金融学专业金融机构金融实习生实习报告

金融学专业金融机构金融实习生实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在某金融机构投资部门担任金融实习生。核心工作成果包括协助完成20份债券研究报告，其中5份被部门采纳并用于资产配置决策；参与3个基金产品的风险评估，通过数据分析将风险预测准确率提升至92%；运用Python对市场数据进行处理，生成日均10份的行情简报。专业技能应用上，将《金融衍生品》课程中的期权定价模型应用于实际项目，通过蒙特卡洛模拟优化了1个对冲策略的盈亏预期。提炼出跨部门协作的数据同步方法，以及利用VBA自动化处理重复性任务的工作流程，这些方法论可复用于提升金融数据分析效率。二、实习内容及过程1.实习目的想通过实践了解金融市场运作，把学校学的估值模型、风险评估这些玩意儿怎么在实际工作中用起来，看看自己到底喜不喜欢这行。2.实习单位简介我们实习的地方是一家中型投资公司，主要做固定收益和量化策略，团队不大但氛围挺拼，大家聊起来都是各种券种、CTA策略。3.实习内容与过程开头在研究部当助理，整理公司持仓债券的发行人信息，一个月内把500多份年报和公告的PDF转成结构化数据，用的是Excel的VBA宏。后来调去交易支持岗，跟着师傅看盘，学怎么盯利率债的收益率曲线，还参与了1个短期的可转债套利项目。具体是帮基金经理监控某个可转债的隐含波动率，用Wind抓取交易数据和模型估算值，发现当隐波突破15%时，历史胜率有67%，就及时发了条消息给交易员。最花时间的是做那20份债券报告，从宏观利率环境到个券信用资质，最后要出个给投资决策会看的PPT，师傅说我的框架还行，但数据颗粒度太粗了。4.实习成果与收获做完那20份报告后，能独立跑出个基础的信用风险评分卡，用历史违约数据回测，区分度有0.6的AUC。学会了怎么用R做时间序列分析，虽然还不太会调参数，但至少能跑出个收益率预测的脚本。最大的收获是明白做投资不光要懂模型，还得懂怎么跟人打交道，比如怎么把复杂的信用利差逻辑说清楚，有个基金经理就因为我不懂解释某只永续债的估值，把我叫去改了好几版话术。遇到的挑战主要是初期不会用他们的内部系统，好几次调取数据都搞到下午，最后是隔壁IT的学长教了我点SQL语句，现在自己查个同业比较表能快不少。5.问题与建议有两个问题。一是部门内部沟通有点乱，不同组拿到的数据口径不一样，导致我做的材料得反复核对。二是培训机制挺薄弱，没人系统讲过风控合规这块，都是看师傅们怎么操作。建议公司可以搞个新人培训手册，把常用系统操作录个视频，还有每周搞个跨组分享会，至少能少些内耗。三、总结与体会1.实习价值闭环这8周，从7月1日懵懵懂懂地开始，到8月31日离开，感觉自己把书本里的久期、凸性这些概念给具象化了。记得刚去时，帮师傅整理债券信息，觉得挺简单，但师傅说“细节决定成败”，后来做那20份报告，每条注释反复核对，才懂他啥意思。最值的是参与那个可转债套利项目，虽然最后没成交，但自己写的那个隐波监控脚本，后来在部门内部小范围用了，有次跟师傅聊起，他直说“你小子把理论用进去了”。这8周，感觉就像把一堆零件组装起来，虽然只是辅助工作，但每个环节都让我对金融工作链条有了更实体的认知。2.职业规划联结这段经历帮我排除了几个选项。以前觉得量化很酷，但实习后才知道做策略压力真不小，天天盯盘算模型，现在看风控岗反而更对味。10号的时候，部门带我的那个前辈跟我说“你这细心程度，做信用分析挺合适的”，虽然现在还不知道未来具体干嘛，但至少有了方向。下学期打算报个CFA一级，先把公司那套估值体系里的三阶段自由现金流模型学深了，希望能有机会再回来试试。3.行业趋势展望实习中明显感觉到，现在做投资光靠经验不行了。有个事让我印象深，8月15号那天，市场突然传某个地方平台出问题，我们部门连夜调数据，最后发现影响有限，但这个过程让我看懂了“快速响应”有多重要。现在AI辅助投研越来越火，他们内部也在搞个新系统，自动抓取公告和舆情，我当时试着用Python爬了点数据，效率确实高。感觉未来几年，懂技术、懂数据的金融人才会越来越抢手，这也倒逼自己得赶紧把编程和统计知识补上。4.心态转变与未来行动最大的变化是觉得“学无止境”这四个字真不是虚的。以前觉得学会课本就了不起了，现在才知道金融这行，你永远有搞不懂的东西。比如有一次跟交易员讨论某个逆回购报价，他提了个“资金面松紧”的说法，我回去查了央行公告才明白，感觉自己像块海绵，吸水速度慢但总量变多了。下阶段打算把实习时用的R语言再系统学一遍，争取把那套评分卡模型优化下，搞个自己的小作品集，至少面试时能多说点实在的。离开那天，师傅跟我说“年轻人，路还长”，现在想想，确实得沉下心，别光想短期回报。四、致谢1.感谢实习期间给予指导的部门领导和同事们，特别感谢导师在实习期间对我的耐心教诲和帮