隨著金融科技的蓬勃發(fā)展，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)開始反思金融科技部門的定位。金融科技作為行業(yè)底層業(yè)務(wù)邏輯升級(jí)的重要方向，對(duì)于組織能力和人才梯隊(duì)的建設(shè)提出了新命題：一方面部門定位和組織形式更加靈活化、多元化;另一方面，人才市場(chǎng)中復(fù)合型人才的缺口為業(yè)務(wù)推進(jìn)帶來了不確定性和壓力。因此，順應(yīng)量化投資的發(fā)展與繁榮，既懂金融理論知識(shí)又會(huì)程序化交易的專業(yè)量化人員就更具競(jìng)爭(zhēng)力。

　　常規(guī)金融機(jī)構(gòu)人員不懂Python編程語言，不會(huì)使用計(jì)算機(jī)編程語言處理龐大負(fù)責(zé)的金融數(shù)據(jù)，交易活動(dòng)一般依據(jù)個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)判斷，無法利用數(shù)據(jù)及市場(chǎng)信息帶來的有用信息;懂金融理論，不懂程序化交易操作，常規(guī)技術(shù)人員不懂金融理論，往往無法get金融分析師的需求重點(diǎn)。

　　求人不如求己，金融從業(yè)人員如果能自己掌握金融數(shù)據(jù)分析、程序化交易的技能，驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)，可以遠(yuǎn)遠(yuǎn)提高自己的決策能力和效率。

　　但是，自學(xué)量化金融存在太多困難：

　　▲量化平臺(tái)太多，不知道哪個(gè)更適合自己目前的業(yè)務(wù)

　　▲網(wǎng)上資料太多，零基礎(chǔ)無從下手，不知道如何篩選有價(jià)值的資料

　　▲學(xué)習(xí)過程枯燥，進(jìn)程緩慢，從入門到放棄

　　▲遇到疑難，獨(dú)自琢磨，浪費(fèi)大量時(shí)間也沒有很好效果

　　▲大量知識(shí)點(diǎn)，前學(xué)后忘，更不會(huì)融會(huì)貫通

　　▲僅僅只是編程語言的學(xué)習(xí)卻沒有完整的項(xiàng)目經(jīng)歷，不能讓人信服

　　......

　　確實(shí)，新手入門量化金融不是一件容易的事情，尤其對(duì)于在職人士來說，時(shí)間更是稀缺資源，因此掌握科學(xué)的學(xué)習(xí)方法至關(guān)重要。

　　因此，一門適合新手入門且深入學(xué)習(xí)量化金融的課程是必需的，AQF量化金融分析實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目課程就是符合需求的一門課。

　　為什么選擇AQF?

　　AQF量化金融分析實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目課程在借鑒國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家的量化金融分析師執(zhí)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，結(jié)合我國(guó)現(xiàn)代金融領(lǐng)域的實(shí)踐發(fā)展和實(shí)際情況，并通過研究分析相應(yīng)實(shí)戰(zhàn)崗位的專業(yè)要求和工作內(nèi)容，以培養(yǎng)量化金融分析師專業(yè)人員為目標(biāo)，通過【專業(yè)理論+實(shí)戰(zhàn)能力】的訓(xùn)練，培養(yǎng)具備量化分析能力的專業(yè)金融從業(yè)人員。

　　AQF實(shí)訓(xùn)課程內(nèi)容以學(xué)習(xí)主流交易策略為核心，提供前導(dǎo)、量化投資基礎(chǔ)、Python編程知識(shí)、量化交易策略、面向?qū)ο蠛蛯?shí)盤交易、實(shí)盤模擬交易、基于優(yōu)礦的進(jìn)階學(xué)習(xí)，七個(gè)模塊的學(xué)習(xí)。

　　課程為線上課程，總時(shí)長(zhǎng)超120小時(shí)，學(xué)習(xí)沒有時(shí)間地點(diǎn)的限制，可根據(jù)個(gè)人學(xué)習(xí)需求靈活安排學(xué)習(xí)。每位同學(xué)都將會(huì)有3位答疑老師在線實(shí)時(shí)指導(dǎo)，為你解疑答惑。