金融科技科技公司金融工程师实习报告

金融科技科技公司金融工程师实习报告一、摘要2023年7月10日至2023年8月27日，我在一家金融科技科技公司担任金融工程师实习生，主要负责量化模型开发与风险数据处理。核心工作成果包括：优化波动率预测模型，将测试集预测误差从18.2%降低至12.5%；处理超过500万条交易数据，构建实时风险监控仪表盘，日均更新频率达1000次；协助完成两份压力测试报告，涵盖10种市场情景，提出3项改进建议被团队采纳。期间应用Python进行数据清洗与建模，利用NumPy和Pandas处理大规模数组运算，并通过JupyterNotebook实现模型迭代与可视化。提炼出可复用的方法论：采用滚动窗口法提升时序模型适应性，结合机器学习特征工程增强模型泛化能力，这些方法在后续项目验证中准确率提升约22%。二、实习内容及过程2023年7月10日入职，在部门负责量化策略支持，主要接触波动率模型和风险对冲。初期跟着导师梳理历史交易数据，发现系统里300G的日频数据缺失率超5%，直接影响了回测准确性。导师让我用Python搭个数据清洗脚本，我花了两周搞定了，每天跑完自动填/null值，错误率从2.1%降到0.3%。8月5号参与项目，目标是优化期权组合Delta对冲，我试了GARCH和SV模型，测试集预测误差按周算波动在15%20%之间，最后选了带GARCHM的方案，归因于能更好捕捉波动聚类效应。团队那套风控系统挺老旧，9月15号提的实时监控优化建议没被采纳，主要是觉得重构成本高。我私下自学了SparkStreaming，写了个小demo展示怎么用分布式处理提升吞吐，虽然没落地，但帮着把原始日志整理成了CSV存盘。最头疼的是8月20号被要求在24小时内debug嵌套期权的定价错误，那会儿根本没接触过实物期权，硬是翻文档看代码，请教了两位senior，最后发现是协整参数估计不对，手动调了三天，结果回测显示希腊字母误差从0.08%降到0.02%。这段经历让我意识到，光会算法不够，还得懂业务逻辑，比如怎么把VIX指数平滑成适合高频交易的版本，现在还在琢磨这个事。公司培训就是发几篇论文看，没啥体系，建议搞个带实战任务的导师制。岗位匹配度上，感觉能学到的东西比预想的少，但接触到的多因子策略挺有意思，比如用机器学习选因子时，Lasso回归帮我把特征池从50个缩减到15个，模型AUC从0.68提到了0.72。这8周最大的改变是明白，做金融工程不能只盯着数学模型，得会跟交易员聊需求，他们说的“市场突然转仓”有时比公式更管用。三、总结与体会这8周，从2023年7月10日到8月27日，感觉像坐了个过山车。一开始懵懵懂懂，帮着处理500万条交易数据时，觉得金融工程离自己好远。但8月15号参与那个期权组合对冲项目后，突然觉得真真切切做了一把工程师。我们试了3种模型，GARCHM的测试集预测误差从18.2%降到12.5%，虽然不算颠覆性，但当我看到自己的代码跑出结果时，心里挺踏实。最让我意外的是8月20号那个debug经历，凌晨两点还在改协整参数，最后把希腊字母误差从0.08%压到0.02%，那一刻觉得挺值。这段经历让我明白，金融工程不是闭门造车，得懂市场，还得会跟人打交道。比如跟交易员聊需求时，他们说的“某个品种最近总被资金盯着”，比我在模型里加多少变量都管用。公司那套风控系统确实老旧，9月10号提的用SparkStreaming优化监控的建议没被采纳，虽然有点失落，但后来自己写了个demo，算是对了Spark基础。这让我意识到，在学校光会算法不够，得会用工具。比如用机器学习选因子时，Lasso回归帮我把50个候选变量砍到15个，模型AUC从0.68涨到0.72，这要是早知道，毕业论文肯定能换个思路。最大的收获是心态变了，以前觉得做研究只要结果对就行，现在明白要考虑成本和落地性。比如那个监控优化，虽然没做，但把原始日志整理成CSV存盘，至少让下个接手的人不用再爬数据。未来打算深挖一下量化交易这块，计划明年考个CFA，顺便把Python的Pandas和NumPy再啃一遍，毕竟处理10亿条数据时，效率就是生命。行业趋势上，感觉现在大家都往AI+金融走，像我们那个波动率预测，要是能结合深度学习，估计误差能再降点。不过现在看来，技术只是手段，怎么用对才是关键。从学生到职场人，最大的变化是开始考虑别人的感受，比如跟导师汇报时，不再只说结果，得说清楚做了什么、为什么这么做。这种责任感比单纯做研究要累，但也更有劲。这段经历像根针，把我从书本里拔出来，扎进了真实世界，虽然疼，但长了不少见识。四、致谢在这段2023年7月10日至8月27日的实习期间，得到了不少人的帮助。那位带我的导师，在波动率模型优化上给了我不少启发，他说的“模型要经得起市场检验”一直记得。部门里几位同事也挺帮忙，尤其是在处理5