高校量化投资课程教学实践探索

随着科技的飞速发展，智能化和数据化已成为各行各行的转型趋势，各大高校的量化投资课程教学改革也迫在眉睫。原有的高校量化投资课程教学还是停留在传统的金融领域，没有进行及时更新，而这种呆板的高校量化投资课程教学实践需要除旧迎新，改变原来一份PPT用好几年甚至数十年的情况，将经济、金融、会计、统计等专业知识融合起来才能满足当代金融方向的人才需求，高校量化投资课程教育需要以数学模型为基础、金融理论为逻辑、计算机编程为工具，三者合一才能实现高校量化投资课程与时代完美契合，不断提高学科建设和提升素质人才的培养水平。 

一、量化投资人才培养方面的主要问题 

硬件条件不完善。普通高校量化投资课程教学的实验室是不具备量化投资交易平台和相关的配套的硬件设备的。所以量化投资课程教学又变成了一种传统的说课，学生不能实际模拟量化投资的操作过程，毫无经验。 

基础教学占比偏低。普通高校量化投资课程的基础铺垫课程安排很少，有也仅仅是《证券投资学》，但是实际上在教学过程中无任何实际量化投资操作，理论和实践脱离，为期一周的实践周实施起来也没有具体的产出。 

教师素质参差不齐。普通高校量化投资课程教学的探索需要有丰富金融课程教学经验的老师带头，这非常考验任课老师的综合金融能力。因为量化投资要求的知识面相当的广，老师自身的精力有限。 

学生素质有待提高。由于之前缺乏理论的学习，现在的金融专业学生普遍缺乏数学和计算机编程能力，而量化投资课程需要学生有很强的编程能力，看不懂代码完成作业是相当困难的。所以高校量化投资课程教学应通过合理的方法尽快改变这种现状。 

实盘交易有待实现。高校量化投资课程教学一般都会要求学生去参加模拟盘的比赛，但是实际上模拟盘给到人的心理压力是不一样的，因此，但要真正考查学生量化交易技能情况还需要采用实盘资金操作。但是很显然，量化投资课程教学不可能会提供实际资金给学生去进行操作。 

二、主要措施 

加强学生量化投资基础的培养。在对金融专业的同学基础课程的设置上增加《金融衍生工具》、《计量经济学》、《数据挖掘》让学生能够通过量化投资课程教学学会一些编程工具，对于后续的量化投资工作的实习更加具有优势。 

强化量化投资的实践操作及策略模拟的实现。量化投资与传统投资相比具有使用机器代替人脑的优势，投资者的策略以一定的计算机编程语言为自动实现，量化投资过程中在选择特定投资、投资机会、跨不同市场套利、合理的资金配置和风险控制管理具有相当的优势。

高校量化投资课程教学的实践探索还在继续，未来必定是科技改变金融，改变世界。