| 孙徐旭:在高金量化未来 - SAIF金融MBA | SAIF | 高金 | 上海高级金融学院
孙徐旭从研究生实习阶段开始接触量化投资,虽然一路转到风险模型量化,但他始终保持对量化投资市场的关注和思考。为了获得更好的职业发展,他报考了高金的新睿班,希望将最新流行的技术应用于金融领域,将计算机、数学、金融结合在一起,形成自己的发展优势。
孙徐旭
2018级在职制金融MBA(新睿班)
上海罗硕数据科技有限公司 业务总监
毕业院校:上海交通大学(本硕)
从IT到量化投资
从上海交大电子系信息工程专业毕业后,孙徐旭先做了一年的软件工程师。为获得一个更高的起点,他报考了交大本系的研究生。“当时和交大的同学沟通后得知,数学系更有利于实习,而且就业面也比较宽,我就把档案从电子系调到了数学系。”读研期间,孙徐旭考取了相关证书,并进入申银万国自营部门实习,担任量化研究员。
2012年,孙徐旭研究生毕业后跟随实习阶段的领导,加入上海或然投资管理有限公司,担任高级研究员。“我当时还拿到了中国银行总行科技部门的offer,但去北京见习几天后,感觉工作缺乏挑战,自己的兴趣点还是在量化投资,就回了上海。”
孙徐旭介绍道,我国于2010年4月推出股指期货和融资融券,近年来的量化投资正是随着这两个产品的推出而兴起的,他从2010年10月开始做量化投资相关研究,入行较早,积累了不少的经验。在或然投资时,他负责主导CTA策略开发,包括股指期货以及海内外商品期货的投机,跨市场和跨期套利。此外,他还管理了两个投资组合:组合一自2012年11月至2015年5月实盘年化收益为50%,最大回撤20%;组合二自2014年8月至2015年5月实盘年化收益50%,最大回撤10%。
从量化到风险模型
由于量化策略主要基于技术分析和交易经验,相对来说比较容易被复制,市场上策略同质化现象比较严重,2015年,孙徐旭觉得事业到了一个瓶颈期。此时,他遇到一支从事金融风险量化和资产证券化的海外回国创业团队。“他们的固定收益类产品的量化模型非常吸引我,理论性较强,有助于对金融随机分析和数理统计等较复杂的数理知识的学习,为今后的发展获取更大的空间。”
孙徐旭加入点石瑞凯(上海)金融信息服务有限公司后,遇到的第一个项目是给国泰君安证券风险部开发市场风险报告系统的项目。前期确定了合作意向后,由于公司团队缺乏金融知识,一直无法理清客户的开发需求,导致项目处于停滞状态,未能落地签署正式合同。孙徐旭了解情况后,主动联系了客户风险部的每一位同事,利用自己在证券投资领域的工作经验,明确了客户需求。随后通过当面征询客户反馈,重新树立了公司的正面形象,最终在一个月内确定方案并启动了项目的签约流程。
“点石是一个金融科技公司,将模型做到平台后提供给金融机构使用,等产品开发得差不多了,我感兴趣的部分也就结束了。所以2017年9月,我转到了上海罗硕数据科技有限公司。”孙徐旭介绍,罗硕数据科技的母公司安硕益盛是一家从事金融风险咨询的公司,累积了咨询项目经验后将项目产品化,成立了罗硕数据科技有限公司。“安硕益盛通过给保险及基金公司做风险评级系统和发债主体的信用风险评级,拥有了一些方法论并开发成产品,提供给更多的企业和机构使用。我们正在将机器学习和大数据技术应用于风险预警系统,希望弥补传统信用评分卡及时性差、信息覆盖不全面的弊端,如负面新闻出现后,由于作为信用评分模型主要依据的财务数据还未更新,企业无法及时获得风险预警等情况。”
从高金到未来
孙徐旭在做风险模型时,一直会问自己:这个模型如何应用到买方投研的场景?对开发投资策略会有什么帮助?虽然从量化投资转到了风险量化模型,但他从未间断对量化投资市场的关注和思考。为了能全方位的了解金融行业,扎实地学好金融理论,理顺自己的职业发展思路,孙徐旭报考了高金。“我是交大毕业的,对高金并不陌生,而且工作中也接触过一些高金的毕业生。在网上查资料时,看到倪老师的视频,她介绍在职制金融MBA注重原理性知识的学习与我的预期非常符合。”
参加复试时,孙徐旭在网站上看到新睿二期的介绍视频,依然是倪老师主讲,便立即被新睿二期的定位和理念所吸引。特别是倪老师提到新睿班相对其它项目会匹配更广泛的资源,开学模块的集中授课,由院长级的教授介绍金融行业的全局,各个金融机构的职能等等,而这正是孙徐旭报考高金的目的之一。“我一会儿做交易、一会儿做模型,对金融行业缺乏一个整体的认识,自己的发展路径也不够清晰,新睿班无论从定位还是资源上都非常吸引我,于是我立即联系老师写了转项目的申请。”
谈到未来在高金的学习,孙徐旭认为学到的金融知识也许不会马上得到应用,但获得的金融思维,基础性理论和格局会让一个人在行业里走得更远。就像他本科毕业时根本没听说过量化投资和金融风险模型,更没想到自己将来会从事这些工作一样,将来的发展也会充满不可预知的因素。因此他希望通过高金的学习拥有扎实的理论体系,保持对前沿科技的敏感度,把最新流行的技术应用于金融领域,将计算机、数学、金融结合在一起,在量化投资、金融科技等领域形成自己的发展优势。