2019年量化金融的熱門話題是什么？

謝謝羅斯萊德爾曼對于A2A。我可以分享一些我在工作時聽到的主題，其中大部分都是我工作的主題。

• 如果目前極高的相關性，我們可以找到哪些α來源？我在固定收益定量研究這個主題上工作，但它實際上是一個普遍的問題。通過我們今天的相關性，找到alpha的來源是有問題的，甚至更多的是找到它無風險來源自他們的水平。這些主題的一些答案可以在投資的數據挖掘方法（例如，信號處理到預測基準），基于新聞的算法以及對替代風險溢價策略或替代資產類別（例如比特幣）的投資中找到。
• ESG：我們可以用定量方法實現它們嗎？很明顯，ESG可以包含在定性方法中，并且在投資時需要Credit和Equity Analists進行盡職調查。但是如何將這些定性指標納入量化投資呢？一些公司正致力于內部指標來衡量來自MSCI和Sustainalytics等公司的資源，其他公司只是想建立時間序列模型，以包括ESG組件的資產配置方法中的某個步驟。
• 資本緩沖方法論。關于量子風險世界，在投資銀行中為其面臨的風險分配最佳資本緩沖是一種模型/方法。主要問題是采用某些方法，銀行在評估風險方面過于防御。
• VaR預測。我認識的一些教授和學生正在研究預測風險價值（VaR）的替代方法。時間序列模型和適當的分布預測在風險部門中并不常見，或者可以應用機器學習和狀態空間模型，特別是在定價方面進行改進。

我希望這有幫助！

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