研究生量化投资课程教学改革研究

王谨乐，刘香娜

（东北财经大学 金融科技学院，辽宁大连 116025）

随着计算机技术的发展和市场交易机制的改革，以西蒙斯为代表的量化投资应运而生，它代表着全新的投资模式和交易理念。量化投资通过客观的数理模型替代主观的人为判断，依托计算机技术和金融学理论制定量化策略，从而做出投资决策。量化投资在国外成熟资本市场已经发展了数十年，目前已相对成熟。而国内量化投资起步于21 世纪初期，早期由于市场交易机制和金融工具不完善，量化技术难以在资本市场发挥真正的作用。近几年，随着大数据、人工智能的发展和运用以及资本市场的日益完善，量化投资开始发挥作用，特别是2021 年下半年，沪深两市连续49 天成交额突破万亿（数据来源于https://baijiahao.baidu.com/s?id=1720257819 858259248&wfr=spider&for=pc），量化交易在其中发挥着不可忽视的作用。

量化投资行业发展迅速，业界对量化投资人才需求与日俱增的同时，也对量化投资人才的知识储备和专业素养提出了更高的要求[1]。如何与时俱进地进行量化投资课程改革，培育量化投资人才，成为开设量化投资课程的国内高校一个重要挑战。本文拟从当前国内高校量化投资课程的教学现状出发，深入探索量化投资课程的改革方法与手段，为高校量化投资课程建设提供参考。

1 研究生量化投资课程体系设计逻辑

一套科学完善的量化投资课程体系是高等院校培养量化投资人才的核心内容，是保障教学水平和教学质量的关键。作为一门新兴学科，量化投资课程学科交叉性和综合性强，在建设其课程体系时，应考虑以下几个问题：

1.1 明确量化投资人才培养目标

在当前金融科技和互联网金融不断崛起的时代背景下，市场对量化投资人才需求与日俱增的同时，也对量化投资人才的综合素质和能力提出了更高的要求。高校作为人才培养的基地，应着重思考在当前时代变革的背景下，培养什么样的量化投资人才以及如何培养量化投资人才。

量化投资人才培养目标作为量化投资课程体系建设的纲领，关系到人才培养的质量，应从国家战略定位、金融行业长期发展规划以及当前市场人才需求等角度进行充分考量。国内高校要与时俱进，以满足科技和时代发展为目标，培养复合应用型、创新型量化投资人才。具体而言，量化投资人才不仅要具备扎实的金融、数理理论知识和计算机应用技能，能够运用量化投资技术进行投融资管理，还要具备创新实践能力，能够适应行业技术的快速迭代。

1.2 搭建量化投资课程框架

量化投资课程是跨学科、跨专业、跨领域的一门新兴学科，其课程体系设置应包含传统金融学、数量知识以及计算机技能三部分[2]，分别对应金融产品价格形成机制、量化投资策略以及计算机程序化机制三部分。不难发现，该课程涉及领域广泛，且涉及学科众多。在搭建量化投资课程框架时，应把资产定价、风险管理、金融计量学、计算机编程等课程列为必修学科[1]，确保学生能够独立实现简单自动化交易。在此基础上，逐步完善到对FOF、MOM 的量化资产配置。

2 量化投资课程改革方法与手段

量化投资作为一门集数理知识、金融理论和计算机编程技术为一体的综合性学科，对师资力量、学生素质以及教学配套设施都有很高的要求。在“互联网+金融”大背景下，国内高校量化投资课程主要存在课程体系不完善、学生知识储备单一、教学基础设施不完善、师资力量不足等问题[1，3]。为了实现应用型人才的培养目标，针对目前量化投资课程存在的问题提出几点改革方法。

2.1 加强课堂建设

调研学生信息发现，研究生在本科阶段多半以上是学习金融专业的，有较扎实的金融基础理论知识，但缺乏数理知识和计算机技术，还有少部分学生本科是理工科专业，金融基础知识欠缺，但是数理和计算机技能掌握扎实。研究生多样化的专业背景无形中给授课教师增加了压力，再加上教学课时限制，采用传统的线下教学方式达不到理想的效果，借助线上教学平台，如超星学习通、MOOC 等平台，可以很好地解决这一问题。教师通过整合线上优秀的教学资源，采取“线上+线下”的混合教学模式[4]，在此过程中因材施教，可以达到良好的教学效果。

