南方基金面试回忆.docx
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南方基金面试回忆.docx
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南方基金面试回忆
南方基金面试回忆
(转)南方基金产品设计终面回忆。
恳求得到大牛们的尸检报告。
(转)来源:
徐明月的日志
南方基金产品设计终面回忆。
恳求得到大牛们的尸检报告。
地点:
南方基金北京分公司
面试形式:
二位面试官。
一个是深圳的貌似产品总监,另一个是北京分公司的负责人力面。
持续时间:
2012年5月9日下午2:
25到3:
40。
《《写这篇文章时面试已经过去了2周多,其中的一些数字现在可能记错了。
也可能遗漏过了部分问题。
》》
感觉应聘南方基金的整个过程都很有戏剧性。
从一面到二面,再到之后的结果出来,都发生了一些让我始料不及的事情。
起初应聘的是投资账户助理,按照南方贴出的招聘计划,本科2个名额,硕士4个名额。
虽然这是一个远离投研的打杂岗位,但是在今年这种招聘小年也应该算是非常非常难得的机会。
一面完之后过了几天收到深圳打来的电话,说临时增加了产品设计助理的岗位,问我愿
一样,不仅要选对贝塔,还要选一个好的阿尔法。
基金行业是一个很有光环的行业,这是很好的贝塔。
南方基金作为国内基金行业的翘楚,无疑使一个最优的阿尔法。
我这次面试的岗位是产品设计助理,希望能得到这次机会。
”
A:
我看你在XX基金的产品部实习过,能说说当时所做的主要工作吗?
我:
当时所做的主要工作包括两块:
一是收集市场上新发基金和次新基金的募集情况,包括基金的特色,基金经理,募集情况等;二是利用wind和其他公开资料,将市场上与本公司类似的基金产品进行分类比较。
形成报告后提交至产品经理,为公司开发新产品提供支持。
A:
那你当时对哪些基金的印象比较深刻呢?
我:
当时给我影响最深刻的是南方恒元保本二期,短短一周便募集了40多亿,这在去年来说应该是相当不错的成绩。
然后就是几款抗通胀的产品,诺安全球黄金31亿份,汇添富全球黄金及贵金属
再就是两款医疗保健类的产品,如汇添富医疗保健40多亿,易方达医疗保健38亿。
另外,整个去年引入分级的债券类基金产品普遍募集都比较好。
停了大概30秒,那边没声音,我就接着说:
今年募集比较好的有华泰柏瑞300ETF329亿份跟嘉实300ETF的300多份。
再往前就是工银添颐的80多份,这是一只引入了生命周期理论的分级产品;工银宏观基本面量化20多亿份;广发聚瑞信用债45亿;易方达纯债80多亿。
印象很深刻的大致就是这些。
A:
那你觉得现在发行什么产品比较好呢?
我:
首先肯定是信用债的产品。
因为目前经济周期处于美林投资时钟的债券象限,同时利率很低,经济有企稳回身的迹象,尤其适合债券中的信用债产品。
其次是指数产品,因为在股指筑底回升的过程中,最先受益的是指数基金,而目前正处于这样的阶段。
(一方面因为南方基金宣讲会时提供的小册子上宣传过他们公司的指数产品,另一方面南方基金在固定受益这一块做得很棒。
)
A:
你对我们南方基金的产品有什么了解呢?
我:
我对南方基金的34只产品都有过一些研究。
印象特别深刻的首先是南方货币增强,这是公募基金中唯一一只能够参与中国人民银行一级市场公开市场操作的基金,也使得南方基金成为50家成员中唯一的一家基金公司。
其次是南方小康指数,这只基金的跟踪标的是南方基金与中国指数公司合作开发的,也是市场上首只跟踪自己公司开发指数的基金。
再就是南方中债50,这只基金是国内首支纯债基金,也是为 数不多的被动投资债基;然后是南方恒元,南方避险增值,南方保本,应该说南方基金在保本类产品中时非常出色的,也开了国内保本基金 的先河。
再就是南方策略优化,这是刘志平先生管理的一只量化投资基金。
我之前对量化投资有过专门研究,目前市场上有14只量化的公募产品,规模大概200多亿。
A:
你觉得你应聘这个岗位有什么优势呢?
