數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)金融分析公司金融分析師實習(xí)報告一、摘要2023年6月5日至8月23日，我在金融分析公司擔(dān)任金融分析師實習(xí)生，負(fù)責(zé)協(xié)助完成30份行業(yè)研究報告，其中10份涉及量化模型構(gòu)建。核心工作成果包括：通過Python實現(xiàn)5個動態(tài)估值模型，覆蓋200家上市公司，模型預(yù)測準(zhǔn)確率提升12%；參與設(shè)計3場投資者交流會，整理并分析150份反饋問卷，優(yōu)化報告結(jié)構(gòu)。專業(yè)技能應(yīng)用方面，運用MATLAB完成金融時間序列分析，構(gòu)建的GARCH模型對市場波動率預(yù)測誤差降低至8.7%；將公司內(nèi)部風(fēng)控方法模塊化，形成可復(fù)用的信用評分體系框架。通過處理海量金融數(shù)據(jù)，掌握了從數(shù)據(jù)清洗到可視化呈現(xiàn)的全流程方法論，為后續(xù)研究奠定實踐基礎(chǔ)。二、實習(xí)內(nèi)容及過程2023年6月5日到8月23日，我在一家金融分析公司實習(xí)，崗位是金融分析師。公司主要給機構(gòu)客戶做研究報告，覆蓋資產(chǎn)配置和行業(yè)分析。實習(xí)初期跟著導(dǎo)師熟悉工作流程，學(xué)怎么處理金融數(shù)據(jù)。導(dǎo)師給我布置了整理行業(yè)數(shù)據(jù)的工作，涉及200多家公司，數(shù)據(jù)量有800多張表。我每天早上先看交易所公布的行情數(shù)據(jù)，用Excel清洗數(shù)據(jù)，下午用Python寫腳本自動提取關(guān)鍵指標(biāo)。第一個挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一，有些公司財報是PDF，我就用正則表達(dá)式抓取數(shù)字，花了3周才弄通。后來我學(xué)會了用BeautifulSoup庫，效率高多了。7月15號開始參與估值模型項目，團隊讓我做醫(yī)藥行業(yè)的可比公司分析。我收集了10家上市公司過去3年的PE、PB、PS估值數(shù)據(jù)，用Excel回歸分析，發(fā)現(xiàn)行業(yè)估值中樞在28倍左右。導(dǎo)師讓我用Python實現(xiàn)動態(tài)估值模型，我用了NumPy和Pandas，把模型參數(shù)設(shè)為可調(diào)，最后模型預(yù)測準(zhǔn)確率比原始方法高12%。8月我獨立完成了一份關(guān)于新能源行業(yè)的報告，用了GARCH模型預(yù)測波動率，誤差率控制在8.7%以內(nèi)。實習(xí)后期參與了兩場投資者交流會，我負(fù)責(zé)整理反饋問卷。150份問卷里大部分投資者關(guān)心報告里的信用評分部分，我就把方法拆解成模塊，做成可拖拽的評分表，同事說這個方法挺實用的。公司流程有時候挺繁瑣的，比如報告要過三道審核，我提過能不能用釘釘群同步修改，但沒人采納。我覺得培訓(xùn)機制可以改進，新來的實習(xí)生連Wind數(shù)據(jù)庫都不會用，公司就發(fā)了幾本舊書，沒人帶。崗位匹配度上，我希望能接觸更多量化建模，現(xiàn)在的工作偏研究，有點遺憾。如果再來一次，我會提前學(xué)VBA，效率能高不少。這段經(jīng)歷讓我明白，光會理論不行，得把模型落地，現(xiàn)在我對職業(yè)規(guī)劃更清晰了，想往量化方向發(fā)展。三、總結(jié)與體會這8周實習(xí)像把書里的公式搬到了電腦屏幕上，感覺特別真實。6月5號剛來的時候，連行業(yè)代碼都記不全，現(xiàn)在能獨立跑完整個研究流程了。最有成就感的是7月10號那個新能源報告，用GARCH模型預(yù)測的波動率誤差才8.7%，比團隊平均水平低2個百分點，那幾天每天加班到10點，但值了。這段經(jīng)歷讓我最清楚自己缺什么以前覺得線性回歸很簡單，實際處理3000條股價數(shù)據(jù)時，才知道時間序列那套東西有多復(fù)雜?，F(xiàn)在每天下班都刷CFA教材，想把信用分析和固定收益那幾章啃下來，感覺離目標(biāo)近了點。公司里看研究報告就像看天象，各種指標(biāo)滿天飛，但真正有用的其實就那么幾個。我悟了，做研究不能像逛超市掃貨似的，得帶著問題去，比如8月那場交流會上，投資者最關(guān)心的其實是信用評分的底層邏輯，我就把模型拆成10個模塊，他們一看就懂。這讓我覺得，以后做任何事都得琢磨怎么把復(fù)雜問題說簡單。實習(xí)最后那周整理反饋，發(fā)現(xiàn)90%的意見是報告太密，字密得跟擠牙膏似的，以后寫東西一定留白。心態(tài)上變化也大，以前做作業(yè)拖到最后，實習(xí)期間因為要準(zhǔn)時交報告，第一次體會到截止日期的重量，抗壓能力明顯強了。行業(yè)里現(xiàn)在都在搞人工智能選股，但我覺得好東西都得慢慢來。這段經(jīng)歷讓我明白，學(xué)數(shù)學(xué)和應(yīng)用數(shù)學(xué)的，進金融能做量化，能建模，但真要留下來，還得懂市場。未來打算先把CFA考過，順便學(xué)點Python的機器學(xué)習(xí)庫，再回學(xué)校啃啃高級金融數(shù)學(xué)，爭取下次實習(xí)能接點更難的活。8周時間太短了，就像在沙灘上蓋房子，剛成型就被潮水沖走，但至少知道地基該怎么打?，F(xiàn)在回頭看，最大的收獲不是學(xué)會了多少技能，而是突然意識到，以后說話得對得起自己敲過的每一個數(shù)據(jù)。四、致謝在這里謝謝我的實習(xí)單位，讓我有機會把書本上的東西用真錢數(shù)對著。特別感謝我的導(dǎo)師，那段時間他教我跑模型，從早到晚跟著我改代碼，耐心得很。還有帶我的