01 金融工程概论

内容概要
  • 金融与金融工程
  • 我校的金融工程专业

“金融”的意义

黄洪：

  • 金融一词并非古已有之。‘金’与‘融’这两个字，是极古老的中国字，可是这两个字连在一起组成一个既不能单独用‘金’字解释也不能单独用‘融’字解释的词—金融—则不见于任何古籍。《康熙字典》（1716）及其以前的所有辞书均无金与融连用的记栽。作为一个词条，最早见于1915年初版的《辞源》和1937年初版的《辞海》。这说明，至迟在19世纪下半叶，金与融这两个字组成的词已经定型并在经济领域中相当广泛地使用；两部辞书的释义均指通过信用中介机构的货币资金融通。”
  • 连起来的‘金融’始于何时，无确切考证，最大可能是来自明治维新的日本。那一阶段，有许多西方经济学的概念就是从日本引进的—直接把日语翻译西文的汉字搬到中国来。

艾俊川：

  • 古籍中“金融”义指“黄金融制而成”。
  • （日本）“金融”二字连用之词，显然是“金钱融通”的缩略（1875）
  • 将“金融”译为英文The Circulation of Money(1897，1911)
  • 在此后十年间，日本书籍报刊中“金融”一词爆发性使用，词义也开始转变，被用来指称与货币和信用有关的交易与经济活动，日译本“金融”对应英语名词“money market＂（1883）

张辑颜：

  • 金融者，金币之融通状况之谓也。故金融学科，为研究金币之融通状况，及其与国家财政，民生经济，所生各种关系之学科也。金融之名词译自日本：盖日本以金币为本位，故称金融。”

孙大权：

  • 1902年4月22日，梁启超独自编辑的《新民丛报》登载了关于“金融“一词的“问答”。东京爱读生问:“日本书中金融二字其意云何?中国当以何译之?”梁启超答道: “金融者指金银行情之变动涨落。……日本言金融，取金钱融通之意，如吾古者以泉名币也。沿用之似亦可乎。
  • Finance最初在中国和日本均为与“财政”有关的含义1929年3月，萧纯锦在编译自美国的《经济学》里指出:“‘金融’(在英文为Finance) ”
  • 1941 年，由何廉、陈岱孙、陈启修等 32 位著名经济学家审查通过，由国民政府教育部公布的《经济学名词》中，Finance 对译为“财政，金融”; Money Market 对译为“金融市场”;Money对译为“货币”;Currency 对译为“通货”。“金融”唯一的对应译词为Finance，这样，金融与Finance对译就成为民国主流经济学家认可的用法。

金融活动


什么是金融？

  • 金融学研究资源如何有效地在不确定的条件下跨期分配

  • 金融学研究的几个重要问题：

    • 资产定价
    • 风险管理
    • 资产配置

与金融相关的诺贝尔经济学奖

  • 1981: James Tobin “for his analysis of financial markets and their relations to expenditure decisions, employment, production and prices”.

  • 1985: Franco Modigliani “for his pioneering analyses of saving and of financial markets”.

  • 1990: Harry M. Markowitz, Merton H. Miller and William F. Sharpe “for their pioneering work in the theory of financial economics”.

  • 1997: Robert C. Merton and Myron S. Scholes “for a new method to determine the value of derivatives”.

  • 2003: Robert F. Engle III “for methods of analyzing economic time series with time-varying volatility (ARCH)”. Clive W.J. Granger “for methods of analyzing economic time series with common trends (cointegration)”

  • 2013: Eugene F. Fama, Lars Peter Hansen and Robert J. Shiller “for their empirical analysis of asset prices”.

  • 2017: Richard H. Thaler “for his contributions to behavioural economics”.

金融研究


国际数量金融协会(iaqf)对金融工程的介绍

  • Financial engineering is the application of mathematical methods to the solution of problems in finance. It is also known as financial mathematics, mathematical finance, and computational finance.

  • Financial engineering draws on tools from applied mathematics, computer science, statistics, and economic theory.

  • Investment banks, commercial banks, hedge funds, insurance companies, corporate treasuries, and regulatory agencies employ financial engineers.

