众文网1.内部控制要如何量化,量化成什么,本科论文求助
一、内部控制量化管理的重要意义和基本原则 近年来，随着经济金融市场化和国际化程度越来越高，影响宏观经济运行的因素越来越复杂，无论是系统性金融风险，还是微观主体的金融风险都会对人民银行制定执行货币政策，实施宏观调控，维护金融稳定产生重要影响。
同时，人民银行内部的法律风险、操作风险、效率风险、信息技术风险等风险也会影响人民银行有效履行各项职责。如何控制和规避上述各类风险、促进优质高效履职是人民银行内部控制和风险管理中亟待解决的课题。
量化管理作为一种重要的管理工具，其主要特征是将管理的资源、过程及影响因素数字化，由此产生管理的一系列规定和特征。基层央行内部控制实行量化管理对于强化内控安全，有效保障人民银行平稳、高效履职具有十分重要的意义。
（一）有利于深入贯彻《指引》各项要求。《指引》内容包括内部控制环境、风险评估、内部控制活动、内部控制的信息及其沟通、对内部控制的监控等五个方面。
其范围包括分支机构所有的业务运行和管理活动制定完整可行的规章制度，对业务操作或决策程序规定明确的操作流程，确保业务运行和管理活动高效合规。基层央行内部控制实行量化管理，可以针对《指引》规定内容、范围的部分或全部进行量化评分，指出存在不足，提出改进建议，确保全面贯彻《指引》各项要求。
（二）有利于非现场审计监督。基层央行内部控制实行量化管理，要求各单位（部门）定期统计报送本单位（部门）的内控制度数量、风险点、岗位人员变动和各类业务量，对一些变动较大的指标要进行文字说明。
审计部门依据各单位（部门）报送的材料定期进行汇总分析，及时揭示存在不足并向有关单位（部门）进行反馈，提升非现场监督水平。 （三）有利于审计评价，进一步提升审计服务职能。
在全面掌握业务量数据后，审计部门对审计出的问题可以给出明确而具体的单位（部门）或按业务类型计算出的各类占比，以定性的方式对相关问题进行量化分析，有利于提升审计评价的准确性、直观性和科学性。 （四）有利于强化基层央行员工内控意识。
实施内部控制量化管理，就是要求基层央行的每位员工依据自身业务工作开展情况，定期填写内控量化管理相关表格，在此过程中，增加了员工学习对照制度、寻找差距并予以量化的环节，有利于增强员工内控自律意识，保障相关制度执行到位。 内部控制机制是组织机构加强管理、提高效率、保证财产安全、实现工作目标的重要保障手段，是为组织机构实现既定目标服务的。
基层央行内部控制实行量化管理应当服从服务于人民银行履职要求，遵循合理性、有效性、全面性原则，既要保证实现基本的控制目标，又要考虑控制成本，做到易于操作、便于操作。 （一）合理性原则：内部控制量化管理指标的设置要充分考虑基层央行的管理要求和业务运行的特点，要综合考虑风险损失和审计成本的代价，从而采取恰当的措施和方法施行。
（二）有效性原则。内部控制量化管理指标应能够全面、准确反映本单位、本部门所有业务的风险点状况，在此基础上，内审部门通过履职审计和专项审计作出的结论，有原因、有分析、有数据，以理服人，从而有效地发挥审计的监督作用。
（三）全面性原则。基层央行内部控制量化指标设置应涉及各部门和岗位的内控制度和业务流程，体现内控考察的全面性和完整性，既要有重要业务和岗位的考核，又要有对一般业务行政管理规范性的要求，不能缺漏。
否则，基层央行内部控制量化管理就失去意义。 二、内部控制量化管理指标设定和具体架构 量化管理是利用先进的工具和适用的方法更好的实现管理的计划、组织、协调和控制等职能，使管理更加敏捷、更加细致、更具针对性。
通过量化管理，促使组织建立细致、完整、敏感的反馈和传输执行系统，有利于提升制度执行力。基层央行内控量化管理就是通过检查得出的内控分值与上期比、与理想比以及与设定标准比，从而反映出差距且指出差距的具体数值，为管理的持续改进提供坚实的基础。
一）内部控制量化管理具体指标及内控等级划分 基层央行内控制度规程繁杂、环节众多，现阶段，可从制度规程、岗位职责、工作权限、信息安全、保密管理、风险控制、依法行政和应急预案等八个方面设定大类指标，明确具体要求，设定相应分值。 二）内控量化管理的具体实施及启示 基层央行内部控制监督检查中，应结合被检查对象、检查业务、发现问题等，按照内控量化管理模型，计算相应分值。
1.∑单位内控指标量化总数=部门1+部门2+部门3+部门n。 2.∑审计抽查业务量总数=A类业务量+B类业务量+N类业务量。
3.∑审计发现问题总数=信贷部门问题数+会计部门问题数+…N部门问题数。 据此，可以得出单位（部门）被审计发现问题的百分比，也可以按业务类型得出被审计发现问题的百分比。
