FRM持證人，李同學在考過FRM后表示：“ FRM是飄在天上的理論，需要AQF技術將其落地”于是，完成FRM考試后，他開始了AQF的學習。
“距離AQF考試僅剩17天，在自12月初到2月末的3個月時間內(nèi)，我經(jīng)歷了從編程小白到已基本掌握精髓的準AQF的成長過程，回憶起最初學習AQF的初衷，就是一句話：FRM是飄在天上的理論，需要用AQF的技術將其落地，說白了，學AQF是為了將FRM的思想通過高效的編程運用出來，現(xiàn)在看來，是實現(xiàn)了一部分了。”
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參加今年9月份AQF考試的田同學在學習AQF過程中也有相似的感悟，他在AQF備考訓練營打卡活動中說：“感覺CFA和FRM的知識可以逐漸應用進去了，可以漸漸通過代碼來實現(xiàn)一些理論性的東西了。“
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量化金融分析師AQF不僅俘獲了FRM同學的心，更有不少CFA同學在備考時選擇【CFA+AQF】齊頭并進：“AQF和CFA一起看有點辛苦，但要堅持最后2個月的沖刺!挑戰(zhàn)下極限!加油加油。“
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FRM(Financial Risk Manager)是全球金融風險管理領域的資格認證，由美國“全球風險管理協(xié)會”(Global Association of Risk Professionals )GARP設立。
風險管理涵蓋眾多領域，包括金融數(shù)量分析、市場風險、信用風險、操作風險、基金投資風險、會計、法律等內(nèi)容。
考試結束后，讓我們用最精簡的話概括一下，F(xiàn)RM體系試圖幫助你探求三個問題的答案：
1.什么是金融風險?2.如何度量金融風險?3.量化后的金融風險，如何去管理?
FRM體系被發(fā)明已久很多風險度量方法，如Mean-Variance、VaR、蒙特卡洛隨機過程、GARCH等等模型都曾長期被束之高閣，除了股票量化交易以外的領域鮮有人知(因為股票交易電子化程度足夠高)。
而量化風控長久以來所面對的尷尬，可以打個形象的比方，就是在電(大數(shù)據(jù))還沒被發(fā)明前，數(shù)學家已經(jīng)發(fā)明了收音機(量化模型)。
未來已來，我等作為傳統(tǒng)銀行風控體系生產(chǎn)出來的產(chǎn)品，為了不被歷史的車輪壓得粉碎，必然只能主動迭代，迎接全面量化風控時代的到來。
AQF(Analyst of Quantitative Finance)量化金融分析師是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。
量化金融分析師證書考試分為五大科目，分別為《量化投資基礎》、《Python語言編程入門》、《基于Python的經(jīng)典量化投資策略》、《交易系統(tǒng)設計》、《量化實盤交易》。證書要求學員掌握量化投資基礎、Python編程基礎、經(jīng)典量化交易策略以及交易系統(tǒng)設計思想。
通過學習，每一個AQF持證人，都將取得以下收獲：
● 熟悉中國主要金融市場及交易產(chǎn)品的交易機制;
● 熟知國內(nèi)外期貨交易、股市交易的異同點和內(nèi)在運行機制;
● 掌握經(jīng)典量化交易策略細節(jié)及其背后的交易哲學;
● 掌握金融、編程和建模知識基礎，擁有量化交易實盤操作能力;
● 具備獨立自主地研發(fā)新量化交易策略的能力;
● 掌握量化交易模型設計的基本框架，以及風險管理和資產(chǎn)組合理論的實際運用;
● 掌握從策略思想—>策略編寫—>策略實現(xiàn)的完整量化投資決策過程;
● 具備量化投資實戰(zhàn)交易能力。
學習AQF的學習，通過量化實戰(zhàn)交易加深對FRM理論知識的理解，從而靈活運用FRM理論理論知識用于實戰(zhàn)投資。
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。
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課程適合人群：
金融工程/數(shù)學專業(yè)背景的同學/工作人士，希望進一步學習Python編程以及在量化投資的實戰(zhàn)應用;
非金融工程專業(yè)背景的同學/工作人士，希望迅速成為寬客;
金融相關人員，希望學習如何系統(tǒng)的做量化策略;
個人投資者，希望系統(tǒng)學習掌握量化投資相關的實務技能，從模型開發(fā)，回測，策略改進，搭建穩(wěn)定的量化交易系統(tǒng)。
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(點擊上圖了解課程詳情)
量化金融分析師AQF核心課程體系：
1、《量化投資基礎》
主要涵蓋了量化投資領域的必備知識，包括：基本面分析、技術分析、數(shù)量分析、固定收益、資產(chǎn)組合管理、權益、另類投資等內(nèi)容。
2、《Python語言編程基礎》
包含了Python環(huán)境搭建、基礎語法、變量類型、基本函數(shù)、基本語句、第三方庫、金融財務實例等內(nèi)容。旨在為金融財經(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、波動擴張模型、Alpha模型、機器學習(隨機森林模型、主成分分析)、深度學習(人工神經(jīng)網(wǎng)絡)等內(nèi)容。
4、《量化交易系統(tǒng)設計》
旨在學習量化交易系統(tǒng)的具體知識，包括過濾器，進入信號，退出信號，倉位管理等詳細內(nèi)容，并指導學員設計涵蓋個人交易哲學的量化交易系統(tǒng)。
5、《量化實盤交易》
旨在為解決實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。
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)品的交易機制;
2、熟知國內(nèi)外期貨交易、股市交易的異同點和內(nèi)在運行機制;
3、掌握經(jīng)典量化交易策略細節(jié)及其背后的交易哲學;
4、掌握金融、編程和建模知識基礎，擁有量化交易實盤操作能力;
5、具備獨立自主地研發(fā)新量化交易策略的能力;
6、掌握量化交易模型設計的基本框架，以及風險管理和資產(chǎn)組合理論的實際運用;
7、掌握從策略思想——策略編寫——策略實現(xiàn)餓完整量化投資決策過程;具備量化投資實戰(zhàn)交易能力。
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