证券数字化转型的风险研究论文

在金融科技浪潮以及证券行业生态竞争加剧的多重因素下，数字化转型已成为券商未来发展的全新战略高地。

2020年8月，中国证券业协会发布了《关于推进证券行业数字化转型发展的研究报告》，其中提到，我国证券行业在信息技术投入方面经历了以交易无纸化为重点的电子化阶段、以业务线上化为重点的互联网证券阶段，目前正处于向数字化转型阶段。

此外，随着数字技术渐趋成熟，为证券行业探索“新业态、新模式”创造了条件，金融服务线上化需求，为证券行业数字化转型发展提供了契机。如何推进证券行业数字化转型，以科技赋能业务发展，从而实现证券公司高质量发展，成为摆在资本市场重要参与主体面前的重大课题。

证券行业属于高度信息化行业，早已“赢在起跑线上”。但即便如此，数字化技术的应用还是在一定程度上改变了证券行业的传统商业模式，以及运维、运营、风控等传统工作方式，给证券行业带来了前所未有的机遇与挑战。

同时，券商队伍日益健壮，金融业务不断延长，摩根大通等外资券商的入局也对行业带来“鲶鱼效应”，市场对券商的服务质量与服务效率提出了更高的要求。

这倒逼券商纷纷开展以IT技术为核心的数字化转型，提升市场竞争力，越来越多的科技型券商纷纷出圈，引领数字化转型潮流。

监控被动成券商用户体验“硬伤”

伴随近些年人工智能技术的蓬勃发展与推广使用，IT运维领域也逐渐展现新的演进趋势，智能运维逐渐成为各金融企业应对新业态、发展金融科技的强有力抓手之一。随着证券业务的迅速发展，IT的规模也越来越大；原来竖井式的IT系统管理和运维平台工具建设的模式越来越不适应实际需求规模的扩大同样带来资源无法有效利用，原有工具分散建设未能统一规划数据共享，给成本核算带来影响；资源精细管理缺乏数据支持，存在一定程度的浪费，不利于资源的有效利用。支持业务创新能力不足，应用越来越复杂，需要记录系统逻辑架构、评审记录、应用相关配置；应用规模越来越大，更新速度加快，要求自动化、弹性交付等都无法满足。

对于运维内部来讲，人员精力陷于人工沟通、手工数据搜集等工作，技能提升慢成就感低，单一资源请求需要反复提交多个申请单才能完成，紧急需求无法满足，缺乏流程进度跟进，用户无法获知请求处理情况，用户体验较差。

为了应对战略转型下的IT系统运维管理难题，需要构建统一运维管理平台，统一纳管资源，IT基础资源的分配、回收、日常操作和监控通过平台自动化完成；IT系统监控指标自动采集，根据预先设定的规则处理性能状态数据，实时告警；运维流程纳入线上管理，结合监控和自动化工具，严格控制变更和操作风险；同时就IT整体运行情况定期出具运营报告，根据容量管理指引对容量趋势做分析，为运营管理提供数据支撑。

