金融工程實驗教學(xué)如何應(yīng)對數(shù)字金融時代的挑戰(zhàn)

李杏 劉博宇 萬鵬博

摘 要：金融工程是一門理論與實踐相結(jié)合的綜合性學(xué)科。該學(xué)科相較于金融學(xué)，對學(xué)生的數(shù)據(jù)處理能力提出了更高的要求，很好地契合了當(dāng)前的數(shù)字金融時代背景。為了應(yīng)對數(shù)字金融時代帶來的挑戰(zhàn)，本文基于多年的金融工程實驗教學(xué)經(jīng)驗，總結(jié)了中國金融工程實驗教學(xué)的不足及改革方向;并借鑒日本的相關(guān)經(jīng)驗，對改進中國金融工程實驗教學(xué)提出了一系列建議，旨在培養(yǎng)出更適應(yīng)數(shù)字金融時代的金融工程人才。

關(guān)鍵詞：數(shù)字金融;金融工程;實驗教學(xué);日本

一、引言

作為未來金融發(fā)展的主要方向，數(shù)字金融依靠大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等技術(shù)，為金融行業(yè)激發(fā)出各種新需求和新業(yè)態(tài)，現(xiàn)已成為各家金融企業(yè)重要的戰(zhàn)略發(fā)展方向。作為一門理論與實踐相結(jié)合的綜合性學(xué)科，金融工程既融合了金融學(xué)、經(jīng)濟學(xué)與統(tǒng)計學(xué)、計算機等學(xué)科，又強調(diào)數(shù)學(xué)工具、工程思維和編程方法的綜合運用，是“金融業(yè)中的高科技”。在數(shù)字金融時代下，金融工程很好地契合了當(dāng)前的時代背景，使得金融工程專業(yè)的學(xué)生擁有了更加廣闊的就業(yè)前景。

然而，廣闊的就業(yè)前景也對人才培養(yǎng)質(zhì)量提出了更高的要求。比如，多家銀行開啟了金融科技專業(yè)人才招聘，明確提出需要金融、科技、數(shù)據(jù)復(fù)合型人才，并格外青睞懂算法模型、大數(shù)據(jù)、人工智能等領(lǐng)域的人才，以滿足銀行業(yè)務(wù)、風(fēng)險管理、場景運營、銀行科技以及數(shù)據(jù)治理等數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要。盡管銀行通過薪酬等激勵措施，旨在吸引并留住金融科技人才，但很多時候銀行在科技人才的招錄上往往是“招不來”的。歸根結(jié)底，是因為中國的數(shù)字金融人才底子十分薄弱，與國外的相關(guān)人才培育、認(rèn)證、投入等方面存在較大差距[1]。那么，如何培養(yǎng)出適應(yīng)數(shù)字金融時代的、深刻理解金融工程專業(yè)知識并具有一定實踐功底的學(xué)生，是廣大金融工程教育工作者面臨的一大挑戰(zhàn)。

對于金融工程專業(yè)知識，國內(nèi)大部分經(jīng)管類高校已構(gòu)建了理論知識的教學(xué)體系和人才培養(yǎng)方案，但是這些高校對實踐知識是比較輕視的。中國教育部發(fā)布的《教育部2022年工作要點》明確提出，要實施“教育數(shù)字化戰(zhàn)略行動”;且《高等教育法》規(guī)定了高等學(xué)校的主要任務(wù)是培養(yǎng)具有創(chuàng)新精神和實踐能力的高級專門人才。基于此，本文結(jié)合多年的金融工程實驗課教學(xué)經(jīng)驗，分析中國金融工程實驗教學(xué)的不足并指出改革方向，再結(jié)合日本金融工程實驗教學(xué)的經(jīng)驗，為改進中國金融工程實驗教學(xué)水平、培養(yǎng)適應(yīng)數(shù)字金融的專業(yè)人才建言獻策。

二、中國金融工程實驗教學(xué)的不足及改革方向

不同于金融工程的理論教學(xué)，金融工程的實驗教學(xué)需要學(xué)生動手去做——讓學(xué)生基于市場數(shù)據(jù)，圍繞金融衍生品定價、投資組合風(fēng)險管理、投資策略的驗證及跟蹤、跨市場套利方法設(shè)計與檢驗展開實驗操作[2][3]，以提高學(xué)生解決實際金融問題的能力。

