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上海某高校金融系，應(yīng)該比較符合題目設(shè)定。一年前我看到這個話題的時(shí)候我還在上海一家互聯(lián)網(wǎng)公司實(shí)習(xí)，這家公司是做量化投資的相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施的，比如量化投資研究平臺。雖然當(dāng)時(shí)只是做一些微小的工作，但也算是間接的接觸了量化投資，加之自己平時(shí)會拿一些金融工程研報(bào)照著寫寫量化投資策略，至少練練Python還是不錯的，所以我對這個問題也算有一點(diǎn)點(diǎn)發(fā)言權(quán)吧。

傳統(tǒng)金融做不來量化投資這話太絕對了，但是基本符合事實(shí)。原因除了硬技能上的不足，主要還是在于思考問題不夠深，具體地說是沒有具體實(shí)例，思考停留在空想階段。

金融，經(jīng)濟(jì)學(xué)都是高度抽象的學(xué)科，離物理，數(shù)學(xué)這些底層原理太遠(yuǎn)。舉個例子，“社會養(yǎng)老能否替代家庭養(yǎng)老”,這就是一個研究題目，這個題目非常抽象，理工科的課題多半會比這個題目更加具體，比如"A Scalable Bootstrap for Massive Data"(隨便舉個例子)。

大部分學(xué)經(jīng)濟(jì)和金融的同學(xué)平時(shí)不會糾結(jié)于如何定義社會養(yǎng)老，如何定義家庭養(yǎng)老，如何定義替代，如何獲取調(diào)查數(shù)據(jù)?采用什么模型?數(shù)據(jù)滿足模型基本假設(shè)嗎?這些具體問題，尤其在本科階段主要學(xué)習(xí)書本知識的時(shí)候更是如此，沒有這些思考，我就不會想著如何建模，如何獲取數(shù)據(jù)，學(xué)什么編程語言處理數(shù)據(jù)，更不會碰到數(shù)據(jù)太大是不是要學(xué)學(xué)操作系統(tǒng)了?模型太復(fù)雜是不是要看看線性代數(shù) 微積分了?算法復(fù)雜度太高是不是要看看算法導(dǎo)論了，諸如此類的問題。

比學(xué)科抽象更糟糕的事情是金融離日常生活太遙遠(yuǎn)，金融，經(jīng)濟(jì)研究的多半是政策問題，作為學(xué)生不思考也無妨，但是作為計(jì)算機(jī)系的學(xué)生，遇到了segment fault你不查你大作業(yè)就做不完，數(shù)學(xué)系題不會做你考試就得掛。我們金融系大作業(yè)會掛嗎?考試會掛嗎?

所以啊，我們有不思考的權(quán)利。

這樣的享受一直會持續(xù)到你找實(shí)習(xí)的時(shí)候，曾經(jīng)在學(xué)校跟同學(xué)們討論這央行降準(zhǔn)會如何如何影響資本市場的你發(fā)現(xiàn)你的想法一文不值，最后還不是做著一些微小的數(shù)據(jù)手工處理的工作?

原本本科學(xué)過程序設(shè)計(jì)，雖然當(dāng)時(shí)沒好好學(xué)，但是還有一點(diǎn)底子，第一份實(shí)習(xí)結(jié)束后就熟練地使用了Python，當(dāng)時(shí)公司正處于成長階段，技術(shù)主管告訴我，中央已經(jīng)研究決定。。。哦不，公司已經(jīng)研究決定了，你暑假來實(shí)習(xí)。后來我就回去學(xué)了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和C語言，哦還看了李航的統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)，然后就真的遇到了segment fault和題不會做，這些補(bǔ)完之后去實(shí)習(xí)，又發(fā)現(xiàn)硬傷(很慚愧，拖了團(tuán)隊(duì)后腿 )。

去實(shí)習(xí)遇到的第二的任務(wù)要處理的數(shù)據(jù)有4000萬篇新聞，不懂操作系統(tǒng)的我天真的以為我要把幾十個G的東西讀到內(nèi)存里，把我嚇壞了，后來我就上了哈工大李治軍教授的操作系統(tǒng)，然后做做實(shí)驗(yàn)。

　　傳統(tǒng)金融本科做不來量化投資嘛

不僅把那個天真的問題解決了，還順便學(xué)了匯編，加深了C語言的理解，順便看懂了以前看不懂的CSAPP那本書中不少東西。除了數(shù)據(jù)量大，當(dāng)時(shí)還想自己寫logit regression和svm.原來自學(xué)都是在紙上畫畫，真到了自己寫，運(yùn)行不起來還是說明自己不會。

