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在2008年金融危機之后，歐美國家對衍生品交易的監管變得非常嚴厲。監管機構使用大量的數量化手段進行監管，激發了很多衍生品風險相關的研究和應用。場外衍生品在我國定位為風險管理業務，Risk Quant工作的重要性不言而喻。

早在金融危機之前，風險價值（VaR）就已經在華爾街廣泛使用。在另一部反映2008年金融危機的好萊塢電影《Margin Call》中，一位火箭科學家（華爾街對PhD Quant的稱呼）發現公司的投資組合已經超過VaR限額很多次，這是公司隨時都有可能破產的預兆。近年來由于VaR的一些缺陷，另一種方法期望損失（ES）被歐美監管大力推廣。在國內衍生品市場，使用這些指標對市場風險進行量化評估還處于起步階段。

市場風險模型可以根據開發的上下游流程分成以下三個部分：

1）如何獲取風險因子？可以是歷史模擬法，所有風險因子數據都是真實發生過的，來源于歷史上的某個時間段，缺點是歷史數據的清洗與整理難度大。也可以是蒙特卡洛（Monte Carlo）法，風險因子數據來源于某些隨機數學模型，缺點是數學模型不能很好的刻畫風險因子的未來分布。

2）如何對衍生品估值？可以是泰勒（Taylor）展開，希臘字母值與風險因子相乘的和，不是很精確但是速度快。也可以是全估值法，將風險因子放入估值模型算出的估值，更為精確但是速度慢。

3）風險模型開發好之后，需要對其進行經常性的回測，以檢驗其準確性。例如，95%的日風險價值(Daily VaR)意味著有超過95%的概率投資組合的虧損不超過VaR值，但是在使用過去100天的數據做回測時，發現有其中有6天都超過VaR值，而期望值是5天（100*（1-95%）=5）。此時我們如何評價模型的好壞，如果不“好”的話該如何改進模型？

場外衍生品的名義金額都非常巨大，交易中大規模的使用授信。2008年的金融危機的高潮就是雷曼兄弟的破產，原因是它作為一個大型的中間交易商對其交易對手有巨大的信用暴露。信用風險爆發后的破壞力往往比市場風險的破壞力更大。衍生品的信用風險與常見的債券信用風險的最大不同之處就是如何估計交易對手的信用暴露。債券的信用暴露就是債券的面值，非常直觀，而衍生品的信用暴露需要估計衍生品在未來的價值。與市場風險不同的是，在估計信用風險暴露時，往往使用Monte Carlo法生成風險因子場景與定價模型全估值的組合。部分原因是因為市場風險通常關注的是下一個交易日的持倉風險，而在信用風險中，對于不同交易對手追保(Margin)頻率的不同，風險管理者面臨著不同時間長度的風險暴露。

總之，衍生品交易商的量化模型可以非常復雜，來滿足日益復雜的市場情況和風險管理需求。相較于國外成熟的投資銀行，國內券商的量化團隊還沒有那么“大”。為了能夠更好的管理住風險，期望各從業機構能繼續投入大量的人力物力進入到量化方面的工作中來。

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