摘要
陸續(xù)在做CQF持證人訪談,這次是黃同學(xué),目前在一家金融科技創(chuàng)業(yè)公司,同時也是差價合約交易員。
01
為什么想要學(xué)習(xí)CQF?學(xué)完之后的感悟
我在研究生是跨專業(yè)學(xué)習(xí)金融的,因為比較缺乏金融的基礎(chǔ)知識,所以想要學(xué)習(xí)備考CFA和FRM證書來補(bǔ)全金融知識體系。在研究生金融課程中,有選修到一門債券交易的課程,開始逐步對交易感興趣,再加上澳洲的機(jī)器交易氛圍比較濃厚,人工智能技術(shù)的逐步流行,漸漸地想要進(jìn)入人工智能交易領(lǐng)域。
CQF持證
偶然間了解到CQF證書后,在考證學(xué)習(xí)知識體系和交易興趣這兩個因素驅(qū)使下,發(fā)現(xiàn)CQF非常符合我的興趣方向,決定優(yōu)先考取這個證書。
FRM與CQF不同的點在于,F(xiàn)RM可以作為金融工程的基礎(chǔ)學(xué)科,而CQF以傳統(tǒng)的金融工程為基礎(chǔ),疊加前沿的金融領(lǐng)域的課程,考試以編程項目為主,實戰(zhàn)操作性非常強(qiáng)。
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強(qiáng)化概率和隨機(jī)世界的思考方式,相對系統(tǒng)性完整的了解人工智能算法框架,如有監(jiān)督的算法的支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、Boosting,無監(jiān)督算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以及進(jìn)一步的強(qiáng)化學(xué)習(xí)。
逐步踏入覆蓋廣泛且比較前沿的領(lǐng)域,比如課程中會介紹如何用自然語言處理去預(yù)測,也有簡單的量子計算機(jī)的編程及實現(xiàn)編程的途徑。接觸到全球金融各類方向的從業(yè)者,終生學(xué)習(xí)并且能近距離接受國際前沿學(xué)者的理論,偶爾會和國內(nèi)外的協(xié)會成員溝通他們在做的事情,從事的方向。
人的認(rèn)知是不斷需要拓寬的,同時信息能產(chǎn)生價值,協(xié)會經(jīng)常有很多國際上知名的教授開展的關(guān)于量化的一些觀點會議,能近距離接觸到前沿學(xué)者的理論。
02
在學(xué)習(xí)過程中,遇到困難是如何解決的?
學(xué)習(xí)CQF需要編程、數(shù)學(xué)和金融三個專業(yè)的知識相輔相成,而我在編程方面,相對比較熟悉的是只有之前在選修統(tǒng)計學(xué)院課程時接觸到的R語言,而python雖然有自學(xué)過一段時間,但是并不會運(yùn)用。
而CQF的課程雖然也可以用R寫程序代碼,但是主要還是python語言作為主要教學(xué)語言。因此在學(xué)習(xí)過程中,有很多時間都是在python代碼查錯中度過。剛開始經(jīng)常因為一個報錯的問題要花一天的時間來解決。
剛開始學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)部分的時候,聽起來經(jīng)常感覺似懂非懂,微分方程、偏微分方程、二項模型、泰勒展開、BSM、維納過程、概率密度函數(shù)、伊藤引理、布朗運(yùn)動、隨機(jī)微積分、隨機(jī)偏微分、kolmogorov等式、鞅、fubinni’s定理等。
學(xué)數(shù)學(xué)部分那段時間,經(jīng)常是伴隨著數(shù)學(xué)公式入睡,醒來第一個想法就是打開學(xué)習(xí)視頻。
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CQF考試試題發(fā)下來,確實需要一周的時間去讀懂題目的問題,去體會題目背后的真實意思表達(dá),并且需要大量的瀏覽網(wǎng)站去了解題目涉及到的某個知識點背后的含義,也經(jīng)常需要看文獻(xiàn)去追根溯源。
就像我的畢業(yè)論文的主題選的是金融時間序列的深度學(xué)習(xí),使用長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去預(yù)測股票價格趨勢。整個論文研究的脈絡(luò)是從特征工程系統(tǒng)開始,到長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)結(jié)束。
關(guān)于CQF的含金量,可以戳下下方了解:
特征工程的構(gòu)建包含了Self-organized Maps、Variance inflation factor、Random Forest、Recursive feature elimination等方法,之后的長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用了四種模型的對比,包含簡單的LSTM,雙向的LSTM,疊加卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的LSTM等。
03
未來的職業(yè)規(guī)劃
我未來應(yīng)該依舊會從事量化金融領(lǐng)域,但是以何種表現(xiàn)形式或者何種實現(xiàn)路徑暫時未有定論。
相對比較確定的是會繼續(xù)把CFA和FRM證書考下來,完善金融知識體系,相對不太確定的選擇是想要考金融人工智能方向的博士。雖然目前是在金融科技領(lǐng)域創(chuàng)業(yè),但也會想要體驗不同團(tuán)隊的做事風(fēng)格,探索職業(yè)道路的可能性。
在我們整個學(xué)習(xí)的過程中,最開始看到的是露出水面部分的冰山一角,而在冰山之下,通常還有著難以預(yù)計的冰山全貌。
known the known,known the unknown,unknown the known and unknown the unknown。
在講馬爾可夫過程Markov Decision Process這一塊的知識點時講到:
The future is independent of the past given the present.
這雖是馬爾科夫過程的解釋,同時也感覺蘊(yùn)含人生的一些道理。此去經(jīng)年,愿風(fēng)光霽月。
高頓教育
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