证券投资策略研究论文现代金融理论由于忽略了对人的心理活动及其行为模式的研究，造成了理论与实证的背离。行为金融理论将心理学尤其是行为科学理论融入到金融学之中，从微观个体行为以及产生这种行为的心理、社会动因来解释、研究和预测证券市场的现象和问题，逐步形成了自己的理论框架，建立了行为投资决策模型。在对证券市场的大量统计研究基础之上，行为金融理论家们已获得了关于投资者投资行为的大量实证研究结论，从而为投资者提供了良好的证券投资策略。因此综合国内外已有的研究成果基础，用行为金融理论深入探讨中国证券市场的投资策略，并对可能存在的问题作一些初步研究已显得非常必要。一、行为金融理论与投资决策模型大量的事实证明，投资者的行为方式及其深层次的心理特征对投资活动的结果具有直接的、重要的影响，在研究复杂的金融市场时，我们必须考虑人类自身行为所具有的复杂多变性特点。在借鉴行为科学、心理学以及社会学研究成果的基础上，初步形成了以投资活动当事人的心理因素为基础的行为金融理论体系。对应于现代投资理论的假设，行为金融理论给出自己的理论假设：（1）人是有限理性的；（2）非完全市场的存在；（3）投资者的投资具有群体行为特征。行为金融理论基础主要有：（1）期望理论（Prospect Theory 1979）；（2）行为资产定价模型（BAPM）；（3）行为金融资产组合理论（Behavioral Portfolio Theory 1999）。在此基础之上构造的行为金融投资决策模型有：（1）BSV模型与DHS模型；（2）统一理论模型（Unified Theory Model）；（3）羊群效应模型。二、行为金融对投资者行为的实证研究结论1.过度自信。人的心理中往往有过分高估自己能力和知识的倾向，表现为投资决策中过分相信自身的判断和决策，而忽视了客观情况变化造成决策失误的可能性。由上交所组织完成的《中国证券投资者行为研究》指出，我国股市6500万投资者中无业者占较大比例，有理由相信这些无业者中有相当一部分人是缺乏市场竞争力的人，由于无事可做，也不考虑自己的能力，就想到股市赚钱，由此可见我国投资者过度自信之严重程度。2.抛锚性错误。人们在对某件商品的价值进行判断时，通常需要一定的信息锚作为判断的参照标准。同样，投资者对于证券价格的变动预测也需要一定信息作为参照的锚。抛锚性往往导致投资者对新的、正面的信息反应不足。我国投资者往往是利用类似行业、板块、股本大小、经营业绩等的股票价格来衡量其投资股票的价格的。但是锚并不能长时间一直保持准确性和有效性，即锚会使投资者判断出错。3.羊群行为。股市中的“羊群行为”是指投资者由于受其他投资者投资策略的影响而采取相同的投资策略。其关键是其他投资者的行为影响投资者的投资决策，并对他的决策结果造成影响。我国股市中存在的大量“跟风”、“跟庄”、投资基金的投资组合类同等都是典型的“羊群行为”。孙培源（2002）通过构造股票收益率的横截面绝对偏离和市场收益率的非线性检验，实证了中国股市羊群效应的存在。4.噪声交易。非理性投资者把与价值无关的信息认为是与价值有关，或者某些投资者人为地制造虚假信息，而其他投资者无法识别其真伪，这两种信息被认为是噪声，相应产生的交易称为噪声交易。我国股市近400%的年换手率中至少300%可以归因于噪声交易。施东晖（2001）实证研究表明，由于技术分析方法在上海股票市场被广泛使用，当某此技术信号显示“上升”或“下跌”趋势时，将引发大量的买卖行为，从而强化现有的股价趋势。5.过度反应与反应不足。过度反应是由DeBondt和Thaler（1985）最早发现的，他们发现投资者对于近期的好消息不是做出正确的贝叶斯反应，而是过度反应致使股票价格超过其内在价值。我国王永宏（2001）运用DT的方法研究了中国股票市场的过度反应现象证实了中国股市存在着明显的过度反应现象。反应不足是指投资者对自身的判断过度自信，或是一味依赖过去的历史经验作为判断的参照标准（犯抛锚性错误），对市场中出现的新趋势和新变化反应迟钝，丧失了获利的良好时机。我国股市中存在的“轮涨效应”就是一种“反应不足”。6.处置效应。“处置效应”是指投资者长时期持有套牢的股票而过早抛出赢利的股票的现象。这意味着当投资者处于盈利状态时是风险回避者，而处于亏损状态时是风险偏好者。赵学军（2001）等人的研究结论是：与国外相比，我国投资者更加倾向于卖出盈利股票，继续持有亏损股票。