  • These businesses apply the methods of financial engineering to such problems as new product development, derivative securities valuation, portfolio structuring, risk management, and scenario simulation.

  • Quantitative analysis has brought innovation, efficiency and rigor to financial markets and to the investment process.

  • As the pace of financial innovation accelerates, the need for highly qualified people with specific training in financial engineering continues to grow in all market environments.

金融工程


Financial engineering involves the design, development, and implementation of innovative financial instruments and processes, and the formulation of creative solutions to problems in finance. --by John Finnerty (1988)

  • 金融工程与金融工具和金融流程创新密切相关
  • 金融工程解决实际问题

Financial engineering is the application of science-based mathematical models to decisions about saving, investing, borrowing, lending, and managing risk. -- by Zvi Bodie (1998)

  • 金融工程是金融理论与工程方法的结合
  • 金融工程不是一个工程学科
  • 金融工程的发展基于现代金融理论
  • 金融工程是一个应用学科

金融工程（=金融+工程）是创新性金融技术和金融工具的创造性应用，它用工程思维解决具体的金融问题

  • 金融工程是技术驱动的
  • 金融工程是天生的交叉学科
  • 金融工程始终关注新技术
核心问题 原理与方法
资产定价
组合管理/优化
风险管理		 合成与复制
无套利动态过程
风险中性

金融工程的作用

  • 微观：通过创造性的方案更好地满足客户的金融需求
  • 宏观：提高金融资源配置效率
Scientists Engineers
understand things Build thing
observe the world seek to change the world
very theoretical more practical
embrace ambiguity often frustrated by it
work free work hard

Source: Lo, Andrew W.. “Robert C. Merton: The First Financial Engineer.” Review of Financial Economics 12 (2020): 1-18.

金融工程：合成与复制

金融工程：无套利动态过程

  • 套利机会存在的条件

    • 存在两个不同的资产组合，它们的未来现金流相同，但它们的成本却不同
    • 存在两个成本相同的组合，第一个组合在所有可能状态下的现金流都不低于第二个组合，而且至少存在一种状态，在此状态下第一个组合的现金流大于第二个组合
    • 一个组合的成本为零，但在所有可能状态下，这个组合的损益都不小于零，而且至少存在一种状态，在此状态下这个组合的损益要大于零

  • 套利的实现

    • 买入被低估的资产（组合），卖出被高估的资产（组合）
    • 通过融资/融券使初始投资为零
    • 在期末获得正的利润

  • 无套利动态过程

金融工程：风险中性

  • 风险中性定价理论有两个最基本的假设：

    • 在一个投资者都是风险中性的世界里，所有证券的预期收益率均为无风险收益率
    • 投资者的投资成果体现为用无风险利率贴现收益现金流得到的现值

  • 无风险的套利机会出现时

    • 市场参与者的套利活动与其对风险的态度无关（套利分析时未用到风险偏好信息）
    • 无套利均衡分析的过程和结果与市场参与者的风险偏好无关
    • 因此，假设风险中性世界（风险中性定价）简化分析

  • 从风险中性世界进入到风险厌恶或者风险喜好的世界时：

    • （概率分布发生变化）资产的预期收益率发生变化
    • 资产任何损益（或现金流）所适用的贴现率发生改变
    • 以上两个变化效果互相抵消

金融工程：资产证券化

来源: FRASER

金融学类本科专业必修课程“5+X”模式

专业名称
专业必修课程22学分左右
"5"
"X"（备选课程菜单）
金融学
 证券投资学，公司金融，商业银行业务与经营，国际金融，金融风险管理 金融机构与金融市场，商业银行业务与经营，国际金融，中央银行学，金融中介学，金融市场学，货币金融史，信托与租赁，国际贸易，国际结算，国际投资，金融经济学，公司金融，固定收益证券，金融工程学，金融衍生工具，金融计量学，常微分方程，应用随机过程，实变函数，数理金融，金融时间序列分析，金融统计分析，投资银行学，投资组合管理，项目评估与管理，资产评估，投资价值分析与评估，房地产金融与投资，证券投资技术分析，金融产品设计，期货与期权，金融伦理学，金融心理学，银行会计，保险学原理，保险精算学，人身保险，财产保险，保险经济学，保险法，再保险，保险会计，社会保障学，保险经营管理学，保险营销学，利息理论，信用经济学，信用管理学，信用评级，征信理论与实务，信用风险度量方法，企业信用管理，消费者信用管理，金融机构信用管理等。
金融工程
 证券投资学，公司金融，金融工程学，金融计量学，金融风险管理
保险学
 保险学原理，风险管理，保险精算学，人身保险，财产保险
投资学
 证券投资学，公司金融，投资银行学，项目评估与管理，金融风险管理
金融数学
 常微分方程，应用随机过程，证券投资学，金融风险管理，金融经济学
信用管理
 信用经济学，信用管理学，金融风险管理，信用评级，征信理论与实务
经济与金融
 证券投资学，公司金融，金融经济学，金融机构与金融市场，国际金融