目前，國內(nèi)大部分經(jīng)管類高校都開設(shè)了專門的金融實驗室，配以專業(yè)化的軟件工具和IT技術(shù)平臺，可提供銀行、保險、證券、期權(quán)期貨等業(yè)務(wù)的實驗操作環(huán)境。以湖北經(jīng)濟學(xué)院為例，該學(xué)院的國家級實驗教學(xué)示范中心為全校經(jīng)管類學(xué)生設(shè)置了金融投資實驗室、實驗經(jīng)濟學(xué)實驗室、經(jīng)濟調(diào)查與分析實驗室，為學(xué)生提供了學(xué)習(xí)編程、驗證金融工程相關(guān)模型的實驗室環(huán)境和仿真系統(tǒng);同時，該學(xué)院的金融學(xué)院也開設(shè)了《基于高頻數(shù)據(jù)的期貨股票量化交易虛擬仿真實驗》課程，將金融工程專業(yè)的經(jīng)典理論用到了實驗課教學(xué)中。但是，面對數(shù)字金融時代帶來的挑戰(zhàn)，結(jié)合用人單位對湖北經(jīng)濟學(xué)院金融工程畢業(yè)生的反饋、學(xué)生的評教留言以及其他高校的調(diào)研結(jié)果，我們認(rèn)為中國金融工程實驗教學(xué)尚存在以下不足：

（一）學(xué)生未實際接觸到海量數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)是數(shù)字金融時代的自然資源。在人類的發(fā)展史上，從來沒有像現(xiàn)在一樣，產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù)，并將海量數(shù)據(jù)變成一項寶貴的資產(chǎn)。作為金融工程專業(yè)的學(xué)生，如何快速地采集大數(shù)據(jù)是其必須掌握的基本技能。

受限于經(jīng)費投入的限制，還有很多經(jīng)管類高校沒有購買Wind、國泰安、Bloomberg等專業(yè)數(shù)據(jù)庫，而是采用一些免費的數(shù)據(jù)庫，比如同花順軟件自帶的數(shù)據(jù)庫作為替代。但是，這些免費的數(shù)據(jù)庫存在諸多應(yīng)用上的不便。比如，在采集面板數(shù)據(jù)時會比較麻煩，無法自動抓取數(shù)據(jù);一些數(shù)據(jù)下載只能追溯到2000年，無法提供衍生品的高頻交易數(shù)據(jù)和實時行情，導(dǎo)致學(xué)生未能全面接觸到完整數(shù)據(jù)。

為了能讓學(xué)生接觸到海量數(shù)據(jù)，我院的一些教師曾經(jīng)通過其它渠道獲得海量數(shù)據(jù)，然后提供給學(xué)生實驗操作。但是，這直接導(dǎo)致學(xué)生在數(shù)據(jù)獲取上極度依賴教師，使學(xué)生在畢業(yè)后的實際工作場景中不知道如何獲取海量數(shù)據(jù)、也不熟悉專業(yè)數(shù)據(jù)庫的操作，不能滿足用人單位的需求。畢竟，從事金融行業(yè)，尤其是做金融工程師，離不開Wind等專業(yè)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)支持。很多券商在招聘信息中明確要求應(yīng)聘者熟練使用Wind、Bloomberg等軟件。

因此，本文認(rèn)為中國金融工程實驗教學(xué)改革的第一步，是要讓學(xué)生有實際接觸到海量數(shù)據(jù)的機會，打好數(shù)據(jù)采集的基本功。唯有這樣，學(xué)生在踏入職場后才有能力處理好大量金融數(shù)據(jù)并達成客戶和老板想要的結(jié)果。

（二）學(xué)生的編程基礎(chǔ)薄弱

在數(shù)字金融時代，金融產(chǎn)品的設(shè)計和風(fēng)險管理需要依靠“數(shù)據(jù)+技術(shù)”手段完成。海量數(shù)據(jù)只有通過技術(shù)手段、深挖其價值后才能變?yōu)橘Y產(chǎn)。編程正是處理并分析這些海量數(shù)據(jù)的必要技術(shù)手段。

雖然國內(nèi)大部分經(jīng)管類高校為大一學(xué)生開設(shè)了 C語言、C++、Java等計算機公共課程，但這些課程主要由計算機專業(yè)的教師來講授。因為跨專業(yè)的問題，計算機專業(yè)的教師們通常不懂金融方面的理論知識，也就很難指導(dǎo)學(xué)生用編程技術(shù)來分析財經(jīng)現(xiàn)象。盡管大部分學(xué)校在金融工程專業(yè)的高年級課程里開設(shè)了《計量經(jīng)濟學(xué)》，教導(dǎo)大二或大三的學(xué)生如何使用Eviews、Stata、SPSS等計量軟件，但這些計量軟件的程序代碼都是“黑箱”，學(xué)生只需要通過幾句命令或者按鈕，便能得到數(shù)據(jù)的分析結(jié)果。

