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量化金融分析師(AQF)|原來成為一名金融礦工(Quant)，也沒有那么難嘛!

就業(yè)形勢大好的Quant領域，也吸引了大批金融學和非金融學生想要分一杯羹，但是能做Quant的專業(yè)學生數(shù)量眾多，到底什么學歷背景才能脫穎而出?

曾經(jīng)刷遍朋友圈的Quant面試噩夢，聽起來似乎讓人望而卻步，但其實作為投行“專為”中國留學生打造的職位卻是給中國學生Sponsor最多的崗位之一。

在了解Quant需要哪些能力之前，你更應該知道Quant是什么?

第一則Quant是做什么的?

Quant分析師設計和實施復雜的模型

，允許金融公司定價和交易證券。他們主要受投資銀行和對沖基金的雇用，但有時候還有商業(yè)銀行，保險公司和管理咨詢公司，除了財務軟件和信息提供商之外。

對于銀行和保險公司而言，工作重點更多的是風險管理而非交易策略。前臺職位通常更加緊張和要求更高，但薪酬更好。

對Quant的需求很高，并受多種趨勢的驅(qū)動：

對沖基金和自動交易系統(tǒng)快速增長

同時增加的復雜性液體和非流動性證券

需要交易員，會計師和銷售代表訪問定價和風險模型

持續(xù)尋求市場中立的投資策略

第二則Quant工作的領域

1)FX

FX就是外匯交易的簡寫.合同趨向于短期,大量的金額和簡單的規(guī)定.所以重點在于很快速度的建立模型.

2)Equities

Equities的意思是股票和指數(shù)的期權.技術偏向于偏微分方程(PDE).它并不是一個特別大的市場.

3)FixedIncome

FixedIncome的意思是基于利息的衍生物.這從市值上來說可能是最大的市場.他用到的數(shù)學會更加復雜因為從根本上來說他是多維的.技術上的技巧會用的很多.他的收入比較高.

4)CreditDerivatives

CreditDerivatives是建立在那些公司債務還清上的衍生產(chǎn)品.他發(fā)展的非?？觳⒂写罅啃枨?所以也有很高的收入.盡管如此,他表明了一些當前經(jīng)濟的泡沫因素.

5)Commodities

Commodities因為最近幾年生活用品價格的普遍漲價,也成為一個發(fā)展迅速的領域.

6)Hybrids

Hybrids是多于一個市場的衍生物市場,典型情況是利息率加上一些其它東西.它主要的優(yōu)勢在于可以學到多種領域的知識.這也是當前非常流行的領域.

(點擊上圖了解課程詳情)

第三則Quant一般在哪些公司工作?

1)商業(yè)銀行(HSBC,RBC)

商業(yè)銀行對你要求少,也給的少.工作會比較穩(wěn)定.

2)投行(高盛,LehmanBrothers)

投行需要大量的工作時間但工資很高.不是很穩(wěn)定的工作.總的來說,美國的銀行收入比歐洲銀行高,但工作時間更長

3)對沖基金(CitadelGroup)

對沖基金需要大量的工作時間和內(nèi)容,他們也處在高速發(fā)展同時不穩(wěn)定的情況中.你可能會得到大量的回報,也可能幾個月后就被開除.

4)會計公司

大型會計公司會有自己的顧問quant團隊.主要的劣勢在于你遠離具體的行為和決策,而且厲害的人更愿意去銀行,所以你比較難找到人請教.

5)軟件公司

外包quant模型變得越來越流行.所以你去軟件公司也是一個選擇.劣勢和會計公司比較類似.

第四則Quant崗位需要知道?

許多金融證券，如期權和敞篷證券，在概念上都很容易理解，但很難精確建模。由于這種隱藏的復雜性，定量中最有價值的技能是與數(shù)學和計算相關的技能，而不是金融。

這是一種定量構建復雜問題的能力，使他們具有價值，而不是他們對公司或市場的具體了解。Quant應該理解的包含以下。

1)數(shù)學概念

微積分(包括微分，積分和隨機)

線性代數(shù)和微分方程

概率和統(tǒng)計

2)主要財務主題

投資理論

股票和利率衍生工具，包括外匯

信用風險產(chǎn)品

一些數(shù)量將專門針對特定產(chǎn)品，如商品，外匯或資產(chǎn)支持證券。

3)計算機能力

軟件技能對工作績效也很重要。C 通常用于高頻交易應用，離線統(tǒng)計分析將在Matlab，SAS，S-PLUS/R或類似軟件包中執(zhí)行。定價知識也可能嵌入在使用Java，NET或VBA創(chuàng)建的交易工具中，并經(jīng)常與Excel集成。蒙特卡洛技術是必不可少的。