我国股市的处置效应在年末相对增强，个人投资者的处置效应强于机构投资者。7.动量效应。在一定持有期内，平均而言，如果某只股票或某些股票组合在前一段时期内涨幅较好，那么，下一段时期内，该股票或股票组合仍将有良好表现。通过对我国股市历年大盘及个股的统计分析，我们认为无论是在大盘还是在个股上，我国股市都存在动量效应。大盘的动量效应以日为时间单位比较明显，而一些典型个股无论是以日、周还是以月为时间单位都非常显著。8.过度恐惧与政策依赖性心理。当股市虚假消息满天飞、股市暴跌时，投资者不计成本的大量抛出股票，表现出十足的恐惧。在股市暴跌时，我国投资者往往把自己的希望寄托在政府的救市政策上，这种对政策的依赖超过了世界上任何一个国家。9.遗憾。遗憾理论认为投资者为了回避曾经做出的错误决策的遗憾和报告损失带来的尴尬，可能避免卖掉价格已下跌的股票。还有，即使决策结果相同，如果某种决策方式能减少投资者的后悔心理，对投资者而言，这种决策方式就优于其它决策方式。因此，投资者有从众心理，倾向于购买本周热门或受大家追涨的股票，因为当考虑到大量投资者也在同一投资上遭受损失时，投资者可能降低其情绪反应或感觉。10.暴富心理与赌博心理。中小投资者短线频繁操作，其目的是为了快速致富。面值1元的股票炒到100多元还有人敢去追涨；公司亏损了几亿元，已经资不抵债还有人敢去接盘；ST现象是指那些被冠以特别处理的上市公司，其股价在特别处理消息公布后不跌反升的现象。明知上市公司巨额弄虚作假还有人敢去炒底，这些都充分暴露了我国投资者实足的赌性。11.轮涨轮跃效应（补涨补跌效应）。在一次行情中，如果某些股票没有上涨（下跌），那么它们就具有补涨（补跌）的潜力。没涨的要无条件补涨，没跌要五条件补跌。长期以来我国股市个股轮番炒作就是一例。12.小盘股、新股效应。我国股市对小盘股、新股独有情忠，逢小必炒、逢新必炒已是我国股市的惯例。我们统计分析发现在过去的十年中，我国小盘股、新股的收益率显著高于大盘股和老股。但自2001年6月中国股市长期下跌及证券投资基金大量发行以来，这一状况有所改变。三、行为金融理论指导下的证券投资策略行为金融学的理论意义在于确立了市场参与者的心理因素在投资决策行为以及市场定价中的作用和地位，否定了传统金融理论关于理性投资者的简单假设，更加符合金融市场的实际情况。行为金融学的实践指导意义在于投资者可以采取针对非理性市场行为的投资策略来实现投资赢利目标。在美国证券市场上，目前有数家资产管理公司在实践着行为金融学的理论，其中有的基于行为金融的共同基金取得了复合年收益率25%的良好投资业绩。考察我国证券市场的投资者行为特点，我们总结出我国金融市场的投资策略：1.针对过度反应的反向投资策略。反向投资策略就是买进过去表现差的股票而卖出过去表现好的股票来进行套利的投资方法。行为金融理论认为，由于投资者在实际投资决策中，往往过分注重上市公司的近期表现，从而导致对公司近期业绩情况做出持续过度反应，形成对绩差公司股价的过分低估，最终为反向投资策略提供了套利的机会。2.动量交易策略。即预先对股票收益和交易量设定过滤准则，当股票收益或股票收益和交易量同时满足过滤准则就买入或卖出股票的投资策略。行为金融意义上的动量交易策略的提出，源于对股市中股票价格中间收益延续性的研究。3.成本平均策略。指投资者在将现金投资为股票时，通常总是按照预定的计划根据不同的价格分批地进行，以备不测时摊低成本，从而规避一次性投入可能带来的较大风险的策略。4.时间分散化策略。指根据投资股票的风险将随着投资期限的延长而降低的信念，建议投资者在年轻时将其资产组合中的较大比重投资于股票，而随着年龄的增长将此比例逐步减少的投资策略。5.小公司效应策略。小公司效应是指小盘股比大盘股的收益率高。Banz（1981）发现股票市值随着公司规模的增大而减少的趋势。Siegl（1998）研究发现，平均而言小盘股比大盘股的年收益率高出4.7%，而且小公司效应大部分集中在1月份。根据小公司效应而采用的投资策略称为小公司效应策略。6.组合投资策略。行为金融学认为，证券市场并不是有效的（一般指半强式有效，semlstrong efficient）。这就意味着传统的证券组合投资理论中，“在有效市场中，投资者不可能获得与其所承担风险不对称的额外收益”的提法在实践中是不成立的。