金融工程金融机构金融实习生实习报告

金融工程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XX金融机构担任金融工程实习生。核心工作成果包括完成10份衍生品定价模型测试报告，准确率达98%，参与3个场外期权组合策略开发，模型回测年化收益预测误差控制在1.5%以内。运用Python构建自动化数据处理脚本，处理日频交易数据约500GB，效率提升60%。通过实践掌握BlackScholes模型与蒙特卡洛模拟在实物期权估值中的应用，建立可复用的VaR计算框架，覆盖10种资产类别。提炼出基于机器学习的信用衍生品风险评估方法，通过交叉验证将违约概率预测准确率提高至92%。

二、实习内容及过程

实习目的主要是想看看金融工程的理论怎么在实际工作中用，感受下真实交易环境是啥样。在XX金融机构金融工程部门干了8周，主要是做模型测试和策略支持。

实习单位是家挺大的公司，做各种衍生品交易，团队氛围还行，同事人挺和气的，虽然有时候压力有点大，但整体挺开放的。

实习内容开始是熟悉各种模型，主要是BlackScholes和二叉树模型，帮师傅们测试新开发的期权定价程序。7月8号到10号，我负责检查个看跌期权组合的定价模块，用了Python写的测试脚本，跑了大概200个不同参数的组合，结果跟手工算的有细微误差，最后发现是模型里对波动率微笑的处理有点问题，调整了下参数就好了。后来参与了个场外期权策略的讨论，主要是给客户做定制化方案，我负责算个欧式期权的Delta对冲成本，用了Excel的GoalSeek功能，算出来一个月大概要额外成本0.8万，这个数据后来被交易员采纳了。

困难是有的，刚开始弄模型验证的时候，很多细节搞不懂，比如怎么设置有效的工作日历，怎么处理交易时间外的数据，问了几次师傅才明白。还有就是有个回测任务，要处理两年多的日频数据，直接用Python读内存直接就卡了，后来学了下Pandas的chunksize参数，分块读才搞定，效率提高挺多。

成果的话，独立完成了10份衍生品定价模型测试报告，准确率98%，这个数据是跟标准值对比算出来的。参与的那个期权策略后来执行了，我算的那个Delta对冲成本跟实际花的基本对得上。

学到了不少东西，像怎么用Python写自动化测试脚本，怎么用VBA在Excel里做参数扫描，还有就是对市场微结构有点感觉，比如交易冲击成本怎么量化。最大的收获是明白理论模型跟实际交易之间还有段距离，得考虑很多现实因素。

职业规划上，这次实习让我更确定想往量化方向发展了，虽然现在啥也不会，但感觉路子对了，以后得多学算法交易、机器学习这些。

问题和建议的话，公司培训机制有点弱，就是直接扔任务，没人系统讲讲流程，建议可以搞点内部案例分享会，或者搞个新人手册啥的。岗位匹配度上，我来的主要是做研究支持，但有时候也得应付点交易部门的需求，感觉我这种角色跟业务部门沟通还是有点吃力，建议可以搞个轮岗或者交叉培训啥的，让实习生接触下不同部门的工作。

三、总结与体会

这8周实习，感觉像是把书里那些模型、公式，真真切切地跟市场的价格波动、交易员的策略讨论连起来了。7月1号刚来的时候，说实话挺懵的，面对那些复杂的衍生品结构图，脑袋里有点空。但跟着师傅们做，从最基础的模型测试开始，慢慢就上手了。8月31号离开的时候，能独立负责一部分定价验证工作，心里还是挺踏实的。这趟经历，知识转化得挺彻底，感觉像是把理论的大厦在实践的土地上重新建了一遍，价值闭环算是走通了。

对我职业规划影响挺大的。以前觉得金融工程就是搞搞数学模型，现在明白，做出来的东西得能落地，得有人用，还得考虑效率、成本这些现实问题。这次接触到的期权组合策略开发，让我看到理论与实践结合的多种可能。未来想深耕这块，可能会先补补算法交易相关的课程，看看能不能把Python的量化分析技能再深化点，打算明年试试CFA一级，系统学习下投资这块。实习让我意识到，光有理论不行，得持续学习市场新动态、新工具，才能跟得上。

从学生到实习生的转变，感觉最大的变化是对责任的感知变了。以前做作业，错了就自己知道，现在做的测试报告，关系到实际交易，一点小疏忽可能导致不小的成本，压力是实打实的。处理两年多日频数据卡死电脑那事儿，让我体会到细节决定成败，也逼着自己去学解决实际问题的方法，抗压能力算是练出来了。

看着那些复杂的模型在实际交易中跑，感觉金融工程这行特别有挑战性，但也特别有魅力。行业趋势上，感觉AI、机器学习在量化领域用得越来越多了，像这次接触的信用衍生品风险评估，如果能结合深度学习，效果可能会更好。自己后续学习，肯定会朝这个方向发展，希望能参与进这种创新里。这次实习最大的体会就是，保持好奇心和持续学习的热情，是唯一不变的主题。

四、致谢

感谢在XX金融机构的这段实习经历，让我学到了很多课堂上学不到的东西。特别感谢我的导师，在实习期间给了我很多指导，尤其是在模型