校友专访系列 | 金融工程理学硕士潘啸宇：以学为进，砥砺前行

香港中文大学深圳 2022-05-28

本期“校友专访系列”，让我们一起走近香港中文大学（深圳）理工学院金融工程硕士潘啸宇。在校期间，来自学勤书院的潘啸宇积极参加实习和比赛磨砺自己，并获得2018届优秀毕业生的荣誉。他目前在越秀金控研究所从事宏观和量化方面的工作。

潘啸宇

香港中文大学（深圳）2018届金融工程硕士毕业生

本科就读于中山大学的他，在导师的推荐下接触到港中大（深圳）的金融工程理学硕士项目，度过了充实的在校时光。潘啸宇将自己的研究生生活简单归结为以学习和实习为主，“没有参加什么校内或者校外活动，可能是因为我比较宅。”

在毕业典礼上，他从徐扬生校长手中接过了优秀毕业生的证书，这是以学习成绩为评价指标的荣誉。读研期间，他积极参加校外举行的量化比赛，也曾参加过Kaggle平台的数据分析比赛，排名进入前0.5%。在平衡学业的同时，他也每天穿越40多公里的路途往返于实习地和学校，先后在悟空投资管理公司（私募）和越秀金控研究所实习，从事股票二级市场的量化策略研究。

校长徐扬生教授向金融工程理学硕士潘啸宇

颁授优秀毕业生证书

潘啸宇所就读金融工程理学硕士项目期间，学习生活十分充实，他也充分利用大学提供的资源。

“既然港中大（深圳）是一所中外联合办学的大陆高等学府，那么自然要利用好学校在融合方面的优势，我在就读的过程中也享受到不少大陆大学所稍欠的信息与制度便利。譬如我们金工实验室设置的彭博机和可自由申请的大量海外数据库，都让我接触到了不少高质量数据。还有项目设立的其他专业的高级课程，也让我获益良多，特别是数据科学专业几门统计课程。任课教师像陈南教授、Philip教授等都是国际学术领域中非常有名的学者，能在他们身上学到不少专业的知识和作为学者乃至于做人的道德品性，已经让我获益匪浅。”

“Ray Dalio曾经说过’如果不觉得一年前的自己是个蠢货，那说明你这一年没学到什么东西。‘现在回想起准备入读研究生时的自己，很多关于学术和工作的想法确实都比较幼稚，能轻易发现以前知识和能力储备上的不足，我觉得这段比较纯粹的学术时光给我留下了比较深刻的印象。”

他建议修读金融工程硕士项目的同学需要多花时间、下功夫。“金融工程专业比较偏数学，所以需要多做题多理解，不懂马上问，一般都是以学数学的办法来学这个专业。可能是因为修读了统计学学士学位，所以专业课程对于我来说难度系数不是很高。学习的时候要多问老师，多和教授交流，无论是关于课程学习的疑惑还是求学深造的规划，我们的教授都能给到你很大的帮助。”

潘啸宇与梁贵新博士、曾庆章教授合影

中国经济正走在一个转型的十字路口，如果想在金融行业立足扎根的话，也需要先慢慢摸清整个行业的发展趋势。潘啸宇认为金融行业的数字化是一个比较明显的潮流，正好数学、编程、数字化和理论化思维也是我的强项和兴趣点，以后应该也会向这个方向继续努力。所以读研期间，他通过自学或修读其他专业的课程，学习了不少关于统计和编程的知识，为他拿下量化方面的工作提供了不少帮助。

谈及对学弟学妹的建议，潘啸宇谦虚且充满关怀：“我刚刚步入职场，所以也只是谈谈我在学习以及找量化工作方面的一些心得体会。学习方面，我主要想聊的是学习本身是一个很宽泛的范畴，在学校中能学习到的绝大部分都是专业知识，而在社会工作中我们需要掌握行业规则、高效技巧、合作交流能力甚至是做人做事的道理。大部分同学，包括我也许只能在其中某些方面学得比较好，职场新人难免不能面面俱到。大家如果能扬长避短地找到适合自己的工作，相信也比较容易干得好而且干得开心。”

他建议对量化方面的工作感兴趣的同学需要多学习一些编程和数学方面的内容。目前国内的量化工作主要集中在股票、商品等二级市场，包括期货和期权等衍生品市场，场外期权的发展也非常迅速。公募私募，券商大资管等买方市场岗位比较多，卖方则相对比较稳定，不太有业绩压力。总体而言，多掌握一些编程和数学方面的能力对找工作来说很有帮助，大家可以自己学习一些简单的编程语言(python)，毕竟我们身处于人工智能时代。

潘啸宇在港中大（深圳）校园留影

谈及工作体验，潘啸宇说：“目前我从事的是股票市场的量化策略研究工作，比较偏卖方，没有太多业绩压力，但是需要做很多策略尝试和报告撰写方面的工作。总体而言还是很有意思的，但也要求你能从噪音非常多、有效信息非常少的二级市场找出能获取alpha的线索，过程是比较枯燥的，要有较为敏捷的思维以及能快速实现策略思路的代码能力，对综合能力要求比较高。”

· 结束语·

潘啸宇有着勤勉学习的态度和友善的风度，在港中大（深圳）的学习生活中不断以学为进，砥砺前行。在整个采访过程中，他谦虚有礼，一提及专业授课老师和给学弟学妹的建议，瞬间就打开了话匣子。也祝愿潘啸宇在未来的工作环境中一切顺利，取得愈加光明的未来。

·金融工程理学硕士项目·

项目网站：http://idda-msc-fe.cuhk.edu.cn/

邮件：mscfe@cuhk.edu.cn、mscfe@cuhk.edu.hk

电话：(86)0755 84273810(深圳)、(852)39439561(香港)

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