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2020年PRMIA风险管理挑战:在风险挑战中走向虚拟

今天的客座博主是约翰·埃尔希洛他将在这里分享2020年的成果PRMIA风险管理挑战并鼓励大学生参加2021年的挑战!了解更多关于比赛的信息在这里,参赛队伍亦可申请免费软件。

在一个有风险的挑战中虚拟

对许多学生来说,从学校到选择的职业的成功过渡取决于他们从课程中学到的知识并将其应用到现实生活中的能力。的国际职业风险经理协会(PRMIA)他们认为这是一项非常重要的技能,基于将风险管理理论应用于工作场所,他们创造了一项国际知名的风险管理挑战。这项挑战使风险和金融专业的学生能够在现实案例研究中运用批判性思维和解决问题的技能。目前来自世界各地大学的本科生和研究生组成三四人的团队,参加挑战赛的三轮比赛。

由于2020年新冠病毒-19造成的干扰,风险管理挑战必须在区域和最后几轮中进行修改。由于团队和分会面临旅行和亲自主持活动的挑战,PRMIA决定将比赛进行到底,并虚拟主持活动。一些分会在Zoom或Google Meet上举办了地区比赛,而其他分会则让参与者提交事先录制的视频演示,并在离线情况下进行评判。

在几个月的亲自和在线课程中,PRMIA风险管理挑战赛使用了一个真实的模拟,让学生参与者获得实际经验,并在工作面试和真实就业中获得优势。它还将有助于培养风险行业未来的领导者。2020年4月20日的最后一轮比赛完全由Zoom主持,上午进行团队演示,随后是职业小组讨论、决赛选手演示,下午宣布获胜团队。

上述关于2020年PRMIA风险管理挑战的摘录经北方协会许可重印,先前刊登在2020年5月/6月的关注北。

2020年PRMIA风险管理挑战的要点如下:

虚拟MATLAB挑战

作为PRMIA风险管理挑战赛的一部分,各团队也有机会参加MATLAB挑战赛。MATLAB挑战赛的选择是为了通过实际应用配对交易.MATLAB产品团队为学生提供了一个使用布伦特原油和西德克萨斯中质原油开发交易策略的参考例子协整作为衡量两种油价随时间变化关系的指标。这个参考例子提供了配方,让学生了解如何在MATLAB中编程和应用交易策略,在短时间内,他们必须竞争。

对参赛队伍来说,真正的挑战是通过从标准普尔500指数成分股中选择股票,制定自己的成对交易策略。学生可以自由地使用协整或他们选择的任何其他度量,如在他们选择的任何工具中的相关性(MATLAB、R、Python和Excel被不同的团队使用),来开发单个成对交易策略或成对交易策略组合。

对其解决方案的评估基于一份书面文件或演示文件,该文件描述了他们选择交易策略的理由,以及样本内和样本外回溯测试的绩效和他们选择的风险度量。他们还负责评估他们的战略所面临的市场和流动性风险,以及他们的战略与LTCM所经历的相似或不同之处。

总共有20个团队参与了MATLAB挑战,并提交了高质量的挑战解决方案。MATLAB挑战赛在区域赛中也被用作决胜局,以选择最后一轮的球队。12个团队进入了最后一轮,MATLAB挑战赛的优金宝搏官方网站胜者在展示、分析严谨性、风险度量选择和整体交易绩效等方面得分,最高得分为100分。排名前三的队伍是:

  • 第一名 -  Team 9893, Baruch College(100分)
  • 第二名 - Risky Toronto, University of Toronto(85分)
  •  - 摩尔甫斯,罗格斯大学,新布伦瑞克大学mqm -2020(并列80分)

9893队以满分赢得了挑战。9893队的代码是ongithub下面显示了他们演示文稿中的图像,以了解他们的背部测试性能。从下面的演示幻灯片中可以看出,他们的战略绩效的年化回报率为12.3%。

观看以下2020年PRMIA风险管理挑战赛决赛:

胜利者在说什么!

我们能够从比赛中两支顶尖球队9893队和Morpheus队的学生那里获得见解。阅读更多关于他们的比赛方法、他们如何使用MATLAB以及他们参与PRMIA风险管理挑战的主要收获如下:

巴鲁克学院9893队

1.排名第一的9893队使用MATLAB模拟他们的交易策略,并通过团队合作在竞争中脱颖而出。他们以协作的方式处理挑战性问题,首先作为团队讨论这些问题,然后分别起草这些问题的答案,然后团队聚在一起最终确定答案。该团队表示,比赛是他们将所学知识应用于解决行业实际问题的好机会,比赛中使用的量化技能将有助于他们所追求的大多数专业角色。

罗格斯大学的Morpheus团队

3.研发部亚军Morpheus团队使用MATLAB进行金融建模和数值分析,这使得他们能够无缝地进行矩阵计算。还利用团队合作的优势,团队根据他们的专业知识、知识领域、技术技能和软技能划分了角色。MATLAB帮助团队在计算中涉及到许多转换时,以一种简单的方式执行非常复杂的代码。该团队表示,该竞赛是一个很好的机会,让他们了解风险分析,以及某些公司的风险如何成为系统性的,并向他们展示了在金融世界拥有量化方法的重要性。

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