金融學(xué)道路上需要的興趣和自我驅(qū)動力要求太高，能給你指導(dǎo)做研究的導(dǎo)師又太少，尤其是實(shí)證研究。其實(shí)研究的問題是很有意義也很有深度的，用到的知識也很綜合，如果踏踏實(shí)實(shí)做研究，金融學(xué)的同學(xué)未必做不好量化。但是大部分同學(xué)………沒有具體問題指導(dǎo)著的學(xué)習(xí)是很低效的，《the C Programming Language》抱著看一年該不會還是不會，Python書看的再多不自己處理幾份數(shù)據(jù)，做幾個模型該不行也還是不行。學(xué)數(shù)學(xué)的，學(xué)計(jì)算機(jī)的，學(xué)物理的哪一個不是身體力行的去做題，做實(shí)驗(yàn)?金融的差距大概就在這里。

沒有具體問題作為指導(dǎo)，遍歷書本獲得的只能是淺知識，思考的不夠深入，比如天天聽著“信息披露質(zhì)量”而不會想到有人在用公告披露的頻率和數(shù)量來量化，聊著“市場細(xì)分”不會想到有人用聚類算法去實(shí)現(xiàn)。這就是高度抽象帶來的弊端，我們總認(rèn)為聽懂了這些名詞，實(shí)際上我們只看懂了名詞本身，而不知道這些名詞是從哪些實(shí)例中抽象出來的。所以真正涉及“量化”的時(shí)候無從下手。

量化其實(shí)是一門藝術(shù)。

量化金融分析師(簡稱AQF ，Analyst of Quantitative Finance)由量化金融標(biāo)準(zhǔn)委員會(Standard Committee of Quantitative Finance，SCQF)主考并頒證，是代表量化金融領(lǐng)域的專業(yè)水平證書。

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課程適合人群：

金融工程/數(shù)學(xué)專業(yè)背景的同學(xué)/工作人士，希望進(jìn)一步學(xué)習(xí)Python編程以及在量化投資的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用;

非金融工程專業(yè)背景的同學(xué)/工作人士，希望迅速成為寬客;

金融相關(guān)人員，希望學(xué)習(xí)如何系統(tǒng)的做量化策略;

個人投資者，希望系統(tǒng)學(xué)習(xí)掌握量化投資相關(guān)的實(shí)務(wù)技能，從模型開發(fā)，回測，策略改進(jìn)，搭建穩(wěn)定的量化交易系統(tǒng)。

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量化金融分析師AQF核心課程體系：

1、《量化投資基礎(chǔ)》

主要涵蓋了量化投資領(lǐng)域的必備知識，包括：基本面分析、技術(shù)分析、數(shù)量分析、固定收益、資產(chǎn)組合管理、權(quán)益、另類投資等內(nèi)容。

2、《Python語言編程基礎(chǔ)》

包含了Python環(huán)境搭建、基礎(chǔ)語法、變量類型、基本函數(shù)、基本語句、第三方庫、金融財(cái)務(wù)實(shí)例等內(nèi)容。旨在為金融財(cái)經(jīng)人提供最需要的編程方法。

3、《基于Python的經(jīng)典量化投資策略》

包含了最富盛名，最基本的量化交易思想和交易策略。例如：海龜交易模型、Logistics模型、配對交易模型、波動擴(kuò)張模型、Alpha模型、機(jī)器學(xué)習(xí)(隨機(jī)森林模型、主成分分析)、深度學(xué)習(xí)(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))等內(nèi)容。

4、《量化交易系統(tǒng)設(shè)計(jì)》

旨在學(xué)習(xí)量化交易系統(tǒng)的具體知識，包括過濾器，進(jìn)入信號，退出信號，倉位管理等詳細(xì)內(nèi)容，并指導(dǎo)學(xué)員設(shè)計(jì)涵蓋個人交易哲學(xué)的量化交易系統(tǒng)。

5、《量化實(shí)盤交易》

旨在為解決實(shí)際量化交易策略搭建過程中的一些問題提供較優(yōu)解決方案。

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掌握Python及量化投資技能，我們能做什么?

1、熟悉中國主要金融市場及交易產(chǎn)品的交易機(jī)制;

2、熟知國內(nèi)外期貨交易、股市交易的異同點(diǎn)和內(nèi)在運(yùn)行機(jī)制;

3、掌握經(jīng)典量化交易策略細(xì)節(jié)及其背后的交易哲學(xué);

4、掌握金融、編程和建模知識基礎(chǔ)，擁有量化交易實(shí)盤操作能力;

5、具備獨(dú)立自主地研發(fā)新量化交易策略的能力;

6、掌握量化交易模型設(shè)計(jì)的基本框架，以及風(fēng)險(xiǎn)管理和資產(chǎn)組合理論的實(shí)際運(yùn)用;