来源: 《普通高等学校本科专业类教学质量国家标准（试行）》

金融工程行业发展的时间线（~2011）

来源: Beder T S, Marshall C M. Financial engineering: the evolution of a profession[M]. John Wiley & Sons, 2011.

2011年后：“再监管”与“数字技术”双主线

主线 A｜再监管的具体内容与特点

  • FRTB 交易簿资本：(ES) 取代 (VaR)、P&L Attribution、NMRF、流动性视窗、敏感度汇总
    • 2016 发布；2019 修订；2023–2025 各辖区 go‑live
  • SA‑CCR 对手方敞口：EAD/净额/抵押
    • 2014 定稿；2017 融入巴塞尔最终改革；2020–2021 主要辖区实施
  • UMR 非清算保证金（IM/VM）
    • 2013 框架；2016–2022 分六批落地
  • 估值与治理：XVA 前台化、IFRS 13、公允价值、IPV、模型风险治理 SR 11‑7
    • IFRS 13：2011 颁布／2013 生效；SR 11‑7：2011
  • 基准改革：LIBOR → RFR（SOFR/€STR/TONA/SONIA）
    • 2017 FCA 宣告；2021 非美元主要品种停更；2023‑06 美元多数期限停更
  • 风险数据与报送：BCBS 239（风险数据聚合与报告）、CCAR/ICAAP 压测
    • BCBS 239：2013 发布／2016 G‑SIB 预期达标；CCAR：2011 启动（DFAST 2013）
注：年份为全球里程碑；各辖区细节与生效日存在差异。

主线 A｜对经营与组织的改变

  • 交易前资本与流动性评估前置，前台“风险化”
  • 资本/保证金/流动性三约束嵌入条款与结构设计（FTP/RAROC/KVA 联动）
  • 岗位集群：FRTB（标准法/内部模型）、XVA/CVA、IPV/模型验证、监管报送与数据治理
  • 关键产物：敏感度与情景工厂、P&L explain、统一风险因子字典

主线 B｜数字技术的具体内容与特点 ⚙️

  • 大数据与工程：流式行情与要素管道、特征商店、数据血缘与质量监控、自动化报表
  • 计算栈升级：云/HPC/GPU、并行计算、自动微分（AAD），加速定价/校准/场景仿真
  • AI/ML：波动曲面与代理定价、情景与压力生成、异常检测、文档/NLP 报送自动化、执行算法与 RL
  • DLT/区块链：许可链与代币化 (RWA)、DVP/PVP、回购与抵押品流转、日内流动性与可编程支付（稳定币/存款代币/CBDC）
  • 原则：合规与可解释优先；黑箱不直接用于资本口径

双主线的“学术—行业—职业”影响

  • 学术

    • 方法论拓展：从闭式/半解析 → 数值仿真 + 数据驱动；(ES)/敏感度框架、XVA 理论、RFR 体系
    • 新课题：微观结构/执行、AI 代理模型与稳健性、DLT 下清算与保证金机制、可解释性与模型风险

  • 行业

    • 从“模型”到“平台”：敏感度/情景工厂、统一因子字典、报表即代码
    • 前台一体化：报价系统内联动风险—估值—资本—流动性；条款设计与客户方案工程化

  • 职业

    • 新/扩张岗位：FRTB/SA‑CCR、XVA、模型验证/IPV、数据平台与 MLOps、NLP/文档自动化、执行算法、DLT 工程与审计、AI/模型治理
    • 画像：量化 + 数据 + 工程 + 合规 的复合型；能把规则变成“可审计流水线”的团队更稀缺

