CQF:可以用三個框架來概括:Python基礎(chǔ)知識、金融知識、技術(shù)指標(biāo)。CQF與國外不同的是，國內(nèi)的主要應(yīng)用場景是大型投資銀行，價格需求巨大。截止至2021年統(tǒng)計，CQF是全球認證人數(shù)最多的量化金融資格認證。通過CQF可以找到什么工作？感興趣的小伙伴快關(guān)注了！
CQF是做什么的？
1）Python基礎(chǔ)：對于一種編程語言來說，最快捷的學(xué)習(xí)方式是多寫代碼，在學(xué)習(xí)Python基本語法、數(shù)據(jù)類型、操作方法、流程控制和功能設(shè)計的基礎(chǔ)上進行多練習(xí)。許多平臺，如?？途W(wǎng)，leetcode，都提供了在線練習(xí)的功能，它們能幫助你迅速地提高編程能力。
2）金融知識：入門階段所要掌握的金融知識并非難事，要了解所投資標(biāo)的市場的運作規(guī)律，以A股和美股為例：A股與美股在交易時，股票的最小化、漲跌幅限制、結(jié)算方式、熔斷機制等各有不同，投資者只有把握投資標(biāo)的市場等操作規(guī)則，才能量化其價值，完成程序化交易。
3）技術(shù)性指標(biāo)：通過圖表分析，研究市場行為反應(yīng)，從而推測價格的變化趨勢。一般的技術(shù)指標(biāo)很多，分類也不一樣，初學(xué)者只要掌握一些比較常用的技術(shù)指標(biāo)，明白它的含義，如何計算和使用就可以了。
通過CQF可以找到什么工作？
1-量化分析師/研究員。
量化分析師/研究員簡介：
證券商量化研究主要集中在權(quán)益類和固收類，如股票的多因子模型研究、固定收益資產(chǎn)投資研究模型等，這幾個崗位要求比較熟悉國內(nèi)金融市場的背景，以及諸如大型資產(chǎn)配置、風(fēng)險模型等金融基礎(chǔ)知識，同時由于需要進行大量數(shù)據(jù)分析，對于編程能力有某些要求，python是主流。讀懂財務(wù)方面的外國文獻，并實施相關(guān)的模型也是一項重要技能，所以英語和完成論文模型也是必不可少的技能。
2-量化交易員
量化交易員簡介：由于交易與資金直接相關(guān)，量化研究也好，基本面分析也罷，最終都要在交易中落實，無論證券公司、期貨公司或私募基金，對交易者的要求都比較高，最后都要在交易中落實，因此，量化交易的重要性不言而喻。
期交所的做市商部是一個交易部門，經(jīng)常在各大招聘網(wǎng)站上招聘交易員，近幾年期貨公司做市業(yè)務(wù)迅速發(fā)展，對于具有一定財務(wù)基礎(chǔ)和編程能力的人才需求大大增加，期貨做市部門包括場內(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。而且OTC市場對期權(quán)定價的要求更高，主要是制定期權(quán)合同，撮合客戶交易。
3-量化開發(fā)的工程師。
量化開發(fā)的工程師：與量化研究和交易員相比，量化開發(fā)需要知道更多與編程有關(guān)的東西，而且還需要學(xué)習(xí)更多軟件開發(fā)工具，如版本管理git、如果需要進行算法交易開發(fā)，那么數(shù)據(jù)庫SQL、Linux操作系統(tǒng)等都需要堅實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，日常量化開發(fā)主要是滿足交易者日常交易的需求，與量化研究相比，交易Quant的實現(xiàn)策略和算法、開發(fā)交易Quant所用的交易工具等更為密切，由于Quants要求開發(fā)者提供交易工具，包括算法的實現(xiàn)，策略執(zhí)行中的問題處理，交易數(shù)據(jù)統(tǒng)計等。定量研究則更傾向于面向顧客提供有價值的研究報告。
以上就是【通過CQF可以找到什么工作？】的全部解答，如果你想要學(xué)習(xí)更多這方面的【CQF國際數(shù)量金融工程師】的知識，歡迎大家前往高頓CQF頻道! 
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