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我国金融计算人才奇缺

作者:张懿 来源:文汇报


   据一些“圈外”专家“从侧面观察”,国内的金融机构似乎还在凭感觉、凭经验,“拍脑袋”决策。他们的一个例证是:超级计算机在海外被金融机构大量使用,而国内金融业尚未与之结缘。
   
    金融与超级计算机的结合始于上世纪90年代末,产生了一个新的技术门类“金融计算”。上周末,国内首个大学生“金融超级计算比赛”揭晓,颁奖典礼也成了探讨金融计算为何在中国落不了地的会场。
   
    赛事主办方之一的上海超级计算中心主任奚自立告诉记者,中国已是世界上超级计算机拥有量第二多的国家,先后有70多台入选全球500强,而金融用户“零的记录”令人惊讶。
   
   
计算能力已是核心竞争力

    根据奚自立的研究,全球“超级计算机500强”排行榜上的设备,多年来有8%-9%用于金融机构,仅次于高校和科研机构的16%。可以说,海外金融业使用超级计算机已是常态,中外差异十分刺眼。
   
    他的说法得到了另两家主办单位代表的支持。摩根士丹利上海公司总经理赵长飞说,国内金融业对超级计算的涉猎很浅;微软亚太研发集团的徐明强则说,他们开发的一款金融计算软件工具是全球使用量最大的,但在中国几乎没有用户。
   
    计算机最擅长按照既定模式“闷头苦算”,而数据多、计算量大但算法重复的金融计算,正对它的路子。徐明强列举了金融计算的三个主要“地盘”:价格判断、风险控制、操盘分析。
   
    “价格判断”的关键是速度----交易员要在几秒钟内,把上千万种可能的价格生成路径都计算一遍,以判断期权等衍生品的价格走势,这当然要靠超级计算机帮忙。
   
    “风险控制”的计算十分复杂----不仅要考虑投资组合,还要顾及宏观经济中的种种变化,要将所有因子打包,送进机器算上一整夜。
   
    “最微妙”的计算要数“操盘分析”----机构操作某只股票,往往玩神出鬼没的花样,拆零下单,有些单笔成交也许就是100股;超级计算机能利用类似“神经网络”的智能算法,发现诸多股票交易人之间的内在关联,梳理出大机构的动向......
   
    赵长飞说,20年前,投资机构也许还能靠交易员的聪明撑市面,但现在,计算能力已是核心竞争力。
   
   
中国金融业迟早补这一课

    上海超级计算中心主机的运算速度为每秒200万亿次,曾排名世界前十。作为创新研发的支撑平台,它的企业用户颇多,核电、大飞机、汽车......但至今不见金融用户。有意在国内推动金融计算的上海超算中心,这几年多次与银行、证券和保险企业商谈,但对方始终兴趣不大。
   
    多次碰壁的奚自立觉得,这种情况既正常、也不正常。他告诉记者,国内主要商业银行仍以传统业务为主,如果凭旱涝保收的存贷款业务能活得滋润,没必要搞业务创新,当然也就用不着什么金融计算。
   
    国内领先的金融信息提供商万得资讯副总裁周立说,国内金融业过去10年的信息化投资,主要精力放在基础性的数据统一工作。换句话说,重点是管好账务,而不是管理投资。此外,中国股市从“消息市”到“分析市”的转型还在进行,凭感觉、凭经验、“拍脑袋”还是通行方式。
   
    尽管金融业发展还相对滞后,但并不等于说金融计算就该在国内被冷落。中国金融业要升级,特别是上海要建设国际金融中心,金融计算这一课迟早要补。
   
    奚自立说,中国要在全球经济领域谋得话语权,就需要借助超级计算机挖掘海量的原始数据,制作发布原创的高端报告。同时,着眼于金融转型,无论大企业的产品创新,还是风险评估、评级等第三方服务机构的培育,都需向金融计算借力。
   
   
国内少有人愿做基础研究

    金融计算有四大要素:数据、模型、人才和计算机。
   
    目前,一方面国内金融计算的模型及其研制人才极度缺乏,另一方面研究气氛也十分薄弱,这一点最让奚自立失望。这两年,上海超算中心一直在筹划和万得资讯合作,建立金融计算的公益性基础研究平台:上海超算拿出计算资源,万得资讯无偿提供历史交易数据;但问询了国内许多高校,始终找不到愿意参与的专家:“高校金融专业的教授们,诱惑太多、挣钱太快,而学生们的出路也太好,很少有人愿做基础研究。”
   
    奚自立说,中国已能造出运算速度最快的超级计算机,但单靠硬件不够;补上金融计算这一课需要时间,所以学界、企业界应该赶紧布局,政府也要积极引导。
   
    赵长飞说,随着中国金融业的转型升级,会慢慢认识到金融计算的价值,“这将是一个循序渐进的过程”。
   
    但“循序渐进”,会不会让差距越拉越大,以至于今后急起直追都难赶上?目前大摩在全球拥有1万多名IT专业人士,每年在IT方面投资数十亿美元。
   
    奚自立说,金融计算有时拼的就是0.01秒,快了0.01秒,就能大获全胜......



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