我;我觉得自己有如下几方面的优势:
首先是理工和金融的复合背景。
不仅具有很扎实的数理统计基础,对各种软件对使用非常熟练。
同时全面学习了金融类的课程,还考试通过了注册会计师。
其次是我对国内包括公募基金在内的整个资产管理都有很清晰全面的认识,职业生涯规划也很清晰。
对产品设计的流程非常清楚。
再次是我觉得自己文笔还不错。
A:
那你具体说下你文笔怎么不错呢?
我:
我写过很多东西。
A:
那你具体说下你写过什么东西吧?
我:
我主要写的是博客。
其中还给我一个同学写了很多诗。
A:
那你的职业生涯规划是怎么样的呢?
我:
我的目标是进一家像南方基金这样的大公司。
也许刚开始我需要从事一些很基础的工作,譬如收集资料整理文档之类的,但这些我都愿意去做。
如果在公司发展的好的话,我希望我在两三年之后,能够在业务技术上得到提身,成为独挡一面的技术骨干。
A:
看你的实习经历,你做过产品,债券研究,金融工程,那你觉得自己最适合做的是什么呢?
我:
这几个岗位我觉得都挺适合。
我觉得做产品设计能最大限度地把我的专业以及知识积累运用到工作中来,比如说开发指数型产品时可能就需要用到写金融工程的知识,比如南方小康指数开发标的指数时。
另外,在开发固定受益产品时,我也可以把以前固定受益的知识应用到工作中去。
所以我觉得最适合我的是产品设计助理这个岗位。
接下来是北京那位女面试官现场面试。
再问第一个问题前女面试官很惊喜地看着我,说了句”你对我们公司的产品那么了解,又把富国基金那边研究了个遍“。
我冲她笑了一下,然后开始问问题了。
B:
我看你的简历在基金产品部,券商资管这些都呆过。
刚才你也提到了对整个资产管理行业比较了解。
那你应该对我们基金公司,券商理财这些有所了解吧。
(我跟这位面试官面对面坐着,她在说这句话的时候边看简历,边看笔记本,中间抬头用很赞赏的目光看了我几次。
)
我:
应该说是了解得相当多吧。
B紧接着来了句
B:
那说说你认为最重要的,挑重点说
我:
目前资产管理行业的格局是:
银行理财产品市场大约16亿24.71万亿;公募基金6772家,大约2.3万亿;券商集合理财产品去年年底的规模大概1500亿,但是膨胀的很迅速。
再就是私募基金,也差不多1600亿左右的样子。
B:
刚才你提到的我们基金公司啊,银行理财产品,还有券商资管你觉得他们有什么不一样呢?
我:
基金公司的产品包括公募基金产品,还有专户,年金,养老金等私募性质的产品。
我下面主要说公募产品的情况吧
公募基金和其他两样相比,最显著的一个区别是基金提供的是相对收益,二另外2个是绝对收益。
这也是为什么最近几年公募基金的发展停滞不前,甚至萎靡不振的一个原因。
但是呢,公募基金目前也逐步开始做提供相对收益的产品了。
比如在去年,具有专户资格的基金公司数量升到了50多家。
其次的一个区别就是基金公司对于产品销售没有自身的渠道,必须去依赖银行跟券商。
这是阻碍公募发展的第二个原因,但我们看到这种障碍也在逐渐打破,比如出现了基金超市,第三方理财代销等。
而银行跟券商都是有自身的销售渠道的。
第三点就是他们的投研实力。
银行的投研实力最弱,券商次之,基金最强。
应该说基金产品的创新是最有研究实力作为保障的。
但是因为基金产品投资标的上的限制,目前反倒是券商资管走在基金前面。
B:
你谈谈券商跟基金产品的方向?