如执行国家货币政策问题占比、金融行政管理问题占比、国库会计业务问题占比等。但由于业务类型不同，审计发现问题无法通过数值方式进行汇总分析，只有通过对该类业务总量、审计抽查量和审计中发现的问题，才能进行分类计算占比分析。
对此，本文不对单。
2.量化交易领域有哪些经典学术论文
量化交易的功能一般包含三大块：研究、模拟、实盘。转化到技术层面为：数据、回测、实盘、安全等等。
基于国内市场，我们遇到的挑战如下：
1：数据
数据包含两类，一类是行情数据，一类是财务、基本面、舆情、研报等其他数据。行情数据：
目前市面上分钟级的数据比较精准，可以用于中低频的交易回测；历史、实盘TICK级的Level-1、Level-2数据需要自己找渠道去获得，较容易找到的渠道很容易出现漏数据、不精确等情况，需要工程师专门结合了多家数据源进行核对修复。
2：回测
回测最难的在于如何确定成交量，同时要考虑复权、停牌、ST*等问题，这里面有很多细节
3：安全
安全在交易的开发中是重中之重，如何保证策略的安全性，不被外部、内部人员所窃取，分为2部分。
一部分是WEB安全，一部分是策略的编译安全。
因为量化交易是用户可编程的，我们量化选用的是PYTHON语言，因为有强大的科学计算库和高性能，导致用户可以调用很多系统级API，在这上面我们下了很大的功夫来保证用户的策略安全，做到理论级的策略隔离。
只能大概讲一下，这里面每一个部分都可以延伸出来成为一个话题。
3.什么是量化选股 量化选股的风险特征
什么是量化选股？
简单来说，量化选股就是利用数量化的方法构建模型，进而选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资方法。
量化选股的风险特征如何？
我们以市场上较为典型的两种运用量化选股方法的策略举例：
一、市场中性策略
对于市场中性策略来说，其目标主要是通过量化选股的方法选出高阿尔法的股票构建组合，并做股指期货对冲。以此来剥离股票组合的市场风险，并收获纯阿尔法收益。所以一个标准的纯市场中性策略，应该较少的受到市场波动的影响，进而稳定的获得一个不错的超额收益。所以一般情况下中性策略相对纯股票多头产品回撤风险要小，波动平滑，最大回撤一般较小，属于相对比较稳健的投资策略。
二、指数增强策略
市场上现在比较主流的指数增强策略主要由原来的市场中性策略演变而来，为了能够提高资金使用效率和搏取更高的收益，将市场中性策略中的股指期货对冲部分去除，直接构建股票纯多头组合，运用量化选股的方法选择一揽子股票，追踪指数，控制跟踪误差。目的是在承担市场风险的前提下，获取能比市场指数更高的收益，不仅获取中性策略中所提供的纯阿尔法收益，也获取市场本身所带来的收益。
现在的指数增强产品主要有沪深300指数增强和中证500指数增强产品两种，以跟踪中证500指数的产品相对更多。由于去掉了股指对冲，指数增强的产品是完全暴露市场风险的，以此来搏取更高的收益。所以指数增强的产品就具备了高风险，高收益的特征。一般情况下，会跟随产品所追踪的指数进行波动，同涨同跌，但一般会在上涨中比指数涨的更高，而在下跌中比指数亏损的较少，尽管策略整体波动相对较大，在投资期间也可能发生较大的回撤，但由于指数增强产品相比纯中性产品资金使用效率更高而且有更强的复利效应，在市场没有极大风险的情况下，更可能获得比中性产品更高的收益。
最常见的量化选股模型
市场较为主流的量化选股策略总的来说可以分为两类：第一类是基本面选股，第二类是市场行为选股。其中基本面选股模型主要有：多因子模型、风格轮动模型和行业轮动模型。市场行为选股模型主要有：资金流模型、动量反转模型、一致预期模型、趋势追踪模型和筹码选股模型。
市场中从事量化投资的机构运用了各种量化选股模型构建股票组合，通过借助现代统计学、数学的方法，从海量历史大数据中寻找能够带来投资组合稳定收益的多种“大概率”策略和规律，在此基础上，综合归纳成因子和模型程序，最终纪律严明地按照这些数量化模型组合来进行独立投资。在众多的选股模型中，多因子选股模型是各个量化选股机构用的比较多的一种，多因子模型基本原理是采用一系列的因子作为选股标准，满足这些因子的股票则被买入，不满足的则卖出。
多因子模型的核心原理就是找到那些与企业的收益率最相关的因子。各种多因子模型核心的区别主要有两点，第一是选择的因子可能不同，第二是对因子的组合和权重分配会有所不同。综合这两点，就会导致不同机构最终选择出的股票组合是不同的。一般而言，多因子选股模型具体的选股方法分为打分法和回归法两种。
打分法就是根据各个因子的大小对股票进行打分，然后按照一定的权重加权得到一个总分，根据总分再对股票进行筛选。
回归法就是用过去的股票的收益率对多因子进行回归，得到一个回归方程，然后再把最新的因子值代入回归方程得到一个对未来股票收益的预判，然后再以此为依据进行选股。