隔行如隔山，行行出状元。
这世上没有两片相同的树叶，也找不出两个完全同步，齐涨共跌的行业。
了解行业，了解它的上下游和产品链；
走进行业，直面它的机遇与风险；
选择行业，当然一定在了解、走进之后，才有发言权。
《股市大家谈》开设“行家汇”栏目，希望带给各位投资人不一样的分析视角，以及很少展示在个人投资者面前的卖方观点。
今天的《行家汇》，我们继续来聊金融工程和股票市场的故事。国内研究所金融工程团队主要做的是哪些方向的工作呢？在需要预判市场走势的情况下，金融工程又可以帮上怎样的忙？
也有听众问了，金融工程能帮着选股吗？如果能，它是不是人工智能呢？还有很多拓展眼界和思路的新概念，让我们来听听中信建投证券股份有限公司金融工程研究发展部 的首席分析师 丁鲁明 的介绍。
上期的科普环节认识了“金融效率”，那么具体表现在哪些方面呢？在接下去的几天里，将逐一呈现。
金融效率的具体表现（一）
金融工程的产生是市场追求效率的结果，而在其产生之后，其存在和发展确实有力地促进了金融效率的提高，具体表现在几个方面：
（1）金融工程提高了金融机构的微观效率
金融工程鼓励了竞争，促进了金融机构提高竞争力。金融工程的核心要素，如对金融的创新程度、技术含量的高低、信息技术的优劣以及收益、风险的配套，已成为金融机构体现其经营实力与地位的竞争热点。这种竞争性具有充分的相互替代作用：
一方面在资产收益性、流动性、风险性基础上不断创新金融工具，以增强自身竞争能力；另一方面也促使金融机构不断运用现代技术和先进通讯技术，建立高效的运行机制，提高金融信息管理系统的技术水平。
通过金融工程开发新的金融产品，获取新的收益来源，使得金融机构的持续增长、持续发展成为可能。如，西方商业银行的表外业务收入已占收入的40%～60%，可见金融工程对金融机构收益增长的明显作用。
丁鲁明自己的理解，实际上可以认为是一个科技创新。整个研究所从2003年之后开始有了很明确的金融工程方向。之前其实更多的是以最传统的宏观策略和行业研究为主。这些研究其实覆盖了整个二级市场的领域，其实已经是一个比较大而全的覆盖了。
金融工程的存在，是同样在研究这些对象的情况下，用更偏向于数学模型的方法来解决问题。所以其实我们国内的金融工程的研究，研究领域包括了择时，都是以对象为出发，就是对市场的一些走势做出预判。
而在此其中又可以涉及到技术分析，也可以涉及到一些宏观数据的预测模型。他们可能更偏重于模型，而不是更偏重于对单个政策的展开解读，也就是会更倾向于历史重复性比较高的东西，从中找到一定的规律。
丁鲁明认为，他们的工作其实从传统意义上来说，是国内的宏观和策略研究同步来完成的。
那么策略团队主要做什么呢？就是择时和行业比较，以及行业分析师会做一个行业内的个股比较。所以在金融工程里面会有一个行业轮动，用量化的方法来来解决这个问题。
一般的分析师可能会更偏向于基本面，而在金融工程中被叫做多因子选股模型，或者叫事件驱动模型，也是在做选股，其中不止包括基本面数据，可能还包括一些技术形态的东西，这些才是金融工程团队的特色。相较于基本面分析，更加拓展了一些观察的变量。但是做的研究的目的实际上相互之间是重叠的。
国内现在比较热的大数据人工智能，很多人把它认为是一个纯技术的东西，其实就是在金融工程里面的一个更金融工程的小团队，可能会涉及到更多的原来研究所中宏观策略行业所关注的领域以外的一些新东西。比如说比较细项的有一些电商的销售数据和采购数据，这些数据可能第一时间可以拿到会很零散，但是其实也是有意义的。
另外就是对一些市场中的交易数据的分析，可能因为技术进步，大数据的存储越来越便利，在计算的时候越来越迅速，这都为我们提供了对市场更多的观察维度，有些确实是有用的。
大数据和人工智能实际上从技术层面上能够进一步的让金融工程的研究转向一个更广的面，最终目的还是面对二级市场。从市场走势到板块热点，再到个股选择，这个过程实际上是始终不变的。
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