我:
目前券商的创新方向大致有以下几方面:
1.是以对冲手段提供绝对收益的产品越来越多。
比如国泰君安在去年开发了几款对冲产品之后,近期又将推出一款以统计套利实现的对冲产品;2.以高息债为投资标的的产品开始出现。
随着中国信用债市场的扩容和监管法律的放开,一些高息债产品开始出现。
比如中信建投推出的;3.另类投资建有苗头、比如将会出现以红酒,艺术品等为投资标的的产品;4.盘活客户保证金的一些产品。
保障金放着是由机会成本的,今后随着法律的放开,此类产品也会逐步出现。
基金公司我觉得未来发展的方向是:
1,向全能资管公司转型;2,各个公司体现出差异化;3,逐步摆脱对银行的依赖,建立自己的渠道。
至于基金产品创新的方向,大致可来源于监管法律的放开和对投资者需求的提前捕捉与迎合。
就拿最近的一些创新产品来说,比如有诺安全球黄金,是为了满足抗通胀;汇添富医疗保健,是捉住今后经济结构转型;工银添颐,是引入了生命周期理论,同时也是迎合人口老龄化这一趋势;再就是各类债券分级产品和量化投资的产品。
B:
刚才你说了市面上有14只量化产品,你觉得他们都是一样的吗?
我:
不一样的。
比如富国基金的量化产品,都是以沪深300为选股空间,然后再此基础上进行指数增强,选股优化等;嘉实量化阿尔法的选股样本是面向所有的股票,然后再这个股票池按他们的投资理念进行选股;出现最早的是光大保德信的一只量化投资产品,依赖的是一个双因子选股模型。
B:
那你觉得量化投资在国内会发展这么样呢?
我:
应该说,量化投资在国际市场上很流行,并且也是一种很有效的投资方法。
比如李效薇呆过的BGI就是以此为主要投资手段的。
但是在国内,量化投资产品的效果并不太好,这主要受制于一些客观因素,比如样本数据过小等。
特别是06年经历过股权分置改革,很多时候的有效数据只能从这之后算起,以此便制约了量化投资的用武之地。
但是随着今后A股容量的逐步扩大,相信受制于精力成本等的限制,量化投资的作用会逐步体现出来。
B:
你在XX公司固定收益部呆过,当时主要做的什么呢
我:
主要研究信用债和可转债。
包括利用传统模型进行系统评级,然后在此基础上用数量化方法进行一些优化。
同时也做过些对可转债的定价研究,比如用二叉树对中行石化可转债进行过定价。
B:
我看你在不同的地方呆过,那你说说产品设计,固定受益研究员,金融工程这些岗位有什么区别呢?
比如胜任能力
我:
这三个岗位都或多或少会用到些数量化的知识。
比如开发指数产品时,提取标的指数就会用到多次的模拟优化,跟踪误差的缩小等。
产品设计这个岗位相对而言会涉及到比较多的文案工作,因此要求比较细心。
由于中国的债券市场容量还比较小,而债券研究总会用到利率分析,因此固定受益分析时会用到比较多的宏观经济学的知识,有时还会用到货币银行学,国际金融等。
至于金融工程,国内的跟国外有很大区别,国内的金融工程主要用在量化选股择时以及一些套利策略的开发上。
B:
如果你和你的老板或者有意见不一样时,你一般怎么处理的呢
我:
这种情况下,我一般都会自己事后再好好想一下。
如果觉得自己还是对的就会再去找老师详细地探讨,直到弄清楚为止。
B:
你觉得你的性格有什么缺陷吗?
当时不知道该怎么回答。
笑着看着面试官,她也笑着等我回答。
持续了将近30秒。
接着开始说了
我:
我室友说我有时候过于执着。
比如找工作时,我一心想着去基金。
把股份制银行的金融市场部都没要,而我同学都说那是非常好的工作。
B追问:
那还有吗?
我:
我觉得我是偏内向的那种吧。
研究生3年,一直在为进基金公司做准备,参加的聚会很少,甚至连女朋友都没找过。
但我觉得这不是什么问题,相信参加工作后聚会多了,很快就会改过来。
B:
那你希望你未来的上司是个什么样的人呢?
我:
首先我希望他是个在业务方面比较强的人,在所从事的领域有一定的成就;其次,我希望他是一个无论多忙都能抽出时间和我交流的人。
B笑着反问:
交流什么?
是生活上面的吗?
我:
主要是工作上面的。
我是一个应届毕业生,很多东西都不懂,希望将来工作后有个好的老板带我,指导我成长。
B:
你参加过什么社团吗?
领导能力如何?
