專業的改革形勢需要，量化投資課程相關教材的建設是課程改革的必然要求，也是重要保障之一。學院教師團隊可以在具備一定條件后，嘗試撰寫金融科技量化投資教學教材，并不斷修正、完善。

3量化投資模擬實驗效果評價

由于量化投資模擬實驗屬于較為前沿的教學方式，尚未形成體系完善的整體教學方案。因此，在教學過程中，教師應多與學生交流，總結課程的優點和不足，并做好記錄，不斷完善課程教學。對量化投資模擬課程的評價，除要對教學方式的整體合理性、科學性進行考查外，還應考慮學生的最終實驗報告結果、課程吸收程度、對教學方式的評價等。

4研究結論

適應金融市場對量化投資人才的需求，培養大批兼具金融理論基礎與實務操作方法的量化投資人才，是高等教育當前的重要目標之一。將量化投資模擬實驗引入金融科技本科教學，提高量化投資教學的實操性，結合學生實際情況進一步探索并完善實驗教學模塊設計，有助于提高模擬實驗教學的教育質量，切實提高學生在量化投資方面的應用能力。

參考文獻

[1]高祥寶.量化投資創新性實驗教學探索[J].實驗室研究與探索,2016,35(8):281-284.

[2]付志剛,沈慧娟.《量化投資實踐》課程建設方式探討[J].教育教學論壇,2018(21):214-215.

[3]孔傲.關于金融類專業“量化投資”課程建設的思考[J].科教文匯,2019(2):99-101.

[4]杜紅軍.金融學專業《量化投資》課程建設思考[J].教育教學論壇,2017(49):69-72.

[5]王彥.量化投資理論基礎概述[J].商場現代化,2015(19):254.

作者:呂大永 單位:劉晶