金融学金融阁金融产品实习报告

金融学金融阁金融产品实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在金融阁担任金融产品实习生，负责协助完成5款固定收益产品的市场调研与数据分析。通过运用Python进行数据清洗，整理了覆盖200家企业的财务报表，筛选出符合风险标准的50家企业作为潜在标的。参与编写产品说明书3份，涉及的风险评估模型准确率达85%，为产品定价提供了关键依据。在实习中，将课堂学习的资产定价模型应用于实际案例，验证了CAPM在短期利率预测中的有效性，并总结出“数据分层分析”方法，可提升产品筛选效率30%。实习成果直接支持了部门完成10个产品的立项，展现了理论知识与业务实践的结合价值。二、实习内容及过程1实习目的主要是想看看自己学的那些金融知识在现实里怎么用，能不能帮上忙。顺便熟悉下金融产品的整个生命周期，从想法到最终卖给客户的整个过程。2实习单位简介我实习的地方叫金融阁，主要做固定收益和衍生品这块，团队不大但挺拼的，客户都是机构那种。他们产品种类不少，但最近几年新业务增长有点慢，所以招我这种实习生就是想帮着找找新机会。3实习内容与过程我刚去那会儿先熟悉环境，花了3天时间把公司做过的20款产品说明书都翻了一遍，还参加了2次周会，听前辈们聊市场。正式上手是第4周开始做产品调研，第一个任务是帮团队整理可转债的潜在标的。我负责的板块是医药行业，花了5天时间扒了50家上市公司的年报，用Python爬取了他们的财务数据，筛选标准是市净率低于1且过去3年营收复合增长率超过10%。后来发现有个数据源特别不准，有15家公司的负债数据全错，硬是把原本一周的工作拖到了快两周。为了解决这个，我找了学校老师要的代码，自己改了3个晚上，最后数据清洗的准确率能到95%。接下来参与了一款分级LOF产品的设计，主要是做风险评级。我根据WACP模型算了30个指标，把相关性不强的去掉，最后剩下8个，给每个指标定权重的时候反复和导师讨论，最后模型回测的夏普比率能到1.2左右。期间还负责了3个产品的说明书初稿，写完自己对着交易所的格式要求改了4遍，导师看了说逻辑清晰但语言太死板，让我多学学行研报告怎么写，结果我把最近一年发的50篇券商研报都翻了一遍，发现原来写产品说明和写研究报告的遣词造句差别那么大。4实习成果与收获我做的可转债标的库直接被团队用了，后来新立项的3款产品都参考了这份名单。参与设计的分级产品最终发行规模有5000万，虽然不多但挺开心的。最大的收获是搞懂了金融产品开发里怎么用量化模型，以前觉得那些模型都是纸上谈兵，现在知道怎么把多因子模型和业务场景结合了。最没想到的是，自己居然能从一堆枯燥的财报里找到乐子，有时候晚上加班到11点，但第二天想到可能帮团队省了半个月的工作量，就觉得挺值。5问题与建议实习期间觉得公司培训有点太随缘了，我是被分配给一个师兄带，但师兄自己任务也重，每天就教我半小时Python，要是能有个新人培训计划就好了。还有就是岗位匹配度上有点问题，我来了之后发现其实做产品需要懂的东西超乎想象，比如法律条款、税务处理这些，学校里都没怎么教，公司又没提供补充材料，有时候开会听得云里雾里。建议可以给实习生准备个必读清单，至少把《公司法》《证券法》里跟产品相关的章节列出来，再配点案例。另外我的工作电脑系统特别老，有时候跑个回测要等一晚上，要是能换成云服务器就好了，现在这个速度严重影响效率。三、总结与体会1实习价值闭环这8周过得特别快，感觉像坐过山车。刚开始去的时候，我脑子里塞满了教科书里的定价模型和风险管理理论，觉得挺自信的。但真正上手，发现现实跟书本差得挺远。比如做可转债标的筛选，光数据清洗就花了比预想多一倍的时间，那阵子每天下班都挺丧气的。后来慢慢找到感觉，当我用Python把50家公司的财务数据跑通，看到结果跟导师讨论时一致时，那种成就感特别真实。现在回头看，最值的是把理论用在了具体业务里，比如回测那个多因子模型，虽然只跑了300个样本点，但最后夏普比率到1.2，比我预想的要好，直接帮我拿了点实习成果。这种把想法落地成东西的感觉，是学校里给不了也学不到的。整个过程像是在拼图，一开始觉得每块都重要，后来发现工具和业务场景更关键。比如我那套数据清洗的Python脚本，最后团队其他同事都在用，比单纯会跑回归分析模型更有用。这段经历让我明白，做金融产品不是光会算就行，还得懂市场、会沟通，而且要能抗压。有一次凌晨三点还在改产品说明书的格式，因为交易所要求特别细，导师说这种事在金融圈太正常了，我当时还挺崩溃的，但第二天还是硬着头皮改完了。现在想想，这种经历比什么都宝贵。2职业规划联结这段实习直接让我确定了想往固定收益产品方向走的决心。以前觉得衍生品特高大上，现在发现做点实在的固定收益产品，比如分级基金、ABN，虽然听着没期货期权那么酷，但能实实在在帮企业解决融资问题，感觉也挺有意义的。实习期间跟几个基金经理聊过，他们都说现在市场不好做，但真正能帮客户解决痛点的产品还是有机会的。我记下他们提的几个点：一是得懂宏观，比如最近那个LPR调整，就影响了好多产品的利率风险管理；二是要会讲故事，产品说明书不能光列数据，得让客户明白为什么值得投；三是得有耐心，很多产品从调研到落地要半年，中间变数特别多。这些我现在都记在本子上，准备下学期重点补补。导师还建议我今年考个CFA，他说现在公司里能看懂债券估值模型的年轻人不多，这可能是我的突破口。现在离12月考试还有5个月，我打算每天至少学2小时，先把固收那几章啃下来。3行业趋势展望实习最后那周，我参与了团队对新政的讨论，主要是关于那个关于绿色金融的补充规定。当时觉得这些政策离我们很远，但导师说现在做产品必须得考虑ESG，他们最近做的那个碳中和债券，就是冲着这块去的。数据上看，去年这类产品的规模增长了37%，虽然占比还不大，但趋势很明显。我们公司也在筹备做这类产品，我当时主动要求参与做了个竞品分析报告，整理了20家同类产品的收益率、期限结构，还画了张行业图谱。导师看了挺满意，说现在市场缺的就是这种做深做细的人。现在回看，觉得学校里学的那些资产定价理论、风险管理模型，都能用上。比如在分析那些绿色债券的信用利差时，就得结合供需关系、政策力度，跟单纯算股票的Beta完全不一样。这让我觉得，金融行业其实一直都在变，不变的是那些底层逻辑，但怎么用这些逻辑解决新问题，就得靠持续学习。比如最近在看那篇关于利率市场化的论文，导师说这对理解现在LPR改革很有帮助，虽然跟产品开发没直接关系，但我觉得这种拓展视野特别重要。这段实习让我从一个只会背概念的学生，变成一个知道怎么去实践的人，这种感觉挺奇妙的。四、致谢1感谢金融阁提供这次实习机会，让我能在真实市场里试试水。这段经历比想象中收获大，尤其感谢导师在产品细节上的指点，每次讨论都能帮我打开思路。同事们的帮助也特别重要，尤其是那个负责系统对接的小哥，帮我解决了好几次数据问题，效率特别高。虽然只呆了8周，但学到的东西现在还在用。2感谢学校那几位指导老师