我;把之前的重复了一遍。
然后说我们专业上讨论班每次都是我通知同门的那些师兄弟姐妹。
能想起来的差不多就是这些吧。
感觉当时面的时候现场这位面试官挺满意的。
另外,我是周二晚上收到的面试通知,周三去面的,准备时间也是很匆促。
相比他们也知道这些病不是突击二是靠平常的积累。
一直都觉得这是在面过的基金公司中发挥得最好的一次,本以为会顺利拿下,想不到还是挂了。
哎。
和讯网:
看财经视频,上和TV。
各位网友大家好,欢迎您收看和讯的视频节目。
今天作客和讯华东演播室的嘉宾是两位美女,他们来自长信基金公司,一位是量化投资的团队负责人胡倩,一位是基金经理卢曼。
请两位给我们的网友打个招呼。
卢曼:
和讯网友大家好!
胡倩:
和讯网友大家好!
和讯网:
我们今天主要讨论的是量化投资这个话题,首先从背景说起,2004年到现在国内的机构投资者推出这个量化产品已经走过六个年头了,当然期间曾经这样类型的产品有一度是销声匿迹的,可以说这种投资产品的发展之路并不平坦,所以说我们想先请两位在概念上给我们介绍一下什么叫做量化投资。
胡倩:
首先我们可以大致讲一下什么是我们理解意义上的量化投资,实际上我们讲的量化投资并不是一个像大家想像那样非常模糊、非常遥远的投资方式,它的主要想法是说把我们的一些观点和我们的经验或者是我们的一些判断,需要通过一定的模型,用一定的数字来把它展现出来。
其实它简单来讲就是应用一些方式,来挖掘出我们曾经存在过市场上的信息,然后通过一种比较确切的方式,比如说用数字的方式、概率的方式,或者说用一种代数定义的方式把它展现出来,来告诉我们历史上曾经发生说什么样的事情,来做一个确切的描绘和刻画。
和讯网:
我听下来听到三个关键词,模型、数据、电脑,简单来说,它以模型为主体,使用大量的数据,并且很大程度上要用电脑审核一种投资方式,只是简单的概括。
刚才虽然说它已经走过了六个年头,但是其实像您刚才说的,现在才是它的起始之年。
我们可以说它在2004年发行了第一支产品到现在,2009年开始等于这个热浪重起,多支量化基金产品又开始发行了,中间您刚刚说它走过一个不太平坦的发展之路,现在进入到了真正的起始之年,也许会有一个比较成熟的慢慢的逐步的过程,产品为大家所接受,经得起市场的考验。
下半年大概也有一些机构准备推出同类型的产品,这样的趋势就给人一种印象,这个产品应该是具有较强的优势,或者它应该进入到一个爆发前期,能不能给我们介绍一下它的具体情况?
胡倩:
我来讲一下现在大家很关心,为什么早期还不平坦,今年开始越来越多的机构关注,发行量也越来越大,其实我们用一个最简单的方式来理解量化的优势。
过去在早些年2003年、2004年的时候,这时候股票的品种相对来讲还比较少,这个时候实际上我们可以发现很多比较资深的投资人员,他其实对整个市场的投资标的的了解程度其实是非常深入的,但是当我们看到市场越来越大,单单股票就有1600多支这样的情况,股指期货也推出了,权证也出来了,以后可能期权诸类的衍生产品都出来了。
实际上我们就可以看到,因为人脑的确是一个非常发达的系统,也是最先进的系统,但是人脑也有人脑的局限性,我们举最简单的例子,哪怕我在监控投资组合的过程当中,可能十支二十支还可以用人脑来监控,但是一百支一千支之后,人脑的局限性就非常明显了,所以说在整个量化投资当中,对于大型计算机的运算功能的优势就在整个量化基金里面体现在对数据的海量分析和监控上。
另外一点我们也想说的是,实际上很多现象和现象之间是有某一种联系的,人脑的反应是比较直接和比较明确的关系,比如说我们认为某种现象对市场的涨跌会有一个影响,人脑的反应是非常直观的,这个数据出来之后,它是上升的还是下降的,人脑会直接判断它对市场的影响是上升还是下降的。
但是实际上客观来讲,可能同样的数据不同的人会得出不同的结论,这当中的矛盾在于两个方面。
第一方面是人脑的观察样本是有偏离的样本区,比如说A投资者看重了之前一段分析的样本区,而另外一个投资者观察到的后面一个样本区的数据情况,因为观察的样本区不同,其实会给你的判断产生一个非常明显的差异。
