近幾年來，隨著量化、AI、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的飛速發(fā)展，以量化金融為代表的金融科技已經(jīng)成為驅(qū)動金融機構(gòu)建立核心競爭力和轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵因素。
學習CQF對自身職業(yè)能起到什么幫助？
CQF涉及的知識領(lǐng)域比較廣泛：量化的行為金融學，基于R語音的量化金融，高級投資組合管理，風險預算，Python應用，金融科技，基于Python的機器學習，C++，算法交易，高級風險管理，高級波動率模型，交易對手風險建模，復雜計算方法，基于Python的數(shù)據(jù)分析。
CQF側(cè)重的就是Black Schores期權(quán)定價公式這一個數(shù)學理論，以及一些極為基本的Machine Learning。然而，在中國，真正做量化的機構(gòu)就目前統(tǒng)計結(jié)果來看，一般來說買方基金的量化多因子產(chǎn)品對量化的應用程度以及就業(yè)崗位占比比較大，比較多。所以多因子投資模型（Multi Factor Investment Model）是中國量化投資市場的基本中的基本。CQF專注于金融行業(yè)中實際正在使用的量化金融技術(shù)，確保所學的技能可以立即投入量化投資的實踐和工作。該課程在不斷發(fā)展以反映當前雇主的需求，涵蓋了量化金融以及先進的機器學習技術(shù)。該課程由CQF協(xié)會授予，由全球領(lǐng)先的培訓公司Fitch Learning提供,國內(nèi)并由高頓教育代理。
CQF持證人的職業(yè)規(guī)劃
一、CQF持證人職業(yè)方向-量化交易員
無論是證券公司、期貨公司還是私募基金對交易員的要求都相對較高，因為交易直接和資金掛鉤，量化研究也好、基本面分析也罷，最終都要落實到交易上，因此，量化交易這一個環(huán)節(jié)顯得尤為的重要。
期貨公司的做市商部門就是一個交易部門，經(jīng)常在各大求職網(wǎng)站上招募交易員，近年來期貨公司做市業(yè)務的蓬勃發(fā)展，對具備金融基礎和編程能力的人才需求大大提高，期貨做市商部門包含場內(nèi)做市和場外做市商，場內(nèi)做市主要是場內(nèi)期權(quán)和期貨的套利，而場外做市對期權(quán)定價要求更加，主要工作是制定期權(quán)合約和撮合客戶成交
二、CQF持證人職業(yè)方向-量化分析師/研究員
證券公司的量化研究以權(quán)益類和固收類為主，比如股票的多因子模型的研究，固定收益類資產(chǎn)投研模型的研究等等，這些職位要求對國內(nèi)金融市場背景相對熟悉，并且對大類資產(chǎn)配置，風險模型等金融基礎知識具備扎實的基礎，同時因為需要大量的數(shù)據(jù)分析，對編程能力具有一定的要求，主流以python為主。閱讀和理解金融領(lǐng)域的外文文獻和實現(xiàn)相關(guān)的模型也是重要的技能之一，因此英語和將論文模型實現(xiàn)也是必備技能。
三、CQF持證人職業(yè)方向-量化開發(fā)工程師
相對于量化研究和交易員，量化開發(fā)需要了解更多的和編程相關(guān)的內(nèi)容，也需要學習更多的軟件開發(fā)的工具，比如版本管理git，數(shù)據(jù)庫SQL，Linux操作系統(tǒng)等等，如果是從事算法交易開發(fā)還需要扎實的數(shù)學基礎知識，量化開發(fā)日常的工作主要是支持交易員的日常交易的需求，實現(xiàn)交易的策略和算法，開發(fā)交易Quant使用的交易工具等等，相對于量化研究，量化開發(fā)和量化交易聯(lián)系的更為緊密，因為Quants需要開發(fā)人員提供交易工具，包括算法的實現(xiàn)、策略執(zhí)行過程中問題的處理，交易數(shù)據(jù)統(tǒng)計等等，而量化研究人員更多的面對客戶提供具有價值的研究報告。
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