4)教育和認證

大多數(shù)公司至少在數(shù)學，經(jīng)濟學，金融或統(tǒng)計學等“定量”學科中尋找碩士學位或者較好是博士學位。在碩士學位金融工程或計算金融也是有效的切入點進行定量的職業(yè)生涯。一般來說，MBA自身不足以獲得量化位置，除非申請人除了在現(xiàn)實世界中具有一定的實踐經(jīng)驗外，還具有非常強的數(shù)學或計算技能。

第五則Quant是職位都有哪些?

在Finance行業(yè)里，越靠近產(chǎn)生P&L的人賺的錢和權利越多(相對壓力和風險也越大)，所以純粹按本職業(yè)發(fā)展前景(whatuwouldmakeinmid30s)來看，排名是：

buysidequantpm/strategist

sellsidequant/algotrader,sellsidestructurer

sellsidedeskquant,buysiderisk

sellsiderisk,sellsidemodelvalidation

AQF：量化金融分析師(簡稱AQF ，Analyst of Quantitative Finance)由量化金融標準委員會(Standard Committee of Quantitative Finance，SCQF)主考并頒證，是代表量化金融領域的專業(yè)水平證書。>>>點擊咨詢AQF證書含金量

AQF量化金融分析師實訓項目學習大綱

1.1.1. 第一部分：前導及課程介紹

1.AQF核心課程

2.量化策略的Python實現(xiàn)和回測

3.整體代碼介紹

1.1.2. 第二部分：量化投資基礎

1.量化投資背景及決策流程

2.量化擇時

3.動量及反轉策略

4.基金結構套利

5.行業(yè)輪動與相對價值

6.市場中性和多因子

7.事件驅(qū)動

8.CTA_1（TD模型）

9.統(tǒng)計套利_低風險套利

10.大數(shù)據(jù)和輿情分析

11.機器學習

12.高頻交易和期權交易

13.其他策略和策略注意點

1.1.3. 第三部分：Python編程知識

Python語言環(huán)境搭建	1.Python語言環(huán)境搭建
Python編程基礎	1.python數(shù)字運算和Jupyter notebook介紹
	2.字符串
	3.Python運算符
	4.Tuple和List
	5.字典
	6.字符串格式化
	7.控制結構_1.For循環(huán)
	8.函數(shù)
	9.全局和局部變量
	10.模塊
	11.Python當中的重要函數(shù)
Python編程進階	1.Numpy數(shù)據(jù)分析精講
Python編程進階	2.Pandas數(shù)據(jù)分析詳解
數(shù)據(jù)可視化	1.Pandas內(nèi)置數(shù)據(jù)可視化
	2.Matplotlib基礎
	3.Seaborn
金融數(shù)據(jù)處理實戰(zhàn)	1.數(shù)據(jù)獲取_1.本地數(shù)據(jù)讀取
	1.數(shù)據(jù)獲取_2.網(wǎng)絡數(shù)據(jù)讀取_1
	1.數(shù)據(jù)獲取_2.網(wǎng)絡數(shù)據(jù)讀取_2.tushare
	1.數(shù)據(jù)獲取_2_網(wǎng)絡數(shù)據(jù)讀取_3.文件存儲
	2.金融數(shù)據(jù)處理_1.同時獲取多只股票
	2.金融數(shù)據(jù)處理_2.金融計算
	2.金融數(shù)據(jù)處理_3.檢驗分布和相關性
	3.金融時間序列分析_1.Python下的時間處理
	3.金融時間序列分析_2.Pandas時間格式
	3.金融時間序列分析_3.金融數(shù)據(jù)頻率的轉換
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實戰(zhàn)案例_案例1
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實戰(zhàn)案例_案例2_多指標條件選股分析_1
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實戰(zhàn)案例_案例2_多指標條件選股分析_2