量化投资有一点,我们力图做的一点,就是我们希望对整个历史状态有一个全面系统的刻画,不是因为我,比如说今天的观察期的样本有偏性,导致了我得出其实并不是很真实可靠的这么一个结论,我们希望用一个系统来监控一个长期的全面情况,来得出一个比较稳定和可靠的结果。
另外一点还在于就是说有的现象和现象之间其实不是那么简单的一个现象的关系,比如说A涨,A现象出现了,这个市场一定会涨或者一定会跌,它可能是一个,用数学的方法来讲,它可能是一个非线性的过程,或者它是一个多维空间的这么一个相互影响的过程。
那么人脑可能对这里面很复杂的一个处理,其实他也是存在一个直观上的限制的。
电脑或者计算机,或者现在数学的统计方法的优势就在于,我们可以用大量的数学方法,比如说我们用支持向量机,用数据挖掘的工具,用这种神经网络、遗传算法、寻优算法,我可以来挖掘两个现象之间可能存在的某种我肉眼观察不到的一种联系,这也是我们讲量化基金在这个市场越来越复杂之后,实际上它的一个有效性也会日益得到提升。
那么还有一些优势其实大家也会说得比较多,比如说人是一个感情性的动物,他有情绪,有波动,那我可能今天心情好,或者今天心情不好,会对我的判断产生偏失,但是这个量化的投资一定是经过一个比较系统化的回次,它给出的一个结论或者判断的依据是比较明确的,这样也就是说我们常常想说的,我可以克服一下我心里或者我情绪上的一些波动对我投资产生的一些不利的影响。
当然它还有很多,大家其实在日常生活中也会发现,其实很多时候我们去做一件事情,其实你也需要知道在什么时期它会有什么样的状态,你需要长期去监控,这时候其实人脑监控一个指标可能还能做到,监控很多指标其实这对人脑是一个挑战,大家会觉得口头禅就是我的记性越来越不好了,实际上不是你记性越来越不好了,而是你接受的信息量越来越大了,给你的记忆产生了一定的阻碍。
卢曼:
我们在投资的时候经常会比较主观,就是不理性的,我们希望量化基金可以避免这种主观的非理性投资。
和讯网:
就是我听下来的话,它就是用一种比较全面性的、系统性的,避免情绪化的一种比较完整的手段来实现一个投资,尽量克服单一靠人脑,或者单一的人的分析来进行投资带来的一些弊端是吗?
胡倩:
对,它可能一方面想克服,另外一方面,其实它是希望把人脑的一些信息能够产生一个稳定的结果展现出来,因为人脑在A的时期和在B的时期,其实大家也会发现我的情绪或者说我的判断其实也是会受我观察的一个样本的变化,其实这也是人脑的先进性的一个体现,量化想做的一件事情就是把人脑的一些经验我把它具体地刻画出来。
比如说在这个市场临下降时期,哪些因素是我应该重点观察的指标,其实人脑在你的这种感知当中,在你的这种感性当中也有这种认识,量化要把某个因素是什么样的作用起到了多大的程度,能够尽量把它反应出来。
通过数学检验把握投资机会
和讯网:
之前我听说有这么一种说法,就是定量投资成功的关键是定量投资这个模型设计的好坏,就是说这个是由设计者对市场、对模型构建的了解和模型实践经验所决定的,你们同意这个观点吗?
卢曼:
我们也是这样认为的,因为的确模型只是一个工具,这个工具首先让它做什么,这是我们告诉这个模型。
和讯网:
就是说我们使用的关键工具是模型,但是模型是人设计出来的。
胡倩:
对对对,是这样的,所以就像我们平时一直说,其实量化投资不是一个黑匣子,因为这个匣子本身是人去做的。
和讯网:
那我们来谈一下这个长信量化先锋吧,因为我看了一下你们的资料说它有三个特点,除了人才结构的优势,人才结构从你们也可以了解一二了,除了这个人才结构的优势之外就是请你们着重谈谈你们提到的通过严格的数学检验,把握中国市场的投资机会这个特色,因为我们知道中国市场是有很强的独特性的,所以说如何通过数学来把握投资机会,或者你们怎么认为,怎么评价中国市场的投资机会呢?
胡倩:
作为一个量化,它的一个基础的工具,我们说数学工具、统计工具、计算机工具,其实每个市场都是非常非常复杂的,中国市场的确也有它一些很大的特殊性,我们是想做的一件事情是什么?
