今天的特邀博主是约翰Elhilow她在这里与大家分享2020年奥运会的成果PRMIA风险管理挑战并鼓励大学生参与2021年的挑战!了解更多关于比赛的信息在这里，参赛队伍亦可申请免费软件。

冒险挑战虚拟世界

对于许多学生来说，从学校到他们所选择的职业的成功过渡取决于他们从课程中学到的东西并将其应用到现实生活中的能力。的国际专业风险管理协会相信这是一项至关重要的技能，他们创造了一个国际知名的风险管理挑战，基于将风险管理理论应用于工作场所。该挑战为风险和金融专业的学生提供了在现实案例研究中运用批判性思维和解决问题技能的体验。来自世界各地大学的在读本科生和研究生组成三到四人一组的队伍，参加挑战赛的三轮比赛。

由于2019冠状病毒病(COVID-19)造成的干扰，在2020年，风险管理挑战不得不对其区域和最后一轮进行修改。由于团队和分会面临着旅行和亲自举办活动的挑战，PRMIA决定将比赛进行到底，并以虚拟方式举办活动。一些分会在Zoom或谷歌Meet上举办了区域比赛，而另一些分会则让参与者提交预先录制的视频演示，并在线下进行评判。

在几个月的时间里，PRMIA风险管理挑战赛通过面对面和在线的方式，使用现实生活中的模拟模拟，为学生参与者提供实际经验，并在求职面试和现实就业中获得优势。它还将有助于培养风险行业的未来领导者。2020年4月20日的最后一轮比赛完全在Zoom上举行，上午进行团队演讲，然后是职业小组讨论、决赛选手演讲，下午宣布获胜团队。

以上关于2020年PRMIA风险管理挑战的摘录，经Association North的许可转载，此前曾在2020年5月/ 6月的《美国商业周刊》上刊登过关注北。

2020年PRMIA风险管理挑战赛的要点如下:

虚拟MATLAB挑战赛

作为PRMIA风险管理挑战赛的一部分，参赛团队还获得了参加MATLAB挑战赛的机会。MATLAB挑战赛被选择来补充长期资本管理(LTCM)案例的实际应用对交易．MATLAB产品团队为学生提供了一个参考示例，用于开发布伦特原油和西德克萨斯中质油之间的交易策略协整作为衡量两种油价随时间变化关系的指标。这个参考示例为学生提供了在短时间内如何在MATLAB中编程和应用交易策略的方法。

竞赛团队面临的真正挑战是，通过从标准普尔500指数成分股中选择股票，制定自己的配对交易策略。学生们可以自由地使用协整或他们选择的任何其他衡量标准，如在他们选择的任何工具(MATLAB, R, Python和Excel由不同的团队使用)中开发单个对交易策略或组合对交易策略。

对他们的解决方案的评估是基于一份书面文件或演示文件，该文件描述了他们选择交易策略的基本原理，以及他们选择的风险措施的样本内和样本外回溯测试的表现。他们的任务还包括评估他们的策略所面临的市场和流动性风险，以及他们的策略与LTCM经历的相似或不同之处。

总共有20个团队参加了MATLAB挑战赛，并提交了高质量的挑战解决方案。MATLAB挑战赛也被用作区域轮比赛的决胜局，以选择进入最后一轮的队伍。12个团队进入最后一轮，MATLAB挑战赛的获胜者在演示、分析严谨性、风险措施的选择和整体交易表现的维度上进行评分，最高得分为100分。排名前三的队伍是:

• 第一名 -  巴鲁克学院9893队(100分)
• 第二名 - 冒险多伦多，多伦多大学(85分)
• 并列第3名 - 罗格斯大学Morpheus和新不伦瑞克大学UNB MQIM-2020(并列80分)

9893队以满分赢得了挑战。9893小队的小队代号已启动github下面是他们演示的图片，展示了他们的背部测试表现。从下面的幻灯片中可以看出，他们的策略的年化回报率为12.3%。

观看以下2020年PRMIA风险管理挑战赛总决赛:

优胜者在说什么!

我们能够从比赛中两个顶尖团队的学生那里获得见解，9893团队和Morpheus团队。阅读更多他们的比赛方法，他们如何使用MATLAB，以及他们参加PRMIA风险管理挑战赛的主要收获如下:

9893队，巴鲁克学院

1^圣获得冠军的9893团队使用MATLAB模拟了他们的交易策略，并通过团队合作在比赛中脱颖而出。他们以协作的方式处理挑战问题，首先作为一个团队讨论这些问题，然后分别起草这些问题的答案，然后团队一起确定他们的答案。该团队表示，比赛是一个很好的机会，让他们把所学到的知识应用到解决行业中的实际问题中，比赛中使用的量化技能将有助于他们追求大多数专业职位。

罗格斯大学的摩尔甫斯队

3.^{理查德·道金斯}比赛优胜者Morpheus团队使用MATLAB进行金融建模和数值分析，这使他们能够无缝地执行矩阵计算。同样利用团队合作的优势，团队根据他们的专业知识、知识领域、技术技能和软技能划分了角色。当计算中涉及许多转换时，MATLAB帮助团队以一种简单的方式执行非常复杂的代码。团队表示，比赛是一个很好的机会，让他们了解风险分析，以及某些公司的风险在本质上是如何系统化的，并向他们展示了在金融世界中采用量化方法的重要性。