在這種課程體系下，大三的學(xué)生在上金融工程實驗課時就會對編程難以適應(yīng)。其原因在于：金融工程實驗大多需要在Matlab、Python、R上進行編程。不同的軟件的風(fēng)格形式、思維模式、執(zhí)行方式，使得學(xué)生在計算機公共課程上打下的編程基礎(chǔ)難以滿足金融工程實驗課的要求;而“傻瓜式”的計量軟件又使得學(xué)生對建模、設(shè)計獨立算法感到非常陌生。如此一來，學(xué)生在金融工程實驗課上僅學(xué)會了復(fù)制代碼、簡單地調(diào)參數(shù)、跑程序，對金融工程實驗的理解不夠深刻，更不懂得如何基于實驗原理去修正傳統(tǒng)金融模型、設(shè)計衍生品、開發(fā)量化程序。

基于此，本文認(rèn)為中國金融工程實驗教學(xué)應(yīng)當(dāng)對前置的計算機課程進行改革，加強學(xué)生的編程基礎(chǔ)，讓學(xué)生踏入職場后能夠活用編程技術(shù)、適應(yīng)不同金融工作場景的需要。

（三）實驗教材落伍

目前市面上關(guān)于金融工程理論教學(xué)的教材層出不窮。但是，金融工程實驗教學(xué)的教材則很少且有待改進，具體表現(xiàn)在以下幾個方面：

其一，未凸顯專業(yè)特性。一些金融工程實驗教材未能凸顯金融工程的專業(yè)特性，而是簡單地將金融學(xué)的實驗內(nèi)容照搬到教材中。比如，有些金融工程實驗教材教學(xué)生如何使用證券軟件、如何做上市公司財務(wù)分析、如何計算債券的久期等。這樣培養(yǎng)的金融工程的學(xué)生與金融學(xué)的學(xué)生毫無差異。

其二，內(nèi)容傳統(tǒng)。一些金融工程實驗教材的實驗內(nèi)容比較傳統(tǒng)，僅設(shè)置了驗證性實驗內(nèi)容，學(xué)生只需要按照規(guī)定的實驗步驟和選項得出固定的實驗結(jié)果即可[4]。這樣的內(nèi)容設(shè)置讓學(xué)生失去了自主探索的機會，無法培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新精神，使學(xué)生很難適應(yīng)數(shù)字金融時代的崗位需求。

其三，實驗樣本脫離中國市場。一些金融工程實驗教材引用的是美國市場上的案例和數(shù)據(jù)[5]。眾所周知，中美期貨市場在保證金、交割時間、波動幅度、交易規(guī)則的設(shè)置上存在很大差異。如此一來，學(xué)生對中國市場的交易規(guī)則等還是很陌生。這大大降低了金融工程實驗教學(xué)的有效性。

其四，對市場熱點關(guān)注度不夠。大部分金融工程實驗教材缺乏對市場熱點的關(guān)注。比如，最近幾年場外衍生品規(guī)模激增，引發(fā)了市場各方的熱烈關(guān)注。但目前尚未有實驗教材引導(dǎo)學(xué)生去熟悉場外交易規(guī)則，也沒有提及場外衍生品的具體投資操作。這對于中國金融工程人才培養(yǎng)事業(yè)的發(fā)展和衍生品市場的進步都產(chǎn)生了不良影響。

基于此，本文認(rèn)為中國金融工程實驗教學(xué)需要對實驗教材進行大刀闊斧的改革——要用中國市場的案例設(shè)置實驗場景，實驗內(nèi)容應(yīng)當(dāng)緊扣金融工程的專業(yè)特性，并貼合數(shù)字金融時代對人才的技能需求，將學(xué)生打造成“坐下來就能夠?qū)懘a，可以寫報告，還能設(shè)計產(chǎn)品，實施解決方案”的金融工程師。

（四）校企合作效果不理想

校企合作的好壞會直接影響人才培養(yǎng)質(zhì)量。目前國內(nèi)大部分經(jīng)管類高校提倡與企業(yè)合作，積極與券商、期貨、保險等涉及衍生品交易的企業(yè)簽署合作協(xié)議。但是，這些合作還存在很多問題，比如：

其一，合作未落到實處。合作中沒有厘清哪些實驗內(nèi)容由高校教師負(fù)責(zé)、哪些實驗內(nèi)容由企業(yè)的兼職教師負(fù)責(zé);并且對企業(yè)兼職教師的授課質(zhì)量缺乏評價標(biāo)準(zhǔn)和約束機制，導(dǎo)致一些企業(yè)兼職教師走過場，學(xué)生未真正學(xué)習(xí)到實戰(zhàn)經(jīng)驗。

其二，利益分配不均。在實習(xí)收益方面，高校、企業(yè)、學(xué)生三方存在分配分歧，多方利益的難以調(diào)和，影響了校企合作的穩(wěn)定性。比如，在高校與企業(yè)聯(lián)合申報的課題方面，最終的成果是屬于高校還是企業(yè)未能以法律形式清晰界定。