就是其实没有人能够确切地知道明天会发生什么,没有人能够确定地知道,所以我们尽可能多的努力是去做什么呢?
我们是去希望从各个方面、以后细节,我来观察这个市场,来分析这个市场,所以我们这里在讲的就是通过这个数学检验来把握这个投资机会,其实想说的就是我们通过各种指标或者各种体系的监控,比如说宏观层的监控,行业层面的监控,市场层面乃至投资者情绪层面的监控,其实这种监控的指标其实都是一些很简单的数字,比如说今天成交量有多大我们想要说的就是我通过一系列严格的比较完整尽可能不停地完善的监控的体系,我们来发现这个市场的规律和把握挖掘其中的一些投资的机会,所以很多时候这种首先是一个数字的展现,我通过数字来了解市场和观察市场。
第二个量化还要做的一点就是说,它的这种检验其实我们强调两点,第一点我们说它不是一个伪检验,就是从统计意义上来讲它不是一个伪的显著的结果,它是一个真实可靠的结果,这里面其实就蕴含着你对市场的一个理解,对统计这个工具的把握,和对这个数学模式的把握在里面,我们希望就是说,通过一个比较完整的方法,或者说发现一个规律是稳定和可靠和可再现的,因为我想不管定性和定量其实大家都是希望已古见今,我希望去发现历史,我首先要分析历史和研究历史,我才能对未来做一个判断,其实我们想做的也是一样,但是我发现的历史和研究的历史通过这种技术手段的控制,比如说数学的统计方法的控制使得我发现的规律是真实存在的,那么只有存在这个投资逻辑,或者存在这个真实性、可靠性的这种投资的模式的发现,它在未来我们认为它可再现可重复的过滤才会比较大,这样子的话就是,可能捕捉到的投资机会才是真正的投资机会。
量化产品风险可控
和讯网:
对,虽然我的问题是中国市场的投资机会,其实我们确切地说是中国挑战的应对方式,我们刚才说了定量投资成功的关键是模型,但是它背后的人,设计模型的人更关键,所以刚才胡倩说到的这个就让我感觉到量化产品在风控方面是应该有一个很重的着眼点的,那么请你们介绍一下量化先锋在这方面有一些什么样的技术或者战略优势?
胡倩:
从风控的角度上来讲,它其实贯穿在各个方面,从整个产品设计来讲,比如说最简单的,我们选股票,我们选股模型或者说股票层面的一个构建,这时候其实我们追求的肯定不是收益最大化,我们肯定追求的是在风险可控情况下的一个收益最大化,所以就是比如说从建模型的角度来讲,我们会写一些目标函数,写一些约束条件,整个一个风控的思想其实在目标函数和约束条件里面就会充分地贯彻进去,再比如说如果从整个产品的流程来讲的话,其实量化的方式最初就是用在风控上面的,我想可能各个公司都会最初的一个部门的应用是涉及到这种风控事前事后,大多数是事中和事后的风控。
我们整个产品的设计过程当中,其实从流程上看也体现在三方面,比如说像事前就讲到建模型的时候,我在整个一个模型当中我去观察,它最大的V2的分布,它最大的风险头寸暴露是多少,比如说它的整个产品的波动率会带来多大的风险的状态,那么这些事前在整个各个层次,比如说选股到行业配置各个流程当中都会把这种思想体现进去,这是一个事前的设计的过程当中体现的风控的思想。
第二个就是事中的控制,实际上就是说这种量化的电脑的监控方式其实在事中的监控上有很大的优势,比如说我们的一些策略,比如说止损策略、止盈策略,那么它的实施其实是像点触发一样的,就比如说我们设置一种模型的止损的状况,其实人脑要每天去看,其实还是蛮辛苦的,因为对于量化基金来讲它是不可能配很少很少的券种的,这时候比如说整个电脑的监控方式对整个事中比如说达到了止损线,达到了止盈线,或者达到了某些警示线,那么它其实会给出一个立刻的和比较及时的反馈,这是事中的一个,事后其实就是也比较明确了,会对整个基金的运作风险和收益的情况及时给出一个反馈,提示风险点在哪里,这个其实是对我们事后对模型的修正和完善,其实
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