也就是说，通过选择合适的组合投资策略，投资者将可能获得额外收益。7.针对羊群行为的相反策略。由于市场中广泛存在的羊群行为，证券价格的过度反应将是不可避免的，以致出现“涨过了头”或者“跌过了头”。投资者可以利用可以预期的股市价格反转，采取相反投资策略（contrarian strategy）来进行套利交易。中国的股票市场素有“政策市”之称。考察中国证券市场的历史走势，我们会发现在重要的顶部或底部区域，在消息面上总是伴随着一些重要的股市政策的出台。不同的投资者对政策的反应是不一的。针对个人投资者的行为反应模式，投资基金可以制定相应的行为投资策略——相反投资策略，进行积极的波段操作。8.购买并持有策略。个人和机构投资于股票应执行几种能帮助控制认识错误和心理障碍的安全措施。控制这些心理障碍的关键方法是所有类型的投资者都要实施一种严格的交易策略——“购买并持有”策略。投资者在为组合购进一只股票时，应详细地记录购买理由，而且要制订一定的标准以利于进行投资决策。长期采取“购买并持有”策略，通常业绩将超过高周转率的短期交易策略。9.利用行为偏差。心理学和决策科学提出，在某种情形下，投资者并不是尽力使财富最大化，并且在某些情形下投资者还会在智力方面犯系统性判断错误，这些行为偏差将导致证券定价的错误，合理利用这些偏差将给投资者带来超额收益。行为型投资人则尽力寻找由于行为因素而被市场错误定价的证券从而获取超额利润。可见，对人类行为偏差的正确把握是获取市场超额利润的来源之一。10.ST投资策略。上市公司被宣布为特别处理，意味着公司陷入严重困境。但同时，ST公司也成为潜在的并购目标。考虑到壳资源在中国证券市场上的稀缺性，ST公司的价值无疑是巨大的。作为一种投资策略，ST公司是可以被纳入证券投资组合之中的。总之，行为金融理论寻求并确定投资者可能对新信息产生反应过度或反应迟钝而导致证券定价错误的市场情形。行为金融学投资策略的目标就是在大多数投资者认识到自己的错误以前，投资那些定价错误的股票，并在股票价格正确定位之后抛出获利。四、应用行为金融理论指导证券投资要注意的问题行为金融学的科学性在于它始于公理并寻求建立在公理上的理论能解释金融市场的行为。它试图理解和预测心理决策过程的系统的金融市场意义。如上所说，中国股票市场中存在着普遍的运用传统金融理论无法解释的金融现象，而用行为金融理论可以很好地解释之，并由此导致了许多有价值的行为投资策略，但在具体运用这些投资策略时还要注意以下几点问题。1.行为金融理论本身也是处于不断发展之中。行为金融理论的投资策略是：在大多数投资者尚未意识到错误时投资于某些证券，随后当大多数投资者意识到错误并投资于这些证券时卖出这些证券。一旦证券市场的绝对多数投资者认识到这一问题并采取相同的策略，那么结果又会怎样？我们相信随着行为科学的深入研究、证券市场的不断变化和发展，会进一步发现更多的行为金融问题，并且一些已有的行为金融现象可能会淡化甚至消失。因此在应用行为金融投资策略时，要防止教条化。2.要切忌对国外现有行为投资策略的简单模仿。现有的行为金融理论主要是在发达的金融市场产生的。我国证券市场同成熟的证券市场比较，还是一个新兴的证券市场——历史短、不规范。中国金融市场与发达的金融市场的共性与特殊性决定了我们在运用行为金融投资策略时，不是对国外现有行为投资策略的简单模仿，而应当掌握行为金融学的理论方法，对中国证券市场的行为特点进行深入研究，探索适应我国证券市场运行特点的我们自己的行为金融学投资策略。3.行为投资策略不是一成不变的。随着金融市场的发展、金融监管的深入及投资者结构的改善，我国金融市场行为金融现象会发生很大的变化。例如小公司效应现象就不如过去明显、庄股由于监管的加强从而动量效应也明显减弱。我们预言随着管理层对股市认识的转变和管理水平的提高，我国的ST现象迟早会消失。4.不同投资者需要有不同的投资策略。将行为金融学的研究成果运用到我国证券市场的实践中，可以合理引导投资者的行为。对于广大中小投资者，要通过教育来使其趋于理性化，提高证券市场投资者的投资决策能力和市场的运作效率。对于机构投资者，要提高其投资管理水平。投资者决策中的心理偏差是与生俱来，而这些认知偏差可以通过学习、训练等手段得到有效缓解，因此，不同投资者应该采用不同的投资策略，只有呼吁所有各层次的投资者共同参与探讨我国行为金融问题，行为金融投资策略才能在我国有用武之地。

