随着IBOR即将停办，2020年对定量工作者来说一直是一个挑战，但新冠肺炎疫情打破了现状，带来了更多的挑战。根据与量化分析师进行的数百次电话调查，QuantMinds的主编文森特·比尔德现在总结出了量化分析师们今年脑子里的五个关键难题。

covid-19和经济

从年初开始，毫无疑问，Quant角色（以及许多其他人）主要集中在Covid-19上，特别是来自病毒的后果将是日常作用。在过去的6个月中，“前所未有的”这个词已经在前所未有的水平上使用，并且我们的责任是Quants试图帮助解决这些挑战，特别是在这些挑战中，以更好地了解当前的困境以及复苏的短期和长期挑战。

虽然我们只能进行推测，但一些宏观经济和消费趋势已经开始显现。

阿姆斯特丹自由大学(Vrije Universiteit Amsterdam)定量金融学副教授斯维特拉娜•博罗夫科娃(Svetlana Borovkova)告诉我们:“我认为这是现在的新常态。在最近的网络研讨会中。“(消费者)情绪是负面的，或者几乎是负面的，这是我们以前从未见过的，即使在2007-2008年的危机期间也是如此。”

造型的unmodellable

从大流行中出现的最大问题之一是实现历史数据仅在当前事件可以通过过去的事件的眼睛上下脑化时才有效。但是当当前挑战完全不呈现而独特的挑战时会发生什么？

当然，我们过去的经济衰退是2008年的金融危机特别糟糕。然而，在现代，我们从未有过这种危机，如此，世界上每个国家都会对几乎完全停止而且每个部门都被击中。供应链拆除过夜，几以时数百万个工作消失在眨眼之间。

能够解决这些问题、开始用新的视角看待模型风险、从零开始建立模型的定量团队和风险管理人员，将是后Covid-19世界的最大赢家。

“重要的是要利用Covid-19大流行和以前的金融危机等事件来了解一般而不是具体的情况”，莫里吉奥这样劳埃德银行IBOR过渡项目高级主管写了。“为了提高我们模型的可预测性，我会考虑以下要点:严格而彻底的数据审查、识别关键风险因素(黑天鹅事件的代理)、稳健而灵活的校准以及对模型性能和局限性的持续监控。”

IBOR改革

由于目前的危机，许多规定要么推迟或推迟，但是这一代银行业务所看到的最大基本变化仍然是未来 - 在2021年之后的Ibor改革和停止。在市场上的截止日期和流动性吵闹地干涸，乐谱与他们的组织和计划相应地进行努力，在许多挑战中定位，包括出色的建模问题，考虑进行和声誉风险，并找到最无缝和最不颠覆的解决方案。

落后的价格是监管机构和市场参与者的最爱，作为Libor的替代品。领导完成模型和应用的研究，Fabio Mercurio.，全球Quoulberg L.P的全球Quoulberg L.P.在Quantminds数字周刊中介绍了他最近的调查结果：

“前向市场模型可容纳传统的前瞻性（Libor-Lible）率和新的牵引次数，预计将在衍生合同中取代Libors。”

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机器学习

这是过去几年里每个定量分析师都在谈论的话题。Covid-19提出了一些有趣的问题，人们想知道，在危机期间，与非机器学习技术相比，过去谈到的这些机器学习策略是如何取得进展的。

除此之外，数字化是在大多数金融机构未来的最前沿，还将继续询问索引和可解释性等主题的进一步问题。

“定量金融中的下一个大事”，Polina Baranova，定量研究助理，JP摩根，写了去年，“可解释人工智能(XAI)工具的发展确实让人工智能得到了更广泛的应用。”XAI不仅致力于建立模型解释，还致力于在不牺牲准确性的前提下开发更多可解释的模型，旨在解决可解释性和精度之间长期存在的权衡问题。”

找到你的优势

投资组合管理理论，主动与被动管理，数据驱动的交易与投资，以及要素投资。随着市场的高度波动(现在比以往任何时候都要剧烈)，量化分析师们正在寻找通过定量金融提取阿尔法的方法。围绕差异化的问题很重要，需要发现新的技术，以确保投资者的盈利能力和寿命。

“我们都知道，市场上没有免费的午餐”，杰西卡詹姆斯现任德国商业银行董事总经理、高级定量研究员、今年早些时候写的。“无风险回报不存在 - 如果他们这样做，甚至简要地，他们将在他们消失之前进行交易。除了有时，在某种程度上，在适当的情况下，难以捉摸的免费午餐可能会暂时出现在桌面上。“

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