其三，校企雙方的師資缺乏交流。以湖北經(jīng)濟學(xué)院金融工程實驗教學(xué)為例，授課教師多為金融工程專業(yè)的博士。盡管這些教師具備扎實的理論功底，但是他們往往缺乏實戰(zhàn)經(jīng)驗，不能很好地培養(yǎng)學(xué)生的衍生品應(yīng)用操作技能。另外，從事衍生品交易的企業(yè)也需要對投資者進行教育、對員工進行考證培訓(xùn)。目前，企業(yè)的這部分培訓(xùn)教育工作主要由人力資源部的員工完成。但是，這些員工在講授呈現(xiàn)能力、課件及教具的設(shè)計制作能力上與高校的專職教師尚存在一定差距。

因此，基于比較優(yōu)勢理論，本文認(rèn)為中國金融工程實驗教學(xué)應(yīng)當(dāng)進一步加強校企雙方的師資交流，穩(wěn)定合作關(guān)系，并提高雙方合作內(nèi)容的深度和廣度。

三、日本的經(jīng)驗借鑒

日本作為中國一衣帶水的鄰邦，因同屬于亞洲國家的教育模式，導(dǎo)致兩國在教育制度和教學(xué)理念上有一定的相似性。相較于中國，日本早在20世紀(jì)80年代就已開設(shè)“金融工學(xué)”即金融工程專業(yè)。發(fā)展至今，已形成以東京大學(xué)、一橋大學(xué)、京都大學(xué)和大阪大學(xué)為代表的金融工程專業(yè)國際知名院校。另外，日本的金融工程學(xué)界在2019年就已經(jīng)意識到金融工程與數(shù)字金融結(jié)合的必要性;并于同年11月由東京大學(xué)牽頭召開了“金融工程的數(shù)字轉(zhuǎn)換”研討會，還發(fā)布了一批金融工程實務(wù)與數(shù)字金融相結(jié)合的實踐性課題，強調(diào)把研究成果回饋給社會。因此，本文搜集了日本在金融工程專業(yè)實驗教學(xué)和社會實踐方面的資料，針對我國金融工程實驗教學(xué)的不足，在借鑒日本相關(guān)經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，提出如下改進建議：

（一）增加經(jīng)費投入、購置專業(yè)的金融數(shù)據(jù)庫

日本金融工程專業(yè)的國際知名院校一般擁有近20個專業(yè)的金融數(shù)據(jù)庫，其中不乏日経NEEDS FinancialQUEST、山一證券オンライン版等收費昂貴的數(shù)據(jù)庫。相較之下，中國很多經(jīng)管類高校對數(shù)據(jù)庫的經(jīng)費投入非常少。為了讓學(xué)生切身接觸到海量數(shù)據(jù)，本文建議高校加大對金融數(shù)據(jù)庫的經(jīng)費投資力度。

但是，這種投資力度的加大不應(yīng)該是盲目的，而應(yīng)該是開源節(jié)流后的權(quán)衡。開源方面，中國高?？梢詤⒄杖毡疚牟靠茖W(xué)省對圖書館數(shù)據(jù)庫資源的運營意見①，除了把一定比例的大學(xué)整體預(yù)算作為采購金融數(shù)據(jù)庫的經(jīng)費之外，還可以在數(shù)據(jù)庫的合同方式和支付方法上下功夫;并活用自身的學(xué)術(shù)信息資源，將各大學(xué)圖書館自己的特色項目（例如，將館藏資料電子化并公開，為使用者提供新的服務(wù)模式，與地區(qū)、社會、其他機構(gòu)合作等），努力獲得競爭性的外部資金，以應(yīng)對金融數(shù)據(jù)庫的漲價風(fēng)險。節(jié)流方面，由于目前一些數(shù)據(jù)庫服務(wù)商為了提供更多的服務(wù)，會將自身數(shù)據(jù)庫的資源涵蓋更多的內(nèi)容，致使數(shù)據(jù)庫之間有些內(nèi)容是雷同的。為避免過多的經(jīng)費負(fù)擔(dān)，高校應(yīng)當(dāng)在購買金融數(shù)據(jù)庫前做好充分調(diào)研，集中資金購買1～2個專業(yè)的金融數(shù)據(jù)庫，避免數(shù)據(jù)庫的重復(fù)性建設(shè)。

另外，考慮到一些數(shù)據(jù)庫費用昂貴，每增加一個端口可能給高校帶來5～10萬/年的經(jīng)費負(fù)擔(dān)。為此，本文認(rèn)為可以借鑒京都大學(xué)的做法，對數(shù)據(jù)采集實行預(yù)約制②，即學(xué)生按照圖書館規(guī)定的時間，提出預(yù)約申請，申請通過后則使用圖書館的電腦端口采集數(shù)據(jù)。