统计学在证券期货市场中的应用[1] 发布时间： 2003-12-21 作者： 摘 要：李从珠，丁绍芳，王灵华，孙大宁.统计学在证券期货制场中的应用. 本文较系统地介绍了统计学在证券期货市场中的应用，其中包括作者的一些最新研究成果，如：证券期货市场指标体系的研究；新华财经指数的编制；证券投资组合的研究与应用等。关键词：统计学 证券市场 期货市场分类号：O212 C8 F832.5 文献标识码：A文章编号：1002-1566(2000)01-0054-04The Application of Statistics on Securities and Futures MarketsLI Cong-zhu,DING Shao-fang,WANG Ling-hua,SUN Da-ning(North China University of Technology,100041)Abstract：In this paper,the Application of Statistics on Securities and Futures Markets is introduced,author's many new achievements are included in it,such as study of index system on Securities and future markets;study of Xin Hua index number of securities;study and application of investment in bond and so on.Key Words：statistics securities markets futures markets▲一、序 言 我国自九十年代初建立证券期货市场以来，短短几年，得到了迅猛发展，方兴未艾。仅拿股市来看(截至1999年07月13日)，在沪深两市上市的境内公司已达900家，沪深市场的A，B股股数是981只，上市公司900家，其中沪市501只(461家)，深市480只(439家)，沪深A股股数874只，B股股数107只。这与1991年沪市8家深市6家上市公司相比，可见发展速度之快。市价总值21083亿元人民币，占国内生产总值的比重超过25%；开办证券90家，兼营证券业务的信托投资公司237家，下属证券营业部2400多家；现有43家境内企业海外上市，累计筹集资金100多亿美元；已有107家公司成功发行了B股，筹集资金近50亿美元；股民已达4000多万。自1999年五月十九日井喷式行情以来，沪深两市的日成交量猛增，至六月二十五日高达800多亿(1998年8月18日香港股市一天的成交量为790亿港元)，创下空前的天量。证券市场的作用愈来愈大，并逐渐成为国民经济的晴雨表。 统计学及其相关学科在证券期货交易中有什么作用呢?我们先从世界范围谈起。 据有关报道，当今华尔街最抢手的不再是传统的MBA，而是有统计背景、数理能力强的人才。一些在美国获得统计或数学博士学位的中国留学生被华尔街录用，转眼间便当上了年薪百万美元的“白领”贵族。如，1984年入中国科学技术大学少年班的黄沁于1988年提前毕业，赴美国麻省理工学院就读研究生，毕业后受聘到华尔街某大型证券公司工作。在这个世界上金融证券业最发达的地方，他以统计和数学为基础，建立了自己的投资理论，现已升任该公司副总裁，主管对外投资工作。年仅27岁的黄沁是进入华尔街金融界高层领导的少数华人之一。 华尔街取才原则的转向，从一个侧面反映出证券期货等金融业目前发展面临的挑战和未来的潮流。证券金融交易是信息量最大，信息敏感度最强、信息变化频度最高的领域。随着市场日趋复杂，数字已成为传递信息最直接的裁体，加上未来的经济是被网络覆盖与笼罩的数字化经济，大量的数学与统计工具将在分析研究中发挥不可或缺的重要影响。能否把握那看似枯燥无味的数字所隐含的精微变化，成为决定未来竞争成败的关键因素之一。 前年诺贝尔经济学奖授予在期权定价方面做出开拓性贡献的经济学家和统计学家。他们在二十多年前就探索出具有划时代意义的定价模型——布莱克.斯科尔期定价公式。本世纪20年代开设了股票期权品种，由于采用柜台交易方式和缺乏标准化的设计合约，很难转让对冲，交易量不足称道。1973年美国经济学家布莱克和斯科尔斯，引进概率统计上随机变量函数的一些定理和积分求值，推导出不支付红利的股票期权定价公式，从此期权有了明确科学的价格定位依据，很快形成一个完整的市场，并迅速推广到全世界，直至现在，期权占据着金融王国的重要位置。定价公式成为整个市场运转的基础。这个期权公式的定价思想所引发的金融革命表现在，预测远期价格成为可能，不仅使期权为指数、货币、利率、期货交易提供了全新的保值，投资手段，极大地丰富了金融市场，而且进一步推动了对各种金融产品的价值研究，提高了操作的理论水平。由此可以推断，没有布莱克.斯科尔斯定价模型，期权就不可能发展这么快，全球金融衍生品市场也就不可能有今天的高度发达，如今国外大型金融机构在总结金融交易失利原因时，总是首先追究最初的定价是否存在漏洞和错误 建立一个模型就摘取经济领域的桂冠这一事实，体现了经济与统计数学密不可分的关系。据不完全统计，自1969年设立诺贝尔经济学奖以来的40多位获奖者中，著名的计量经济学家有23位，10位担任过世界计量经济学会会长，有六位直接靠计量经济的研究和应用成果获奖。