金融量化分析師說白了就是鑲著金邊的IT民工，但比IT民工薪資要高。它的一般定義是在金融中使用數(shù)學和統(tǒng)計方法實現(xiàn)定量分析的工作，重要的就是需要掌握編程能力，該行業(yè)隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展也越來越時興，不少年輕人也因為高薪而選擇去入行，那么如何從0入行金融量化分析？要不要備考AQF？

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一、數(shù)學打基礎(chǔ)

不管你現(xiàn)在是本科、碩士、還是博士，從0入行量化分析要做的第一節(jié)事即主攻數(shù)學5個項目：微積分、線性代數(shù)、概率、統(tǒng)計、時間序列分析。

微積分和線性代數(shù)：量化的模型搭建基礎(chǔ)

概率和統(tǒng)計：面試重點考察知識點

統(tǒng)計和傳統(tǒng)時間序列：資管公司的量化重點考察知識點

二、苦練編程：C++/Python

如果什么都不會的你，也不了解AQF，建議先不要盯著別的，C++或Python，選一個，把它學到精通，數(shù)據(jù)清洗、模型建立測試等量化主要工作都需要Quant有好的編程功底。

假如學有余力，就繼續(xù)學習除了C++與Python以外的工具，測試模型可Python, Matlab, R，而C++和Java是將已經(jīng)做好的模型加入交易系統(tǒng)中。

而在Quant考察時候，主要會考察C++/Python為主的題目，會問Python相關(guān)的題庫比如pandas、chines。以及最基礎(chǔ)的查詢類語言SQL。還有一部分就是集中在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法，leecode刷題要刷到中級到難的程度，還要多看相關(guān)的書。

三、進行機器學習，NLP

所謂的機器學習簡單的來說，就是通過算法自動的從提供的數(shù)據(jù)中學習，讓我們的程序變得更”聰明“。用機器算法訓練模型，很酷吧。

有機器學習經(jīng)驗的候選人往往能拿到非常核心崗位的offer。而習得該能力最重要的是多讀相關(guān)書籍，進行實操嘗試?；蛘哌M行相關(guān)行業(yè)的實習。

四、提升學歷+增加實習

假如你還是個本科生，想要進入Quant崗位，專業(yè)卻不夠?qū)?，建議報考AQF考試作為敲門磚，還要增加足夠多的實習，或者直接將學歷提升到博士。STEM專業(yè)博士在求職Quant的時候，HR根本不看實習經(jīng)驗。

以上就是【如何從0入行金融量化分析？】的全部解答，一般投行、銀行都會專門的量化分析崗，包括銀行的CCAR, DFAST崗位、Trader、CEM等不同類的公司都需要量化分析師，未來該行業(yè)的發(fā)展也較為明亮，如果想要獲取AQF證書歡迎大家來金程網(wǎng)校咨詢。>>>報名AQF考試點我咨詢

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