207年金融学院量化投资硕士复试笔试考试大纲及样题.pdf

【金融学院量化投资硕士考试大纲解析】 金融学院的量化投资硕士复试笔试着重考察学生的综合能力，涵盖金融理论、数学统计、编程以及逻辑推理等多个方面。以下是大纲中的主要知识点详解： 1. **投资学理论**： - **投资组合理论**：研究如何在风险和预期收益之间做出最佳资产配置决策。 - **有效市场假说**：认为市场价格已经反映了所有可得信息，无法通过公开信息获取超额收益。 - **CAPM模型**：资本资产定价模型，用于确定证券的预期收益率与市场风险之间的关系。 - **APT模型**：套利定价理论，考虑多个因素对资产收益的影响。 - **择时套利对冲**：利用市场定价错误进行的短期投资策略。 2. **金融量化模型**： - **股票定价**：涉及经典投资学理论的实际应用，如股票的内在价值计算。 - **衍生品**：包括远期、期货、互换、期权等，理解其定义、风险特征和到期损益。 3. **数学与统计**： - **时间序列分析**：分析数据随时间的变化规律，如ARMA、ARIMA和GARCH模型的参数估计、假设检验和预测。 - **运筹与优化**：线性规划、对偶理论、非线性规划和二次规划等，解决实际问题中的优化问题。 - **随机分析**：涉及布朗运动、Ito积分和Black-Scholes模型，理解金融市场的随机性。 - **数理统计**：参数估计、假设检验、极大似然估计和矩估计，用于数据的解释和推断。 4. **编程能力**： - 要求掌握基本的数据处理、流程控制、随机数生成和简单模拟。 - 推荐学习Matlab、R、C、SAS、Python、VBA等编程语言中的一种，以实现金融模型。 5. **逻辑推理题**： - 通识题目测试学生的逻辑思维和创新能力，如构建正三角形的问题，需要理解和运用几何知识。 - 国际关系的“金三角”和“黑三角”问题，涉及图论和组合数学。 考试结构为总分200分，学生需选择100分作答，题型包括通识题、金融量化模型题、数学与统计题以及编程题。考试时间120分钟，要求考生根据自己的专长和准备情况选择答题。 复习时，考生应重点掌握投资学的基础理论，深入理解金融衍生品的定价和风险管理，熟练运用时间序列分析方法，具备一定的编程实现能力，同时，提升逻辑推理和问题解决技巧。对于编程部分，熟悉至少一种编程语言，能够进行基本的数据处理和模型实现。最后，通识题虽与专业关联不大，但需要考生具备较强的逻辑思维和创新能力，才能在短时间内找出解答策略。