借用统计数学，将经济理论数学公式化，将经济行为定量化，已成为当今世界经济的热门课题。 有关专家指出，统计学，经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说，都是必要的，但本身并非充分条件。三者结合起来，就是力量。数学给经济界带来新的视角，新的观念。抽象的数学工具一旦准确地切入金融市场，就显得非常实用和有价值。二十多年来，指导期权交易的理论—定价模型得到广大投资者的一贯遵循。没有统计基础、不懂定价公式含义的人要想在市场有出色表现将是十分困难的。 证券金融市场的风险管理是个永恒的话题，投资者都想寻求收益回报，但又必须面对各种各样的损失可能。市场到底存在哪些风险，如何确定风险的大小，如何才能实现收益最大化和风险最小化，历来都是受人关注的焦点和难点。自从1952年美国学者马柯威茨运用数量方法创立证券组合理论以来，市场风险的神秘色彩逐渐淡化，不再变得那么可怕和不可驾驭。 马柯威茨组合理论的立足点是全面考虑“期望收益最大”和“不确定性(即风险)最小”。它通过总结投资损失的概率分布和可能收益与预期收益的偏离程度(即我们统计学上的方差)，发现投资者应该同时按适当比例购买各种证券而不是一种证券，进行分散化投资，其收益才尽可能是确定的。通过数量分析得出的这种结论，迎合了投资者避风险的需要。风险管理能力的提高促进了基金的蓬勃发展。在短短的几十年间，随着量化研究的不断深入，组合理论及其实际运用方法越来越完善，成为现代投资学中的主流工具。由于马哥威茨证券组合选择理论给金融投资和管理思想带来革新，1990年他获得了诺贝尔经济学奖。 众所周知，量变引起质变。数量关系的背后，牵扯着市场的稳定与发展。金融业的现代化推动了统计与数理方法的应用研究，反过来，当今世界的金融管理特别是防范金融风险，也越来越要量化研究。早在1995年9月，美国斯但福大学经济学教授刘遵义就通过实证比较，数量分析和模糊评价等方兴，预测出菲律宾、韩国、泰国、印尼和马来西亚有可能发生金融危机。后来的事实果然如此。这从一个侧面提醒我们，没有完整、科学的分析预测工具，就可能在国际金融竞争中蒙受重大损失。只有加强对作为金融信息的各种变量的研究，才能提高对金融运行规律的认识，才能把握市场的发展动向。 经济理论的数学化和统计分析，使各种经济行为也越来越数量化。在金融领域也不例外。定价公式和组合理论地位的确立，就证明数量工具已发挥了不可磨灭的作用。有统计显示，在西方金融市场，三分之一的人运用组合理论来投资，三分之一的人靠技术分析管理头寸，另外三分之一的人仍在坚守基础分析。虽然运用何种手段来指导决策是投资者个人偏好、观念的问题，但组合理论和技术分析所运用的统计工具逐渐被认同，说明理性投资将成为市场的宠儿。由此我们不难理解华尔街选才的动机。 主观意见和直觉判断有很大的随意性，显然与现代投资决策的要求相去甚远。对市场和价格进行定量研究，从而揭示客观存在的数量依存关系，成为投资和管理决策的一项基础工作。用统计工具处理各种证券金融数据，可以比较全面地分析各种因素的影响力度。其主要表现在： 1 结构分析：证券市场与汇率、利率变动和国民经济发展有多大的关联度；单一证券与整个市场之间如何相互影响，市场指数设计是否合理；证券与期货价格走势是否相互制约；同一类证券有没有一定的连动关系。 2 价值预测：分析未来证券发行和上市价格的理论定位，确定金融衍生证券的价格，分析预测证券期货的价格走势，进行投资决策等。 3 政策评价：研究市场系统风险的预警及控制，探讨不同的组合投资效果。 4 理论检验：证券价格能否反映所有的信息，市场的有效性实证检验；各种技术指标的适用性和优化处理，周期效应的对比分析。 从以上可看出，量化研究有助于搞好风验管理，设计投资组合，选择交易时机，评估市场特性。统计工具在证券金融市场的大量应用，对交易技术的升级换代，管理水平的提高做出了特殊贡献。现在，电脑交易系统在国外大行其道，依据不同要求设计的模型软件层出不穷，只要把数据输入电脑中，投资者根据分析结果随时制订和调整投资计划。 投资者竞争的优势不再停留在信息的收集上，而是综合处理信息的能力。谁的模型从总量上与趋势上能更合理、科学地分析市场，谁就能掌握主动。 简单的统计和数学方法已经满足不了日益复杂的金融发展需要。随着统计和数学工具的推广应用，一门新兴的边缘科学——金融统计学应运而生。美国芝加哥大学、哥伦比亚大学、纽约大学和英国利兹大学先后确定了金融统计的硕士和本科生的培养计划。我国近几年来，像中国科技大学、南开大学和山东大学建立了统计金融系，去年北京大学相继成立了金融数学与金融工程管理中心、金融数学系；像北方工业大学统计学专业等建立的证券期货模拟实验室的也有很多家；开设相关专业的就更多了。 总之，统计学及其相关学科在证券期货交易中的重大作用愈来愈被人们所认识和重视。读者从本专题所讲的内容也将会有更深入和全面的了解。后面我们将结合我国证券期货交易的实际，介绍统计方法在证券期货市场的一些基础应用(包括我们的部分研究成果)，如证券期货交易的统计指标体系；证券指数；投资组合；上市公司财物报表的统计分析与选股；证券期货价格走势预测(主要是技术分析)等。 相关性：毕业论文,免费毕业论文,大学毕业论文,毕业论文模板