最后，考慮到學(xué)生剛開始對數(shù)據(jù)庫的操作界面不熟，中國高校也可以借鑒京都大學(xué)的做法，對如何應(yīng)用數(shù)據(jù)庫召開在線的講習(xí)會或者錄制成視頻③，提高學(xué)生對數(shù)據(jù)庫的操作熟練度。

（二）調(diào)整計算機課程設(shè)置

考慮到Python是一種免費的、開源的、高級的、通用的編程語言;且相較于Matlab和R，Python的科學(xué)計算生態(tài)表現(xiàn)得更好。因此，本文建議對金融工程專業(yè)的大一學(xué)生開設(shè)Python編程課，以替代原先的C語言、C++、Java等計算機公共課。具體地，參照日本一橋大學(xué)金融工程教育中心的實踐經(jīng)驗④，本文建議：

在大一設(shè)置《統(tǒng)計學(xué)》《微積分》《財務(wù)分析》等理論課以及《Python語言及其應(yīng)用》等實驗課。在Python的內(nèi)容設(shè)置上，本文建議暫時不要求大一學(xué)生使用Python解決各種金融工程計算問題;而是讓學(xué)生以入門的心態(tài)，用Python做一些簡單的財經(jīng)數(shù)據(jù)可視化分析和統(tǒng)計分析。比如，學(xué)習(xí)如何用pandas和matplotlib包對數(shù)據(jù)進行清洗和可視化分析，如何用numpy包分析個股的市值、市盈率和日收益率的統(tǒng)計規(guī)律。

在大二設(shè)置《計量經(jīng)濟學(xué)》《金融經(jīng)濟論》《數(shù)理經(jīng)濟學(xué)》等理論課和《計量經(jīng)濟學(xué)實驗》的實驗課。

在大三設(shè)置《金融衍生工具》《金融風(fēng)險管理》《信息處理論》等理論課和《金融工程實驗》的實驗課。

在大四撰寫畢業(yè)設(shè)計，鼓勵運用編程技術(shù)來設(shè)計、開發(fā)和實施新型的金融衍生品。

（三）改編實驗教材

與中國一樣，日本專門出版的金融工程實驗教材非常少，大部分實驗內(nèi)容融入了理論教材的各個章節(jié)。另外，日本在金融工程實驗教學(xué)上更傾向于課前發(fā)放講義、課中現(xiàn)場指導(dǎo)學(xué)生進行金融工程實驗?；诖?，本文結(jié)合三菱UFJ信托投資工學(xué)研究所編寫的《実踐金融データサイエンス（實踐金融數(shù)據(jù)科學(xué)）》[6]、岡田克彥的《Pythonによるビジネスデータサイエンス（Python的商業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)）》[7]、朱順泉的《量化金融投資及其Python應(yīng)用》[8]以及東京大學(xué)工學(xué)部計數(shù)工學(xué)科金融工學(xué)的部分實驗講義，以中國衍生品市場上的數(shù)據(jù)為實驗樣本，對金融工程實驗教材做出如下改編;其中，每次課初步擬定為5個學(xué)時：

一是，精簡實驗內(nèi)容、突出專業(yè)特性。在金融學(xué)的實驗內(nèi)容上，僅保留為金融工程實驗教學(xué)做鋪墊的內(nèi)容;其余的金融學(xué)實驗內(nèi)容則以課程在線資源的形式發(fā)布，供學(xué)生課外補習(xí)。具體地，本文參照日本岡部建次教授的構(gòu)想[9]，遵循“問題導(dǎo)向式”的思路，設(shè)計出金融工程實驗課的前2次課內(nèi)容：

第1次課：在線下課堂，提出疑問“股票交易賺錢嗎”。答案是賺不到錢;也有賺錢的人，不過是一時的或偶然的。那么，“賺了錢的人怎么做了內(nèi)幕交易、套利交易”？“為什么賺不到錢”？因為股價是隨機運動的，而且股價包含了公開的信息。誰也不能確切地預(yù)測股價的上漲。進一步地，讓學(xué)生通過英式拍賣的實驗設(shè)計對內(nèi)幕交易進行研究;并通過一個Python語言函數(shù)的實驗，檢驗股指價格在長時期是否遵循隨機游走。

第2次課：在線上課堂，教師展示計算機系統(tǒng)做的某個量化程序，讓學(xué)生了解使用計算機通過數(shù)理的方法賺錢的例子。在線下課堂，讓學(xué)生通過一個以跟蹤誤差為核心的實驗，對指數(shù)基金的投資績效進行檢驗。

二是，刪掉一些驗證性實驗內(nèi)容、增加綜合創(chuàng)新性實驗設(shè)計內(nèi)容。本文試圖將金融工程專業(yè)的實驗分為基礎(chǔ)性實驗和拓展性實驗。其中，基礎(chǔ)性實驗對應(yīng)第3～6次課的實驗內(nèi)容，拓展性實驗對應(yīng)第7～10次課的實驗內(nèi)容?；A(chǔ)性實驗的內(nèi)容如下：

