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AQF量化金融賺錢嘛?畢了業(yè)找過工作的朋友應該知道，找工作中面試對于我們的錄取有著很大的影響，那么對于量化金融分析師來講，在面試的時候應該注意哪些問題，以及大家關心的AQF量化金融分析師的工資待遇問題，這里小編也都為大家分享一下。

對于量化分析師，有如下幾點可以注意：

崗位職責

招人肯定是希望能夠干活，能干好活，所以你應該重視招聘內容里面的崗位職責，看看用人單位想要什么樣的人。量化分析師的工作內容由不同性質單位決定，如果是公募、保險、銀行機構，這類機構有穩(wěn)定的業(yè)務盈利模式，你就盡可能體現(xiàn)你的label，名校背景、海龜碩士盡量體現(xiàn)出來。

崗位要求

研究你的崗位要求，看看有哪些軟技能哪些硬技能，在簡歷上，盡量把你相關的履歷體現(xiàn)出來，而且要寫具體的項目，越具體越好。舉個例子，最近我們在招運營崗實習生，有個簡歷上寫著：有微信公眾號運營經(jīng)驗，但其實對于用人單位而言，這樣的描述幾乎等于沒有任何價值信息，用人單位記不住，也不太相信你的模糊籠統(tǒng)的稱述。因此可以修改為：曾在201X月-201X月運營XXXX微信公眾號，期間群發(fā)XXX篇文章，每篇文章閱讀量XXX，比之前的閱讀量增長了XXX。因此，建議你根據(jù)崗位要求和你自己的技能，通過特別具體的項目經(jīng)歷體現(xiàn)出你很適合這個崗位。>>>點擊咨詢AQF薪酬

量化架構師還是策略研究員

國內的量化崗位以這兩方面居多，量化架構師是造輪子，策略分析師是會用輪子，兩者的工作重點不一樣，能力要求也不一樣。量化分析師崗位更多的是數(shù)據(jù)分析、開發(fā)策略，因此建議你準備金融工程的一些知識，比如寫出Black Scholes期權定理、Fama-French三因子模型的檢驗步驟、隨機游走、Grach模型、伊藤定理等;數(shù)據(jù)分析是量化分析師的必備技能，因此在面試的時候盡可能體現(xiàn)你這方面的能力。最后，目前的量化分析前沿領域是機器學習/深度學習，如果你在這方面有一些積累，可以反映出來，現(xiàn)在這類人才比較受青睞。

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在談話中，工作能力和學習能力體現(xiàn)出來，你可以介紹你以前的成果，比如什么量化系統(tǒng)、什么模型，但是較好有你的博客主頁或者Github項目，說都會說，要有實際干貨，別人才會信服。

量化金融分析師工資水平

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。

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)。

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、資產組合管理、權益、另類投資等內容。

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。

>>>關于AQF課程知識點有疑問的點我咨詢

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品的交易機制;

2、熟知國內外期貨交易、股市交易的異同點和內在運行機制;

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。

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：面向對象和實盤交易

1.模塊內容整體介紹

2.面向對象、類、實例、屬性和方法

3.創(chuàng)建類、實例、方法

4._init_初始化方法

5.面向對象程序實例

6.繼承的概念及代碼實現(xiàn)

7.面向對象繼承的實戰(zhàn)案例

8.多繼承和量化交易平臺的面向對象開發(fā)思路

9.用面向對象方法實現(xiàn)股債平衡策略

1.1.6. 第六部分實盤模擬交易

基于優(yōu)礦平臺的面向對象策略	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
面向對象實盤交易之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調取實時數(shù)據(jù)、resample
面向對象實盤交易之IB	1.IB實戰(zhàn)平臺介紹及API安裝調試
	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。