在這個充滿挑戰(zhàn)和機(jī)遇的行業(yè)中,我們?nèi)诤狭藬?shù)學(xué)、統(tǒng)計、計算機(jī)科學(xué)和金融等多學(xué)科的知識,運用科技手段來研究金融市場的行為,以及如何利用這些行為來獲取投資回報。在面對日益復(fù)雜的金融市場和激烈的競爭中,傳統(tǒng)的投資方法已經(jīng)不能滿足我們對收益和風(fēng)險控制的要求。因此,量化金融越來越受到關(guān)注和推崇,作為一種創(chuàng)新的投資方法,以其高效性、準(zhǔn)確性和及時性,被越來越多的投資人士和機(jī)構(gòu)所青睞。【涵蓋大部分的考點、重難點】學(xué)霸學(xué)姐的CQF全套備考資料>
值得關(guān)注!量化行業(yè)的職業(yè)發(fā)展問題!
作為一名從事量化金融領(lǐng)域的專業(yè)人士,在這里,我想與大家分享更多有關(guān)于量化金融的知識和解析,希望您在這個行業(yè)中找到屬于自己獨具特色的路途。
1、量化機(jī)構(gòu)最主要的核心競爭點,一是行業(yè)發(fā)展前瞻度、配置能力、交易能力、創(chuàng)新與變革能力、資本市場認(rèn)可度。策略本身的投研能力,管理規(guī)模越大的公司自評分?jǐn)?shù)越高。
2、“暢想未來3年的量化,您能想到哪些關(guān)鍵詞?”調(diào)研發(fā)現(xiàn):人工智能、行業(yè)競爭及基本面量化是行業(yè)最關(guān)注的三個方向,這也與“您個人關(guān)注行業(yè)哪些研究方向”完全吻合,超7成量化人關(guān)注人工智能應(yīng)用;6成關(guān)注高頻數(shù)及因子;58.2%關(guān)注基本面量化。
3、2021年12月及2022年4月,調(diào)研組兩次對行業(yè)提問“您認(rèn)為接下來量化投資會朝著哪些方面演化,變化幅度有多大”,普遍而言,2021年對于各個方向的感知更為強烈,市場普遍認(rèn)可規(guī)范化、智能化是主要發(fā)展方向。
4、59%的受訪者認(rèn)為未來3年量化行業(yè)的集中度會提升,大型機(jī)構(gòu)的管理規(guī)模會越來越大;26%的受訪者認(rèn)為行業(yè)競爭不確定,收益率、規(guī)模、波動率難以平衡;15%受訪者認(rèn)為機(jī)會在肩部機(jī)構(gòu)或中小型機(jī)構(gòu)。
5、調(diào)研發(fā)現(xiàn),量化市場面臨的5大挑戰(zhàn)排序為:市場風(fēng)格變化和極端行情、全球經(jīng)濟(jì)衰退、貨幣政策、地緣整治。
6、量化人認(rèn)為競爭主要來自于量化機(jī)構(gòu)之間內(nèi)部競爭,排序遠(yuǎn)超于其他資管機(jī)構(gòu)以及海外量化機(jī)構(gòu)。
7、相比2021年數(shù)據(jù),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的使用明顯增多,各家機(jī)構(gòu)都在增加模型復(fù)雜度,紛紛使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理各類型任務(wù)。
通過CQF學(xué)習(xí)可以幫助人們掌握量化知識,并將其應(yīng)用于量化行業(yè)。CQF提供金融建模、定價、風(fēng)險管理、計算金融學(xué)、統(tǒng)計學(xué)以及編程的培訓(xùn),這些都是量化金融領(lǐng)域必不可少的技能和知識。通過CQF的學(xué)習(xí),人們可以更好地理解和應(yīng)用金融模型,幫助他們在金融市場中做出更加準(zhǔn)確和科學(xué)的投資決策。此外,CQF還提供實戰(zhàn)項目和現(xiàn)實場景模擬來訓(xùn)練人們?nèi)绾螌⑺鶎W(xué)應(yīng)用于實際項目中。這種對理論知識和實踐結(jié)合的訓(xùn)練,有助于人們更加深入地理解量化金融的應(yīng)用,并為他們在量化行業(yè)的發(fā)展提供更加廣闊的機(jī)遇。
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