1.1.4. 第四部分：量化交易策略模塊

三大經(jīng)典策略	1.三大經(jīng)典策略_1.SMA
	1.三大經(jīng)典策略_2.動量Momentum
	1.三大經(jīng)典策略_3.均值回歸
配對交易策略	2.配對交易
技術分析相關策略	3.量化投資與技術分析_1.技術分析理論
	3.量化投資與技術分析_2.CCI策略的Python實現(xiàn)
	3.量化投資與技術分析_3.布林帶策略的Python實現(xiàn)_1
	3.量化投資與技術分析_4.SMA和CCI雙指標交易系統(tǒng)
	3.量化投資與技術分析_5.形態(tài)識別和移動止損策略
大數(shù)據(jù)輿情分析策略	4.大數(shù)據(jù)輿情分析策略_基于谷歌搜索的大數(shù)據(jù)輿情分析
CTA交易策略	5.CTA交易策略_Aberration趨勢跟蹤系統(tǒng)
量化投資與機器學習	6.量化投資與機器學習_1_機器學習算法原理_2_邏輯回歸原理
	6.量化投資與機器學習_1_機器學習算法原理_3_SVM算法原理
	6.量化投資與機器學習_1_機器學習算法原理_4_決策樹算法原理
	6.量化投資與機器學習_1_機器學習算法原理_5_KNN算法原理
	6.量化投資與機器學習_1_機器學習算法原理_6_神經(jīng)網(wǎng)絡算法了解
	6.量化投資與機器學習_1_機器學習算法原理_7_K-means算法原理和算法總結
	6.量化投資與機器學習_2_機器學習算法實現(xiàn)_1_數(shù)據(jù)集生成原理
	6.量化投資與機器學習_2_機器學習算法實現(xiàn)_2_數(shù)據(jù)集可視化
	6.量化投資與機器學習_2_機器學習算法實現(xiàn)_3_邏輯回歸算法的python實現(xiàn)
	6.量化投資與機器學習_2_機器學習算法實現(xiàn)_4_DT_KNN_NB算法的python實現(xiàn)
	6.量化投資與機器學習_2_機器學習算法實現(xiàn)_5_SVM算法的python實現(xiàn)
	6.量化投資與機器學習_3_機器學習算法實戰(zhàn)_6_基于邏輯回歸和SVM的股市趨勢預測

1.1.5. 第五部分：面向?qū)ο蠛蛯嵄P交易

1.模塊內(nèi)容整體介紹

2.面向?qū)ο?、類、實例、屬性和方?/p>

3.創(chuàng)建類、實例、方法

4._init_初始化方法

5.面向?qū)ο蟪绦驅(qū)嵗?/p>

6.繼承的概念及代碼實現(xiàn)

7.面向?qū)ο罄^承的實戰(zhàn)案例

8.多繼承和量化交易平臺的面向?qū)ο箝_發(fā)思路

9.用面向?qū)ο蠓椒▽崿F(xiàn)股債平衡策略

1.1.6. 第六部分實盤模擬交易

基于優(yōu)礦平臺的面向?qū)ο蟛呗?/p>	1.優(yōu)礦平臺介紹
	2.優(yōu)礦平臺回測框架介紹
	3.優(yōu)礦框架之context對象、account和position對象
	4.優(yōu)礦其它重要操作
	5.優(yōu)礦之小市值因子策略
	6.優(yōu)礦之雙均線策略
	7.優(yōu)礦之均值回歸策略
	8.優(yōu)礦之單因子策略模板
	9.優(yōu)礦之多因子策略模板
	10.優(yōu)礦之因子數(shù)據(jù)處理：去極值和標準化
面向?qū)ο髮嵄P交易之Oanda	1.Oanda平臺介紹和賬戶配置
	2.Oanda賬戶密碼配置和交易框架原理
	3.Oanda鏈接賬戶并查看信息
	4.Oanda API獲取歷史數(shù)據(jù)
	5.Oanda市價單和交易狀態(tài)查詢
	6.Oanda高級交易訂單
	7. Oanda其它高級功能
	8. Oanda實戰(zhàn)ADX策略全講解：策略邏輯、數(shù)據(jù)讀取、歷史數(shù)據(jù)處理、可視化、實時數(shù)據(jù)和實時交易
	9. Oanda通過實時數(shù)據(jù)API調(diào)取實時數(shù)據(jù)、resample
面向?qū)ο髮嵄P交易之IB	1.IB實戰(zhàn)平臺介紹及API安裝調(diào)試
	2.IB實戰(zhàn)平臺請求和響應遠離、線程控制
	3.IB響應函數(shù)wrapper講解
	4.IB請求函數(shù)及合約定義
	5.IB程序化下單、倉位及賬戶查詢
	6.IB三均線交易_金字塔倉位下單控制模型實盤交易之策略原理、線程控制原理、策略結構總覽、響應函數(shù)、交易信號、策略展示等全講解。