第3次課：在線上課堂，復(fù)習(xí)數(shù)學(xué)原理。在線下課堂，教師給予一定的指導(dǎo)和舉例，然后給定題設(shè)，讓學(xué)生編寫遠期利率協(xié)議和遠期外匯合約的價值及價格所用的Python語言函數(shù);給定題設(shè)，讓學(xué)生編寫求外匯期貨合約、利率期貨合約、股指期貨合約的價格使用的Python語言函數(shù)。

第4次課：在線上課堂，復(fù)習(xí)數(shù)學(xué)原理。在線下課堂，教師選擇某一標(biāo)的資產(chǎn)，帶領(lǐng)學(xué)生一起設(shè)計期貨套期保值策略，并讓學(xué)生編寫Python語言函數(shù)，計算所設(shè)計的套期保值策略的最優(yōu)套期保值比、利潤、方差;然后，讓學(xué)生自行選擇某一標(biāo)的資產(chǎn)，設(shè)計期貨跨期套利策略，并編寫Python語言函數(shù)，計算組合價差和判斷套利機會的技術(shù)指標(biāo)，選擇開平倉時機，確定套利規(guī)模，計算盈虧變動。

第5次課：在線上課堂，復(fù)習(xí)數(shù)學(xué)原理。在線下課堂，讓學(xué)生在給定條件下，設(shè)計一個利率互換合約，并編寫Python語言函數(shù)，確定利率互換合約中的固定利率，計算利率互換合約的價值。

第6次課：在線上課堂，復(fù)習(xí)數(shù)學(xué)原理;課后由教師搭建一個期權(quán)回測框架，演示其Backtrader回測程序。在線下課堂，給定題設(shè)，讓學(xué)生編寫B(tài)lack-Scholes期權(quán)定價模型的歐式看漲、看跌期權(quán)的Python語言函數(shù);給定題設(shè)，讓學(xué)生編寫二叉樹法的無收益資產(chǎn)美式期權(quán)定價的Python語言函數(shù);給定題設(shè)，讓學(xué)生編寫歐式看漲期權(quán)的蒙特卡洛模擬Python語言函數(shù)。

需要注意的是，第3～6次課里的編程定價必然離不開“函數(shù)展開（泰勒展開、麥克勞林展開）”“中心極限定理”“維納過程的協(xié)方差”“偏微分方程”等數(shù)學(xué)知識。事實上，這些數(shù)學(xué)知識也阻攔了很多想要挑戰(zhàn)金融工程學(xué)的人。為了讓實驗流程更加流暢、更容易讓學(xué)生記住，本文認(rèn)同《金融工學(xué)のエッセンス： 難関ブラック？ショールズを見える化する 動的視覚化シリーズ》[10]的倡導(dǎo)，建議模仿日本可視化技術(shù)研究所發(fā)布的視頻（https：//goo.gl/UKl7Xq），制作出類似的講述數(shù)學(xué)原理的視頻，由教師用線上課堂的形式，既對公式進行簡單說明，又通過圖表、將實驗內(nèi)容的核心和步驟盡量可視化地傳達給學(xué)生。

三是，在實驗內(nèi)容里融入對新形勢下的思考。考慮到量化投資在中國才剛剛起步以及衍生品推陳出新的速度非?？?，本文建議在第7次課進行衍生品分析平臺的實務(wù)應(yīng)用;在第8次課設(shè)置線上和線下相結(jié)合的量化投資平臺實驗;在第9次課分析場外期權(quán)、數(shù)字資產(chǎn)衍生品等熱點案例，幫助學(xué)生更好地把握行業(yè)前沿。

第7次課：在線下課堂，進行衍生品分析平臺的實務(wù)應(yīng)用[8]。具體地，教師針對某利率衍生品進行建模分析，并對隱含波動率與模型進行分析和校準(zhǔn)。然后，讓學(xué)生自行選取單一風(fēng)險因子或者多風(fēng)險因子或者多風(fēng)險衍生品資產(chǎn)，進行組合建模，出具資產(chǎn)組合風(fēng)險報告，并校準(zhǔn)隱含波動率和模型。

第8次課：在線上課堂，教師介紹數(shù)據(jù)建模常用的監(jiān)督學(xué)習(xí)（決策樹集成、核支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）和非監(jiān)督學(xué)習(xí)（k均值聚類、凝聚聚類、DBSCAN）的Python語言函數(shù)，讓學(xué)生挑選其中的3種方法，加以掌握。在線下課堂，嘗試搭建量化投資平臺[8]。具體地，教師介紹以Python為基礎(chǔ)的量化投資平臺，安裝配置軟件環(huán)境;教師使用Python操作MySQL數(shù)據(jù)庫，介紹量化投資中衍生品數(shù)據(jù)平臺的基本類型和處理方法，并公布一些現(xiàn)成代碼讓學(xué)生運行。如果學(xué)生學(xué)有余力，可以讓學(xué)生嘗試搭建一個自己的衍生品量化投資平臺。