数字化改革促进券商开启了数字化转型之路，促进着券商的服务业态和商业模式的改革和重塑。1.当前，数字技术渗透各行各业，金融行业尤其券商行业也不可避免被卷入数字化浪潮。在此过程中，数字化变革也成为券业升级转型的必然趋势。 数字化是利用业务运营过程中的外部数据和内部数据创造新业务和新商业模式。这两者之间的核心区别在于业务经营过程中的数据太少或者结构化程度不高。 2. 广发证券表示，行业竞争加剧、转型压力急剧增加等诸多挑战，数字化转型推动证券业持续创新。国泰君安相关负责人认为，证券行业数字化转型主要来自三个方面:技术进步、用户增长和行业趋势。随着电子技术的增长，数字客户群体逐渐成为证券行业的主要用户。海外机构凭借它强大的技术优势和雄厚的资本，积极探索数字技术在支付与结算、数据分析、合规监管、数字货币等领域的应用并取得积极成效。部分海外大型投资银行，在加大自身科技研发的同时，也在建立良好的技术创新生态，保持技术领先优势，并能很好地驱动业务。” 3.券商数字化转型也是券商改变传统的商业模式从第一曲线向第二曲线跨越的关键步骤，因此，数字化转型不仅仅可能对券商业务产生颠覆式的影响，甚至对整个金融行业产生重大的影响。 近几年，数字技术在证券领域的应用提升了用户的服务体验，降低了运营成本，提高了市场运行效率。证券行业也需要通过数字化转型增强合规风控能力，实现金融科技与业务相互促进、良性循环。证券公司只用运用数字化的手段持续创新，不断突破时间、空间、行业的体验限制，才能满足日益成长的客户需求。此外，以银行为代表的金融机构正在主张将金融服务融入客户的生活消费场景中，国外领先的投行也提出向科技公司演变，证券行业也必须紧跟数字化时代步伐，加快变革转型以实现高质量发展。