2.2 完善课程体系

量化投资课程是一门应用性强的课程，其教学目标是让学生充分认识量化投资策略，并能够通过计算机语言对简单策略进行编写、回测，以加深对金融原理的深入理解。在这一过程中，科学系统的课程体系就显得尤为重要。量化投资课程体系的设置应紧跟当前金融业发展和就业需求，在传统金融学课程体系下，增加数理、计算机方向的基础课程，如高级计量经济学、金融计量学等[5]，同时开设Python、R 等数据分析软件应用培训，掌握金融大数据分析技术，了解如何应用金融交易背后的海量数据进行分析，紧跟当前金融科技潮流。

2.3 加强校企合作

校企合作是解决当前高校教师普遍缺乏量化投资实践经验的有效手段。一方面，校企可以采取联合授课形式，让业界专家进入课堂，实行校内校外“双导师”制度进行管理，依托高校的学术积淀和金融机构的软硬件设施建设，实现业界、学界的优势互补，发挥各自优势[5]。目前已有多所高校与金融机构联合创办量化投资实验室[6]，在产、学、研、用等方面开展深度合作，这既能确保教学实践活动的有效展开，也能让师生对业界的发展态势有一个准确的把握，还有助于金融机构提前储备人才。另一方面，校企合作举办量化投资模拟大赛[7]，为师生提供竞技平台，不仅可以调动学生的学习积极性，还能检验课程教学成果，有利于教师不断反思教学过程并及时改进教学手段，满足学生多元化就业需求[1]。

2.4 加强师资团队建设

百年大计，教育为本；教育大计，教师为本。师资团队建设在整个教育过程中起到了非常重要的作用，量化投资教学水平如何，关键在师资团队水平[1]。相比于传统投资，量化投资课程对教师提出了更高的要求，专业知识储备充足但实践经验缺乏是当前高校教师普遍存在的问题。一方面，高校应鼓励教师申报量化投资研究课题，积极设立和开展企业横向研究项目[4]，参与学术会议，了解学界前沿知识理论和业界发展状况，不断提高自己的专业能力和实践经验。另一方面，高校也应该引进外部师资力量，通过外聘业界精英和国外优秀学者，优化师资团队[8]。

3 量化投资课程教学未来发展趋势

量化投资课程国际化、前瞻化特征显著，本文结合海外量化投资的发展历程以及我国资本市场的实际情况，对国内高校量化投资课程的发展方向进行展望。

3.1 以人工智能赋能量化投资

在当前“互联网+金融”大背景下，大数据、云计算、人工智能等技术运用于量化投资[6，9]，这些技术的应用使得量化业绩远远优于传统证券投资的技术分析和基本面分析，因此，预测“人工智能+量化”将是未来金融领域的发展方向。国内高校量化投资课程可以着眼于前沿的人工智能领域，以人工智能赋能于量化投资[10]，为金融行业输送大量AI 量化精英人才。

3.2 注重风险管理

量化投资在我国兴起时间不到20 年，量化交易已经占据市场20%的份额（数据截至2021 年9 月，来源于https://baijiahao.baidu.com/s?id=17103471925 24189800&wfr=spider&for=pc），目前量化投资市场仍处在一个持续增长的阶段，在可见的未来，量化投资行业在我国有较好的发展前景。然而由于行业发展迅速，行业主体投资水平参差不齐，不少量化投资机构缺乏风险防控意识，仅有少部分量化机构设置了完备的风险防控部门[11]。量化投资未来趋向于成为一门金融和科技碰撞的新兴学科，其风险隐秘性更高，风险传染性更强[12]，这就要求量化投资课程教师在进行课程改革和教授的同时，重视风险管理[1]，这样可以潜移默化地影响学生，进而增强学生风险管理意识和风险管理能力。

3.3 注重投资逻辑

当前主流的投资分析方法包括以索罗斯为代表的技术分析、以巴菲特为代表的基本面分析以及量化投资分析。新兴的量化投资依靠计算机强大的数据处理能力，其投资业绩要优于传统的技术分析和基本面分析[13]。然而，量化策略仍然有很大的局限性，同一策略在不同时期对于不同的产品会有不同的表现，投资逻辑是关键。当计算机算力和策略因子逐渐发展成熟时，量化投资的核心竞争力是投资逻辑[14]。在当前注重数理、计算机技术的趋势下，量化投资课堂也不能忽略金融基本理论，这要求教师在课堂上厘清每一个量化投资策略背后的投资逻辑[1]。

4 结语

本文结合量化投资的特点、当前国内高校量化投资课程的教学现状以及存在的问题，探讨了研究生量化投资课程的教学方法与手段的改革措施，展望了未来量化投资课程教学的发展趋势，希望能够为量化投资课程改革提供参考。