第9次課：在線下課堂，師生對場外期權(quán)、數(shù)字資產(chǎn)衍生品和天氣衍生品進行熱點追蹤。具體地，教師引導(dǎo)學(xué)生了解場外期權(quán)的交易規(guī)則、雪球結(jié)構(gòu)定價與風(fēng)險深度分析;引導(dǎo)學(xué)生了解數(shù)字資產(chǎn)合約市場，明晰數(shù)字資產(chǎn)衍生品與傳統(tǒng)金融衍生品的不同之處;教師講解一個使用蒙特卡羅方法設(shè)計天氣期權(quán)的案例，并讓學(xué)生撰寫心得體會。

四是，復(fù)現(xiàn)衍生品相關(guān)的實證論文和產(chǎn)品設(shè)計。在第10次課的線下課堂，鼓勵學(xué)生以小組為單位，搜集已發(fā)表的實證論文及其代碼或者市場上已公布的金融模型和產(chǎn)品設(shè)計;然后，小組仿照成型的操作步驟、復(fù)現(xiàn)流程和代碼，為日后撰寫論文和行業(yè)研究報告以及設(shè)計金融產(chǎn)品打下基礎(chǔ)。

第10次課：在線上課堂，學(xué)生提交心得體會和實驗報告，師生對此展開線上討論，教師應(yīng)當(dāng)重點關(guān)注學(xué)生對實驗內(nèi)容的理解程度以及是否加入了自己的思考。在線下課堂，教師對搜集到的衍生品相關(guān)的實證論文進行成果復(fù)現(xiàn)，并讓學(xué)生基于Python語言函數(shù)、復(fù)現(xiàn)嘗試某篇實證論文或某個產(chǎn)品設(shè)計的結(jié)論。

五是，及時更新實驗內(nèi)容。衍生工具創(chuàng)新和資產(chǎn)組合日新月異，為此東京都立大學(xué)金融工學(xué)研究中心為實務(wù)家和研究者搭建了Workshop和Seminar形式的交流平臺⑤，積極地與金融機構(gòu)、公共機構(gòu)、業(yè)界團體及各協(xié)會開展合作。中國經(jīng)管類高?？梢越梃b日本的經(jīng)驗，并以Workshop和Seminar的形式，邀請業(yè)界專家一起編寫、復(fù)審、修訂實驗內(nèi)容，達到實驗內(nèi)容及時更新和動態(tài)變化的目的。

（四）深化校企合作

其一，共建供需對接就業(yè)育人項目。為落實教育部在《2022年教育部工作要點》中提出的“推動就業(yè)與招生培養(yǎng)聯(lián)動改革，實施供需對接就業(yè)育人項目”，本文建議中國經(jīng)管類高?？梢越梃b日本京都版問題解決型學(xué)習(xí)方式（Kyoto Project Based Learning， KPBL）[11]，與期貨公司、券商等企業(yè)合作打造“供需對接就業(yè)育人項目”。在合作的初級階段即“對話型”階段，企業(yè)結(jié)合數(shù)字金融時代的崗位職責(zé)提出需求;高校則根據(jù)此需求，主動調(diào)整人才培養(yǎng)模式和實驗課設(shè)置。在中級階段即“職場體驗型”階段，高校邀請企業(yè)兼職講師來校講授實戰(zhàn)型的實驗課或者傳授項目經(jīng)驗，高校對企業(yè)兼職講師的授課質(zhì)量出臺完整的評價體系和獎懲機制;與此同時，企業(yè)給學(xué)生提供實習(xí)機會，讓學(xué)生近距離地接觸職場。在高級階段即“問題解決型”階段，企業(yè)給予實習(xí)學(xué)生一定的轉(zhuǎn)正機會，激勵實習(xí)生盡快向職場人轉(zhuǎn)變;高校也可以根據(jù)企業(yè)的需要，安排高校教師定期或不定期地為其員工進行理論培訓(xùn)，以充分釋放資源整合效應(yīng)，優(yōu)化雙方的人力資源配置。

