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Risk Quant - 隐藏在银行中后台非常Chill的工作

Risk Quant - 隐藏在银行中后台非常Chill的工作

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Offer帮创始人·小Lin获奖感言


近来金融行业风风雨雨、风波不断,前有九大投行变八大,后有硅谷银行倒闭。风险管理越来越被看重!有那么一个岗位,虽然不直接为公司赚钱,但必不可少,那就是——Risk Quant,银行中后台里高性价比岗位!是刚需且晋升机制稳定!


👉初级风险量化分析师:作为初级风险量化分析师,将负责收集、整理和分析金融数据,协助构建和维护风险量化模型。在这个阶段,将学习和掌握基本的数学、统计学和编程技能,并了解金融市场和金融产品的基本知识。


👉中级风险量化分析师:在中级阶段,将开始独立负责某个项目或产品线的风险量化分析工作。需要深入了解金融市场的运作规则和风险管理方法,并能够根据实际需求改进和优化风险量化模型。


👉高级风险量化分析师/团队负责人:作为高级风险量化分析师或团队负责人,将领导一个风险量化团队,负责整个项目或产品线的风险量化管理工作。需要具备深厚的金融知识、扎实的数学和统计学基础以及丰富的实践经验。此外,还需要具备领导能力和团队协作能力,能够带领团队应对复杂的金融问题和挑战。


👉风险量化专家/顾问:在风险量化领域达到专家或顾问级别,意味着在风险量化领域具有深厚的造诣和丰富的实践经验。将为金融机构、监管机构或学术机构提供风险量化方面的专业咨询和培训服务。在这个阶段,需要持续关注和研究金融市场的新动态、新技术和新方法,以不断提升自己的专业素养和行业影响力。


想进入这个香饽饽行业,实现职业发展,除了不断提升自己,还需要熟悉风险量化领域的重要工具和方法。🌰举个例子:


 压力测试 


压力测试是一种评估金融机构在不利市场条件下可能面临的风险和损失的方法。它通过模拟特定的极端市场情景,如经济衰退、股市崩盘等,来评估金融机构的资本充足率、资产负债表和流动性状况。压力测试的目的是帮助金融机构识别和管理潜在风险,并制定相应的应对策略。


压力测试的方法包括定量和定性两种。定量方法主要是通过数学模型和计算机模拟来评估金融机构在极端市场条件下的风险和损失。而定性方法则更侧重于对金融机构的治理结构、内部控制和风险管理能力的评估。


压力测试的结果可以为金融机构的决策提供重要依据,如资本分配、风险管理和战略规划等。同时,监管机构也可以利用压力测试的结果来评估金融机构的风险状况和监管效果。


CCAR


CCAR是美国联邦储备体系对大型银行进行的一项年度资本规划和压力测试程序。该程序要求银行提交详细的资本计划,包括资本充足率、风险加权资产和其他关键指标的预测和假设。美联储会对这些计划进行审查和评估,以确保银行在不利经济环境下的资本充足性和风险管理能力。


CCAR框架包括定性和定量两个部分。定性部分主要评估银行的治理结构、内部控制和风险管理能力。定量部分则通过压力测试和资本评估来评估银行的资本充足率和风险加权资产。


CCAR的目标是确保银行具备足够的资本来应对潜在的风险和损失,并维护金融系统的稳定性。如果银行未能通过CCAR的审查和评估,可能需要增加资本或改进风险管理措施。


DFAST


DFAST是根据美国《多德-弗兰克法案》(Dodd-Frank Act)要求进行的一项压力测试。该测试针对美国的大型银行和非银行金融机构,旨在评估其在极端经济环境下的资本充足性和流动性风险。DFAST要求金融机构模拟一系列不利的经济情景,并评估其在这些情景下的资本和流动性状况。


DFAST框架包括三个主要部分:资本评估、流动性风险评估和风险加权资产评估。资本评估部分类似于CCAR的定量部分,通过压力测试来评估银行的资本充足率。流动性风险评估部分则侧重于评估金融机构在不利市场条件下的流动性风险和应对能力。风险加权资产评估部分则是通过对特定资产的风险权重进行分析,来评估银行的风险加权资产状况。


DFAST的结果可以为监管机构提供重要信息,以了解金融机构在极端情况下的潜在风险和损失。如果金融机构未能通过DFAST的评估,可能需要采取相应的监管措施来加强风险管理。


这些工具和方法可以帮助金融机构更好地了解和管理风险,并制定相应的应对策略。同时,监管机构也可以利用这些工具和方法来维护金融系统的稳定性和保护消费者利益。


除此之外,想要从事Risk Quant相关工作也必须学会一些技能和模型~


回归模型:用于预测一个因变量如何随自变量的变化而变化。常见的回归模型包括线性回归、多元回归、逻辑回归等。这些模型在风险量化中用于预测损失、评估风险因子之间的关系等。


决策树:一种监督学习算法,通过递归地将数据集分成若干个子集来构建决策树模型。决策树在风险量化中用于分类问题,例如信用评分、欺诈检测等。


机器学习模型:除了传统的统计模型外,风险量化师还可以运用各种机器学习算法,如支持向量机(SVM)、神经网络等,来进行风险预测和分类。


宏观经济模型:用于分析和预测宏观经济变量的模型,如GDP、通货膨胀率、利率等。这些模型可以帮助风险量化师了解宏观经济环境对金融风险的影响。


随着技术的不断进步和市场环境的变化,新的方法和模型也将不断涌现。因此,持续学习和创新是成为一名优秀的风险量化师的关键。各位同学们,加油吧~


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