  • 组织

    • 中后台前置与前中台融合；模型全生命周期治理与审计证据链

展望&建议

展望 2025+

  • 一体化定价常态化：风险—估值—资本—流动性联动进入生产主路径
  • 数据与工程壁垒：统一因子字典、情景/压力平台、可追溯报表流水线成为竞争优势
  • AI 进入“可信生产”：情景生成、代理定价、NLP 报送与监控，配套可解释与人机协同审批
  • DLT 渗透后交易与结算：RWA 代币化、跨机构抵押与原子结算试点、可编程资金管理
  • 监管数字化：规则即代码、监管接口标准化，实时/近实时报送

学习与转型短清单

  • 基础与法规
    • 概率/数值方法、随机微积分；FRTB/SA‑CCR/XVA/IFRS 13 核心条款与计算口径
  • 数据与工程
    • Python/C++、SQL、数据血缘与质量校验、CI/CD、测试与“报表即代码”
    • 分布式与 GPU；敏感度/情景工厂（含生成与落库）
  • AI/ML
    • PyTorch/Transformers、定价与情景生成、异常检测、可解释性（SHAP/ICE）、漂移监控与文档化
  • DLT
    • 许可链/智能合约（Solidity/Rust or 企业级框架）、代币化与结算流程、安全与审计

金融工程发展的历史逻辑

  • 历史背景
    • 经济全球化与金融自由化
  • 理论基础
    • 现代投资组合理论：Markowitz (1952)
    • 资本资产定价模型：Sharpe (1964)，Lintner (1964)，Treynor (1964)
    • 期权定价理论：Black and Scholes (1973)
  • 技术条件
    • 信息技术与计算能力的发展（计算机、互联网、并行计算、云计算）
    • 最优化理论与算法的进展
    • 大数据、人工智能
  • 数理基础
    • 概率论与随机过程的严格化
    • 宇航科学与随机控制

金融工程与大数据


来源: Nagel S. Machine learning in asset pricing[M]. Princeton University Press, 2021.
  • 大数据(4v)
    • Volume: The amount of data collected in files, records, and tables is very large, representing many millions, or even billions, of data points （GB->TB->PB->EB->ZB）.
    • Velocity: The speed with which the data are communicated is extremely great. Real- time or near- real- time data have become the norm in many areas.
    • Variety: The data are collected from many different sources and in a variety of formats, including structured data (e.g., SQL tables or CSV files), semi-structured data (e.g., HTML code), and unstructured data (e.g., video messages).
    • Value: Low value density.

文本数据分析

来源: 2020 CFA Program curriculum Reading 8

大数据与机器学习如何影响学术研究

以 “Business News and Business Cycles” 为例

  • 核心观点

    • 用机器学习将非结构化“新闻文本”转为可回归、可解释的“经济变量”（话题注意力），把文本价值纳入宏观与金融实证

  • 他们做了什么（极简版）

    • 数据：WSJ 全文（1984–2017，≈76 万篇）
    • 方法：LDA / 在线LDA → 月度“话题注意力”
    • 计量：Lasso 选关键信号；VAR 中用“recession 注意力”替代 EPU；OOS 预测市场收益
    • 解释：Narrative retrieval 将回归结果映射回具体新闻，形成可审计证据链

  • 主要贡献（文本→变量→结论）

    • 变量创新：从词频到结构化、可解释的主题变量
    • 实证增益：宏观脉冲响应更强；OOS 择时优于 R-word/EPU/传统因子
    • 方法论价值：解决高维降维、避免前视偏差（在线训练）、增强可解释性与复现性
    • 研究范式：文本成为“一等公民”数据源，支持叙事经济学与媒体效应的量化检验

  • 一句话 Takeaway

    • 大数据与机器学习把“文本”变成可回归、可解释、可复现的经济变量，显著拓展了金融学术研究的问题空间与证据强度

图像数据分析

Source: Jiang J, Kelly B, Xiu D. (Re‐) Imag (in) ing price trends[J]. The Journal of Finance, 2023, 78(6): 3193-3249.