其二，獎勵機制及利益分配協(xié)議。目前，國內(nèi)高校普遍重視縱向課題大于橫向課題。日本高校則對來自企業(yè)的橫向課題非常重視。以北海道大學(xué)為例，為了激勵教師參與產(chǎn)學(xué)合作研究，該校根據(jù)教師的學(xué)術(shù)知識等貢獻度設(shè)立了相應(yīng)的報酬即學(xué)術(shù)貢獻費，并將產(chǎn)學(xué)聯(lián)系推進經(jīng)費比率調(diào)整為研究經(jīng)費的30%⑥。如此一來，北海道大學(xué)教師在橫向課題的獲利不會小于縱向課題?；谌毡镜慕?jīng)驗，本文建議中國高校對產(chǎn)生一定經(jīng)濟價值的橫向課題加大激勵力度。比如，像日本一樣，設(shè)置學(xué)術(shù)貢獻費;或者對該橫向課題賦予和某一類縱向課題同樣的科研考核分?jǐn)?shù)。

其三，針對實習(xí)收益和課題成果的分配分歧，本文建議：第一，校企雙方可以事先簽訂TPM協(xié)議（Target Performance Mechanism）⑦，設(shè)定體現(xiàn)產(chǎn)學(xué)研利益的動態(tài)分配方案;并報上級部門審議，保障協(xié)議合法合規(guī)。第二，仿照日本產(chǎn)學(xué)合作經(jīng)驗，構(gòu)建利益沖突管理制度[12]。比如，校企雙方平時做好申報、信息公開和記錄工作，將因利益沖突而可能產(chǎn)生的問題防患于未然或控制在最小范圍內(nèi)，防止問題再次發(fā)生;同時，將校企中合作質(zhì)量較好的某一階段作為標(biāo)桿，通過共享好的實踐 “good practice”，主動謀求如何提高利益沖突管理的質(zhì)量。

四、結(jié)語

數(shù)字金融時代給金融工程專業(yè)的實驗教學(xué)帶來了機會和挑戰(zhàn)。本文基于數(shù)字金融時代的人才需求，結(jié)合多年教學(xué)經(jīng)驗，指出中國金融工程實驗教學(xué)存在學(xué)生編程基礎(chǔ)薄弱、實驗教材落伍等不足之處，指明了未來的教學(xué)改革方向;并參照日本高校的相關(guān)經(jīng)驗，對改進中國金融工程實驗教學(xué)提出了調(diào)整計算機課程設(shè)置、改編實驗教材等建議，旨在為經(jīng)管類高校緊跟時代潮流、著眼實用型人才需求，實現(xiàn)數(shù)字金融時代背景下金融工程專業(yè)人才培養(yǎng)提供借鑒。

筆者在未來將從以下兩個方面來深化研究：一是，基于湖北經(jīng)濟學(xué)院《基于高頻數(shù)據(jù)的期貨股票量化交易虛擬仿真實驗》課程已搜集的實驗報告，對學(xué)生的實踐心得進行文本量化分析，從學(xué)生的感受出發(fā)，探尋影響實驗教學(xué)質(zhì)量的關(guān)鍵因素，為改進金融工程專業(yè)的實驗教學(xué)提供實證支撐;二是，基于目前廣受歡迎的人工智能框架Tensorflow，設(shè)計高校教師和企業(yè)兼職講師的實驗教學(xué)評價模型。

注 釋：

① https：//www.mext.go.jp/b_menu/shingi/gijyutu/gijyutu4/toushin/attach/1301607.htm。

② http：//www.econ.kyoto-u.ac.jp/～chousa/。

③ https：//archives-kyotouecon.blogspot.com/2022/07/needs-financialqu

est.html。

④ CFEE一橋大學(xué)金融工學(xué)教育センター：https：//www1.econ.hit-u.ac.jp/finmodel/jpn/index.html。

⑤ 東京都立大學(xué)金融工學(xué)研究センター：https：//www.biz.tmu.ac.jp/quantitative-finance/workshop/。

⑥ 北海道大學(xué)産學(xué)？地域協(xié)働推進機構(gòu)https：//www.mcip.hokudai.ac.jp/business/joint_research/burden/。

⑦ 在事先簽訂的TPM協(xié)議中提出一個既定的目標(biāo)，即校企合作的成果能給企業(yè)帶來的利潤或者效益。若未達到目標(biāo)績效，企業(yè)以P1的低價支付高校，高校獲得課題等合作成果，此時P1相當(dāng)于高校的成本;反之，企業(yè)則以P2（P2>P1）的價格付給高校，高校可以賺取高收益。

參考文獻：

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基金項目：湖北經(jīng)濟學(xué)院博士科研啟動基金（XJ21BS12）

作者簡介：李杏（1989- ），女，湖北鐘祥人，湖北經(jīng)濟學(xué)院實驗教學(xué)中心講師，博士，研究方向為金融工程與風(fēng)險管理;通訊作者劉博宇（1983- ），男，湖北武漢人，湖北經(jīng)濟學(xué)院實驗教學(xué)中心講師，博士，研究方向為實驗經(jīng)濟學(xué)。