金融计算，为何在国内落不了地

文汇报 20111130期

    本报首席记者张懿

    据一些“圈外”专家“从侧面观察”，国内的金融机构似乎还在凭感觉、凭经验，“拍脑袋”决策。他们的一个例证是：超级计算机在海外被金融机构大量使用，而国内金融业尚未与之结缘。

    金融与超级计算机的结合始于上世纪90年代末，产生了一个新的技术门类“金融计算”。上周末，国内首个大学生“金融超级计算比赛”揭晓，颁奖典礼也成了探讨金融计算为何在中国落不了地的会场。

    赛事主办方之一的上海超级计算中心主任奚自立告诉记者，中国已是世界上超级计算机拥有量第二多的国家，先后有70多台入选全球500强，而金融用户“零的记录”令人惊讶。

    

    计算能力已是核心竞争力

    根据奚自立的研究，全球“超级计算机500强”排行榜上的设备，多年来有8%-9%用于金融机构，仅次于高校和科研机构的16%。可以说，海外金融业使用超级计算机已是常态，中外差异十分刺眼。

    他的说法得到了另两家主办单位代表的支持。摩根士丹利上海公司总经理赵长飞说，国内金融业对超级计算的涉猎很浅；微软亚太研发集团的徐明强则说，他们开发的一款金融计算软件工具是全球使用量最大的，但在中国几乎没有用户。

    计算机最擅长按照既定模式“闷头苦算”，而数据多、计算量大但算法重复的金融计算，正对它的路子。徐明强列举了金融计算的三个主要“地盘”：价格判断、风险控制、操盘分析。

    “价格判断”的关键是速度——交易员要在几秒钟内，把上千万种可能的价格生成路径都计算一遍，以判断期权等衍生品的价格走势，这当然要靠超级计算机帮忙。

    “风险控制”的计算十分复杂——不仅要考虑投资组合，还要顾及宏观经济中的种种变化，要将所有因子打包，送进机器算上一整夜。

    “最微妙”的计算要数“操盘分析”——机构操作某只股票，往往玩神出鬼没的花样，拆零下单，有些单笔成交也许就是100股；超级计算机能利用类似“神经网络”的智能算法，发现诸多股票交易人之间的内在关联，梳理出大机构的动向……

    赵长飞说，20年前，投资机构也许还能靠交易员的聪明撑市面，但现在，计算能力已是核心竞争力。

    

    中国金融业迟早补这一课

    上海超级计算中心主机的运算速度为每秒200万亿次，曾排名世界前十。作为创新研发的支撑平台，它的企业用户颇多，核电、大飞机、汽车……但至今不见金融用户。有意在国内推动金融计算的上海超算中心，这几年多次与银行、证券和保险企业商谈，但对方始终兴趣不大。

    多次碰壁的奚自立觉得，这种情况既正常、也不正常。他告诉记者，国内主要商业银行仍以传统业务为主，如果凭旱涝保收的存贷款业务能活得滋润，没必要搞业务创新，当然也就用不着什么金融计算。

    国内领先的金融信息提供商万得资讯副总裁周立说，国内金融业过去10年的信息化投资，主要精力放在基础性的数据统一工作。换句话说，重点是管好账务，而不是管理投资。此外，中国股市从“消息市”到“分析市”的转型还在进行，凭感觉、凭经验、“拍脑袋”还是通行方式。

    尽管金融业发展还相对滞后，但并不等于说金融计算就该在国内被冷落。中国金融业要升级，特别是上海要建设国际金融中心，金融计算这一课迟早要补。

    奚自立说，中国要在全球经济领域谋得话语权，就需要借助超级计算机挖掘海量的原始数据，制作发布原创的高端报告。同时，着眼于金融转型，无论大企业的产品创新，还是风险评估、评级等第三方服务机构的培育，都需向金融计算借力。

    

    国内少有人愿做基础研究

    金融计算有四大要素：数据、模型、人才和计算机。

    目前，一方面国内金融计算的模型及其研制人才极度缺乏，另一方面研究气氛也十分薄弱，这一点最让奚自立失望。这两年，上海超算中心一直在筹划和万得资讯合作，建立金融计算的公益性基础研究平台：上海超算拿出计算资源，万得资讯无偿提供历史交易数据；但问询了国内许多高校，始终找不到愿意参与的专家：“高校金融专业的教授们，诱惑太多、挣钱太快，而学生们的出路也太好，很少有人愿做基础研究。”

    奚自立说，中国已能造出运算速度最快的超级计算机，但单靠硬件不够；补上金融计算这一课需要时间，所以学界、企业界应该赶紧布局，政府也要积极引导。

    赵长飞说，随着中国金融业的转型升级，会慢慢认识到金融计算的价值，“这将是一个循序渐进的过程”。

    但“循序渐进”，会不会让差距越拉越大，以至于今后急起直追都难赶上？目前大摩在全球拥有1万多名IT专业人士，每年在IT方面投资数十亿美元。

    奚自立说，金融计算有时拼的就是0.01秒，快了0.01秒，就能大获全胜……