关于金融工程教育


  • 金融工程的学历教育项目
    • 几乎没有金融工程的本科项目
    • 有许多（授课式/专业型）硕士研究生项目 (Financial Engineering, Quantitative Finance, Mathematical Finance, Financial Mathematics)
    • 有一些博士项目专注该领域
    • 学位由工程学院、数学系、统计系、运筹与管理科学系等院系授予
    • Ranking & Placement: Quantnet Ranking, Program Websites, LinkedIn

  • 课程与技能

    • 经济学与金融学
    • 数学、理论物理
    • 运筹学与统计学
    • 信息理论、编程

  • 金融工程师的专业背景

    • 火箭科学家、应用数学家、运筹学、计算机科学家
    • 金融工程项目的毕业生

金融工程职业


Source: Beder T S, Marshall C M. Financial engineering: the evolution of a profession[M]. John Wiley & Sons, 2011.

AI对行业的冲击：数学

  • 孪生素数猜想（Hilbert No. 8）： （Zhang, 2013-2014）， （Polymath8a, 2013-2014）， （Maynard-Tao, 2013-2015）， （Polymath8a, 2014）， （Stadlmann, Aug 2026）， （GPT‑6 Astra, Aug 2026）
  • Navier-Stokes Equation (Millennium Prize Problem):
    • Córdoba-Martínez-Zoroa (arXiv:2407.06776) 此前已经研究了带外力的有限时间爆破解，但外力正则性较低；
    • Alpöge 和 Tristan (2026.08) 用Córdoba-Martínez-Zoroa方法，借助 LLM (Anthropic Claude, Codex, GPT-5.6 Sol, GPT-6 Astra) 将结果推进到光滑外力，并扩展至不可压缩 Euler 方程。
    • OpenAI (2026.9.8) 宣布基于Córdoba-Martínez-Zoroa方法独立解决无外力三维Navier-Stokes Equation问题（从2026.9.1开始使用 OpenAI下一代模型和GPT-6 Astra使用由10,000个并发智能体组成的内部多智能体系统，发送270万条消息生成约1300亿token输出，用约105小时完成全部工作）。按最新高级公开 API 的输出定价，单输出token项约为182万美元。
    • Alpöge-Tristan和OpenAI都是基于Córdoba-Martínez-Zoroa方法，论文细节不同，但两个团队间存在争议。
  • 顶尖数学家/统计学家的动态
    • Stanislav Smirnov (2010 Fields Medal) Mostik
    • Jacob Tsimerman (2026 Fields Medal) OpenAI
    • Weijie Su (2026 COPSS Presidents' Award) OpenAI

顶尖数学家的观点

Terence Tao (2006 Fields Medal) - The Big Think Interview

  • AI能力：从“答题”走向“科研”

    • 数学能力快速提升：中学题 → 奥赛题 → 研究生资格考试 → 部分研究级问题；
    • 可大规模生成、验证证明，并辅助文献检索、代码编写与数据分析。

  • 人机互补：广度 × 深度

    • AI擅长广度：并行探索海量问题，组合不同文献与方法，偶尔发现人类专家忽略的解法；
    • 人类擅长深度：理解问题本质，识别关键洞见，判断成果的重要性并进行有效沟通；
    • Terence Tao：AI更像“独立的一双眼睛”，而非数学家的替代者。

  • 态度：积极使用，但警惕“证明消化不良”

    • AI可加速科研早期环节，但正确答案不等于可理解、可传播的知识；
    • 若过度追求效率，可能牺牲探索过程、意外发现与下一代科学家的训练；
    • 核心判断：AI将成为增强而非取代数学家的工具，但成果必须经由人类理解、严格验证与审慎监督。

邓煜（2026 Fields Medal）

LLMs对劳动力市场的影响：OpenAI

  • 大约 80% 的美国劳动人口其工作中至少有 10% 的任务可能被 LLM 影响；约 19% 的劳动者可能有至少 50% 的任务面临影响。
  • 收益/分布性：较高收入、专业化岗位在暴露度上并不例外（在部分度量上甚至更高）；影响跨越工资档次。
  • 结论与含义：LLM 具有广泛影响潜力，更多表现在任务重塑与工具化（tasks augmented or automated）上，而非单一的“岗位立即消失”；需关注技能改造、组织适应与采用速度对实际影响的决定性作用。

