数十年来，金融与科技的交汇点FinTech一直是改变金融业的强大力量。最近的发展包括在交易和投资管理中更多地使用自动化，通信网络速度和带宽的巨大提升，这使得算法和高频交易成为可能，以及通过机器学习对大量数据集进行深入分析以评估投资机会，优化投资组合，并降低风险。这些技术进步正在影响基本投资和量化投资的方向，并产生了一种混合形式的投资分析，称为“量化”投资。

　　金融科技在量化金融方面处于什么位置？

 

　　从历史上看，在金融市场中，技术很早就被部署来协助数据处理和任务自动化。随着现代投资组合理论在1950年代和1960年代出现，机器的使用非常适合那些寻求分析股票、评估有效边界和从事投资组合优化的人。随着1970年代和1980年代期权定价和量化交易的兴起，计算机成为衍生品市场的基石。在1990年代初期，电子交易平台被引入并推动了股票、债券和信贷市场在2000年代的全球扩张。特别是对于量化金融，数据量和种类的惊人增长推动了2010年代机器学习的激烈活动，并且这种努力今天仍在继续。

 

　　金融科技如何最大程度地改变金融服务行业？

 

　　金融科技在量化金融领域的一些关键领域包括：

 

　　风险分析：与监管机构协调，遵守压力测试和其他要求。

 

　　算法或“黑匣子”交易：完全自动化的系统交易，可在一系列交易场所提供速度和效率。此外，宽客感兴趣的是，高频交易是在极低的几分之一秒内在超高速、低延迟网络上执行算法交易。

 

　　市场微观结构：随着时间的推移，全球金融市场已经分散，从纽约证券交易所和纳斯达克等大型机构交易所到包括电子交易所、另类交易系统和暗池在内的多个交易场所。金融科技处于这个矩阵的中心，全球金融市场依赖于它。

 

　　数据科学：数据的空前增长——从包括资产价格、财务报表和经济指标的传统数据集，到从社交媒体网络、卫星图像、信用卡交易和传感器网络收集的替代数据集，例如。

 

　　人工智能在金融领域的兴起如何在金融科技中发挥重要作用？

 

　　人工智能及其子领域机器学习(ML)在金融中的使用可以追溯到1980年代，但ML在当今的数据科学革命中获得了动力。尽管机器学习已经存在了几十年，但工具、技术、海量数据集的可用性和处理能力直到最近几年才汇集在一起​​。例如，某些类型的分析侧重于文本，某些类型侧重于自然语言处理，而另一些则查看传感器网络、卫星图像或信用卡数据，以深入了解天气模式、全球贸易或零售趋势。例如，文本分析使用机器学习技术从公司文件、季度财报电话会议、新闻、社交媒体帖子和电子邮件中获取见解。自然语言处理(NLP)与文本分析相关，包括语音识别、情感分析和主题分析。NLP分析可用于识别趋势并辨别可能影响短期业绩的公司、股票或经济事件的某些指标。在海量数据的噪音中寻找信号有很多复杂性，但机器学习在过去十年中已成为金融的中心主题，为市场的许多领域提供机会，从精品对冲基金到最大的机构投资者.

 

　　我们需要注意什么？

 

　　尽管人们对ML的力量充满热情，但仍有充分的理由需要谨慎。仍然需要人工判断来评估数据、正确清理数据集并为给定类型的分析选择正确的技术。此外，如果数据集有限或缺少元素，ML模型可能无法很好地执行。ML也面临数据过拟合或欠拟合的风险；在过度拟合中，人们可能会发现会导致错误预测的虚假关系或错误模式。在欠拟合中，真实参数被视为噪声，模型可能无法发现数据中有意义的模式，即使它们可能存在。最后，从投资者关系和监管的角度来看，ML技术似乎是不透明的或“黑箱”方法，其产生的结果不易理解或解释。随着ML技术越来越多地应用于许多金融市场，这些都是进一步研究和开发的重要主题。

 

　　金融科技的未来

 

　　在CQF Institute最近的一项民意调查中，绝大多数受访者(61%)认为金融科技最重要的未来趋势将是量子计算。包括摩根大通和高盛在内的投资银行正在采取举措，预测量子计算可能在五年左右的时间里在金融领域得到实际应用。时间会证明一切，但具有强大物理学和计算机科学背景的量子研究机会将继续增长。

 

　　在金融科技方面，在同一次CQF Institute的民意调查中，对于金融科技未来是否会取代银行的问题，反应不一；39%的人说是，34%的人说可能，26%的人坚持他们不会取代银行。从实际的角度来看，尽管自动化、网上银行选项和远程银行(ATM)已经取得进展，尤其是在大流行期间，但人们可能仍然需要实体银行选项，并在可预见的时间内为他们提供人工顾问未来。

 

　　金融科技的未来需要量化技能

 

　　无论金融行业的最终方向是什么，在包括金融数学、编程和数据科学在内的量化金融各个方面的扎实教育对于职业发展至关重要。CQF Institute进行的民意调查显示，受访者最看重计算机科学组件在金融科技工作所需的基本技能，73%的人喜欢数据科学和机器学习，23%的人喜欢编程语言。

 

　　CQF课程非常重视数据科学和编程，在整个课程中提供讲座、实验室和教程，以及两个专门用于机器学习的完整模块。此外，从2022年1月开始，将推出新的量子计算讲座，以确保CQF代表能够接触到这一新兴领域的前沿信息

 

　　金融市场中金融科技的故事可以追溯到市场历史，但今天发生的演变的范围和速度对于学生、就业市场的新手和经验丰富的从业者来说都是令人兴奋的。