2022年，CQF在中國(guó)金融業(yè)、人工智能全面開(kāi)放之際，大量外資金融機(jī)構(gòu)和國(guó)內(nèi)金融機(jī)構(gòu)在人才前沿展開(kāi)激烈競(jìng)爭(zhēng)。在中國(guó)市場(chǎng)上，數(shù)量金融工程的標(biāo)準(zhǔn)化認(rèn)證體系尚未成熟，CQF數(shù)量金融工程認(rèn)證是為走向市場(chǎng)化、國(guó)際化的銀行等金融機(jī)構(gòu)培養(yǎng)具備數(shù)量金融工程知識(shí)與技能的高端專業(yè)人才。繼續(xù)與世界金融接軌，讓中國(guó)成為世界第二大經(jīng)濟(jì)體！對(duì)當(dāng)前國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)的突圍瓶頸起到最大作用！也是世界范圍內(nèi)發(fā)展迅速的應(yīng)用認(rèn)證。2022年CQF有用嗎？能找什么工作？我們一起來(lái)看看！
一、2022年CQF有用嗎？
CQF認(rèn)證的目的是向全球金融機(jī)構(gòu)從業(yè)人員提供一種前瞻性的方法，其內(nèi)容涵蓋了當(dāng)今國(guó)際金融市場(chǎng)上的數(shù)量化金融工程理論和實(shí)踐方法，如人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析等。CQF校友會(huì)在量化領(lǐng)域頗具影響力。CQF是一家由90多個(gè)國(guó)家的5000多名量化金融專業(yè)人士組成的國(guó)際量化權(quán)威認(rèn)證。CQF是近18年來(lái)國(guó)際量化金融領(lǐng)域較為前沿的證書(shū)，目前在國(guó)內(nèi)外尚無(wú)可匹敵。
二、什么是CQF？
CQF是“量化金融國(guó)際證書(shū)”(CertificateinQuantitativeFinance)的縮寫(xiě)，PaulWilmott博士和著名的金融工程學(xué)家、全球量化投資創(chuàng)始人PaulWilmott博士和他的專家團(tuán)隊(duì)于2003年在英國(guó)創(chuàng)立。CQF“國(guó)際數(shù)量金融工程認(rèn)證”(CertificateinQuantitativeFinance)的縮寫(xiě)，CQF協(xié)會(huì)屬于著名的惠譽(yù)集團(tuán)(FitchLearning)，是目前世界范圍內(nèi)絕無(wú)僅有的量化投資權(quán)威認(rèn)證，他是由牛津大學(xué)博士、英國(guó)皇家科學(xué)院的研究學(xué)者、對(duì)沖基金創(chuàng)始人PaulWilmott等組成的國(guó)際數(shù)學(xué)家團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)推出的一批國(guó)際金融工程認(rèn)證。
三、CQF能找什么工作？
當(dāng)前，我國(guó)量化金融所提供的崗位主要有證券公司、私募基金、期貨公司、網(wǎng)絡(luò)公司等，由于各自從事的業(yè)務(wù)不同，對(duì)量化金融從業(yè)人員的工作方向和內(nèi)容也各不相同。通過(guò)崗位類型分析，量化財(cái)務(wù)相關(guān)的專業(yè)主，包括：量化研究員、量化分析師、量化交易員和量化開(kāi)發(fā)工程師等；
1.工作方向：量化交易者。
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(shí)，無(wú)論證券公司、期貨公司或私募基金，對(duì)交易者的要求都比較高，最后都要在交易中落實(shí)，因此，量化交易的重要性不言而喻。期貨業(yè)的做市商部門(mén)是一個(gè)交易部門(mén)，經(jīng)常在各大招聘網(wǎng)站上招聘交易員，近幾年來(lái)，期貨公司做市業(yè)務(wù)的興起，對(duì)具有財(cái)務(wù)基礎(chǔ)和編程能力的人才的需求大大增加。
2.工作方向：量化分析師/研究員
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，這兩個(gè)崗位需要比較熟悉國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)的背景，以及諸如大型資產(chǎn)配置、風(fēng)險(xiǎn)模型等金融基礎(chǔ)知識(shí)，同時(shí)由于需要進(jìn)行大量數(shù)據(jù)分析，對(duì)于編程能力有某些要求，python是主流。
3.工作方向：定量化發(fā)展工程師。
與量化研究和交易者相比，量化開(kāi)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(kāi)發(fā)工具，如版本管理git、如果需要進(jìn)行算法交易開(kāi)發(fā)，那么數(shù)據(jù)庫(kù)SQL、Linux操作系統(tǒng)等都需要堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，日常量化開(kāi)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(shí)現(xiàn)策略和算法、開(kāi)發(fā)交易Quant所用的交易工具等更加緊密地聯(lián)系在一起。
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