LLMs对劳动力市场的影响：Anthropic

  • 实际的任务覆盖/使用远低于理论可行性的上限（AI 尚未达到其理论全部能力的现实覆盖）。
  • 被评为高暴露的职业在官方预测（BLS）中预计增长较慢。
  • 高暴露职业中的工人群体特征：更偏向年长、女性、受教育程度更高且薪酬更高。
  • 至今（截至数据末期）尚未观察到系统性的失业率上升，但有迹象显示对年轻工人的招聘放缓。

讨论

  • AI是机遇还是挑战？我们是否会被取代？
  • AI技术快速迭代发展背景下金融人的核心竞争力是什么？

我校的金融工程专业
  • 历史沿革及基本概况
  • 专业特色、培养目标及主要课程

我校金融工程专业的历史沿革及基本概况

  • 历史沿革
    • 90年代中期周骏教授积极倡导在金融学大框架内增设金融工程专业方向
    • 2003年成立金融工程教研室开始招收硕士研究生
    • 2005年开始在硕士研究生教育中设立金融工程专业，全面面向金融专业本科生讲授金融工程课程
    • 2007年开始招收本科生，2009年成立金融工程系
    • 2019年被评为首批国家级一流本科专业建设点
    • 2018年开始大类招生，分流后每年学生规模在50人左右
    • 2024年重新开始按专业招生
  • 专业排名
    • 《中国大学及学科专业评价报告》：20/258（2020），10/259（2021），8/264（2022），4/259（2023），12/255（2024）
    • 校友会2022中国大学金融工程专业排名（研究型）：全国第2（2022），全国第2（2023），全国第2（2024）

我校金融工程专业特色、培养目标及主要课程

  • 专业特色与培养目标
    • 专业特色：突出应用型、创新性、国际化人才的培养特色，强调交叉学科的思维培养，要求学生不仅具有扎实的经济学、金融学基础，同时具备管理学、法学等多学科知识背景，能综合运用数学、统计学、运筹学和计算机知识分析和解决实际金融问题。
    • 培养目标：坚持“面向现代化、面向世界、面向未来”的人才培养理念，培养具有良好政治素质和职业道德、宽厚扎实的现代经济金融和数理统计基础、掌握金融工程专门技术、富有创新精神和实践能力的应用型、创新性、国际化金融人才。
  • 主要课程
    • 专业必修课：证券投资学、公司金融（双语）、固定收益证券（双语）、金融工程、金融计量学（双语）、金融风险管理、数值计算与金融仿真（双语、实验）
    • 专业选修课：金融衍生工具、金融科技导论、证券投资分析（实验）、量化投资（实验）、投资银行学、金融经济学、金融工程前沿专题、机器学习等
    • 国家一流本科课程：证券投资学（线上线下混合，2020）、金融工程（线下，2023）、数值计算与金融仿真（虚拟仿真，2023）

（部分）值得读的书

电子资源

课后阅读与练习


  • 课后阅读：教材第一章相关内容

  • 练习

    • 教材pp18：2，3，4，6
    • 线上练习（自愿练习）

参考文献

[1] 孙大权. "金融"一词在中国近代的起源,演变及当代启示[J]. 复旦学报：社会科学版, 2019(4):11.
[2] 艾俊川. "金融"与"银行"丛考. 中国钱币论文集(第六辑), 2016-09
[3] 黄达. 金融学学科建设若干问题[J]. 中央财经大学学报, 2000 (9): 1-7.
[4] Miller M H. The history of finance[J]. The Journal of Portfolio Management, 1999, 25(4): 95-101.
[5] Ross S. Finance[M]//Durlauf S, Blume L E. The new Palgrave dictionary of economics. Springer, 2016.
[6] Lo A W. Robert C. Merton: The First Financial Engineer[J]. Annual Review of Financial Economics, 2020, 12: 1-18.
[7] Beder T S, Marshall C M. Financial engineering: the evolution of a profession[M]. John Wiley & Sons, 2011.

