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在AQF備考的過程中，有打卡活動，本人雖然不是堅持最久的，但是大家一起學(xué)習(xí)的氛圍會讓人想起高考那會的感覺，覺得似乎也沒那么累了。

范同學(xué)

AQF/FRM 持證人

此文是一個三十有余的中年人的一點點總結(jié)。

個人履歷

簡單介紹一下個人情況，本人本科就讀于西南交通大學(xué)，研究生就讀于中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)，專業(yè)均為環(huán)境工程。英語水平雅思刷到7分。

2014年畢業(yè)，做了大半年專業(yè)相關(guān)工作，覺無趣遂換行，轉(zhuǎn)投金融。開始工作后，開始積累新的知識，也開始了考證的歷程。

先是各種從業(yè)，證券、基金和期貨(最快的時候一個月過兩證)。隨后是含金量更高的證書，當(dāng)時糾結(jié)于FRM還是CFA，行外人覺得FRM時間短，見效快，遂選擇了FRM。繞后就是報班備考(畢竟零基礎(chǔ))最終選擇了金程，從結(jié)果來說這個選擇沒有錯，后花了一年時間，獲得了FRM持證。之后又在金程報了AQF的課程，于18年9月份考過?，F(xiàn)發(fā)現(xiàn)CFA還是繞不過，這是以后幾年的奮斗目標。目前在做期權(quán)交易方面相關(guān)工作。

為什么學(xué)習(xí)及感受

畢業(yè)之后剛開始工作的一兩年間，有種脫離書本束縛的竊喜，然時日越久，內(nèi)心的焦慮就會愈發(fā)明顯。各種類型的壓力自然的接踵而至。終身學(xué)習(xí)成為掌握技能不被社會淘汰的必然之路?？甲C是其中的一個重要選項，尤其是在金融行業(yè)，除了工作經(jīng)驗，證書也是傍身的一項重要加分項。

備考的過程是極其痛苦的過程。難處不在于知識點的艱深難懂，晦暗龐雜(這一點金程的課程能夠幫你解決)。真正難的在于堅持，日復(fù)一日的堅持，專注力的保持。面對各種無效快樂的誘惑，內(nèi)心對于枯燥的聽講做題總結(jié)，能否堅定的相信自己能夠做到自己想做的事。這是一個長期系統(tǒng)工程，非哪天腦袋一熱發(fā)下的宏愿那一刻的自以為是的盲目自信。

在這一點上，金程的梁震宇老師給了我很多支持。老梁的“馬照跑，舞照跳”以及類似的觀點及提示，讓我認識到了備考過程中應(yīng)有的戰(zhàn)略水平。所以選擇好的老師，好的輔導(dǎo)機構(gòu)關(guān)鍵有兩點，一是該機構(gòu)的課程的專業(yè)知識是否確實過硬，這是基礎(chǔ)，一是老師是否有魅力讓你覺得堅持學(xué)習(xí)雖然痛苦但也是快樂的。

備考的過程中有一句話給了我很大的觸動。大致的意思是，面對生活的壓力，如果選擇簡單的路，會越走越難，如果選擇難走的路，會越來越簡單。我堅信每一個選擇在職考證并堅持的人都有這樣的覺悟，此道中人，不論早晚，必將獲得內(nèi)心的平靜。

關(guān)于AQF的認識

量化金融在國外已發(fā)展多年，其趨勢不言而喻。國內(nèi)這方面起步較晚，現(xiàn)在正是上車的較佳時機，等一個事物已經(jīng)蔚然成風(fēng)，跟風(fēng)者通常獲得的收益連平均水平都達不到。

那為什么是金程，客觀的說，課程初期的視頻和課件其實不太友好，這是不足之處，但眼光稍微放大一點，在同類型的課程中，AQF的課程是性價比較高，課程設(shè)計最為全面合理，內(nèi)容也是較貼近實戰(zhàn)的。另外金程的老師也是非常nice的。在備考的過程中，有打卡活動，本人雖然不是堅持最久的，但是大家一起學(xué)習(xí)的氛圍會讓人想起高考那會的感覺，覺得似乎也沒那么累了。不過我還是要吐槽，最后抽獎的時候僅當(dāng)了個陪練，憂傷辣么大。

(點擊上圖了解課程詳情)

總結(jié)

作為零基礎(chǔ)轉(zhuǎn)行的現(xiàn)已是中年大叔的自己回望過去的這幾年，不后悔自己的選擇。最后送給所有能看到此文的朋友以共勉。如果想do something, 那么現(xiàn)在開始永遠是較好的時刻。

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1.1.1. 第一部分：前導(dǎo)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(chǔ)

1.量化投資背景及決策流程

2.量化擇時

3.動量及反轉(zhuǎn)策略

4.基金結(jié)構(gòu)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(fēng)險套利

10.大數(shù)據(jù)和輿情分析

11.機器學(xué)習(xí)

12.高頻交易和期權(quán)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(chǔ)	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(jié)構(gòu)_1.For循環(huán)
	8.函數(shù)
	9.全局和局部變量
	10.模塊
	11.Python當(dāng)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(chǔ)
	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(luò)數(shù)據(jù)讀取_1
	1.數(shù)據(jù)獲取_2.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)讀取_2.tushare
	1.數(shù)據(jù)獲取_2_網(wǎng)絡(luò)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(guān)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(zhuǎn)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(shù)分析相關(guān)策略	3.量化投資與技術(shù)分析_1.技術(shù)分析理論
	3.量化投資與技術(shù)分析_2.CCI策略的Python實現(xiàn)
	3.量化投資與技術(shù)分析_3.布林帶策略的Python實現(xiàn)_1
	3.量化投資與技術(shù)分析_4.SMA和CCI雙指標交易系統(tǒng)
	3.量化投資與技術(shù)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(xué)習(xí)	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_1_機器學(xué)習(xí)算法原理_2_邏輯回歸原理
	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_1_機器學(xué)習(xí)算法原理_3_SVM算法原理
	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_1_機器學(xué)習(xí)算法原理_4_決策樹算法原理
	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_1_機器學(xué)習(xí)算法原理_5_KNN算法原理
	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_1_機器學(xué)習(xí)算法原理_6_神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法了解
	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_1_機器學(xué)習(xí)算法原理_7_K-means算法原理和算法總結(jié)
	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_2_機器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)_1_數(shù)據(jù)集生成原理
	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_2_機器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)_2_數(shù)據(jù)集可視化
	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_2_機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)_2_機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)_2_機器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)_5_SVM算法的python實現(xiàn)
	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_3_機器學(xué)習(xí)算法實戰(zhàn)_6_基于邏輯回歸和SVM的股市趨勢預(yù)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蟆㈩?、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(yīng)遠離、線程控制
	3.IB響應(yīng)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(jié)構(gòu)總覽、響應(yīng)函數(shù)、交易信號、策略展示等全講解。