<div align="center"> <table rules="none"> <tr> <td> <div style="width: 400pt"> <br> <font size=5> >Financial engineering is the application of science-based mathematical models to decisions about saving, investing, borrowing, lending, and managing risk. -- by Zvi Bodie <br> - 金融工程是<font color = 'red'>金融理论</font>与<font color = 'red'>工程方法</font>的结合 - 金融工程<font color = 'red'>不是</font>一个工程学科 - 金融工程的发展基于<font color = 'red'>现代金融理论</font> - 金融工程是一个<font color = 'red'>应用学科</font> </div> </td> <td> <div style="width: 400pt"> <br> <font size=5> - 核心问题 - 资产定价(基础资产、衍生工具、复杂的结构化产品) - 组合管理/优化 - 风险管理 - 原理与方法 - 合成与复制 - 无套利动态过程 - 风险中性 </font> </div> </td> </tr> </table> </div> ---

--- ### 2020金融学相关专业就业情况 <center> <img align="center" style="padding-right:10px;" width=80% src="../myfig/introduction/FE-Career-2020.png"> <font size=3> **来源: [艾媒智库](https://data.iimedia.cn/data-classification/detail/30416023.html)** </center> </font> --- ### 2023年度中国金融业人才管理趋势报告 <br> <div align="center"> <table rules="none"> <tr> <td> <div style="width: 300pt"> <font size=4> - 金融业对青年人才仍然具有非常强的吸引力，有新鲜血液持续注入； - 金融业员工的学历水平逐渐提高，吸引大量具有硕士学历的年轻人才投身到各大金融机构当中，高学历人才占比持续新高； - 金融业对于重点高校、名校的人才引力高，211、985高校、常春藤名校的毕业生在校园招聘和社会招聘中都有明显优势； - 北上广深四个城市吸引了超过全国半数以上的金融人才，上海对金融人才的吸引力超过北京，成都和杭州成为金融业人才聚集地的后起之秀； - 数字化转型持续影响金融业人才结构，产品经理高居人才流入占比的第一位，JAVA开发方面人才流入占也比较高，且呈持续增长的态势； - 一线业务操作人员的数量持续减少。 </font> </div> </td> <td> <div style="width: 500pt"> <img align="center" style="padding-right:10px;" width=150% src="../myfig/introduction/FE-Career-2023.jpg"> </div> </td> </tr> </table> </div> <font size=3> <center> **来源: [同道猎聘](https://xueqiu.com/2747048122/245390373)** </center> </font> --- <font size=5> ### 2023金融业就业趋势报告 - 金融业校招人才市场整体供需变化趋势：简历量同比增加45.9%，职位量同比减少33.2% - 金融科技人才需求同比增长 ，其中银行业对于金融科技人才需求的增速较快。 - “技术+金融”复合型人才备受青睐：有人说“现在银行招人都不做柜员了”，银行更喜欢“非典型”的金融人才，他们最好既懂金融知识，也懂线上交易，懂用户体验，甚至可以用代码写软件...... - 算法工程师岗位薪酬领先，金融产品经理竞争激烈 - 金融行业内部，数字类、科技类人才岗位薪酬相对较高，如算法工程师、C++、数据挖掘工程师平均岗位薪酬均在1.4W+。 - 金融产品经理、数据开发、Java等岗位平均薪酬中等偏上，但就业竞争相对激烈。 - 人才学历结构优化，银行对于学历要求明显提升 - 金融业人才学历结构持续优化，高学历人才流入意向增强，硕博人才投递同比增长78.9%。 - 企业高薪揽才意向强烈，为高学历应届生提供的岗位薪酬超过1万。 - 基金/证券、信托/担保等行业对于人才的学历要求较高，硕博人才需求占比高于银行和保险业。此外，银行对于高学历人才的需求也有明显提升，相关职位同比增长17.5%。 </font> <font size=3> <center> **来源: [智联招聘|智联校园](https://hlzzjh2022.zhaopin.com/file/%E9%87%91%E8%9E%8D%E4%B8%9A%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E7%94%9F%E5%B0%B1%E4%B8%9A%E8%B6%8B%E5%8A%BF%E6%8A%A5%E5%91%8A.pdf)** </center> </font>