現(xiàn)在是量化金融領(lǐng)域的春天!國內(nèi)未來量化趨勢會越來越明顯，各種私募，公募，券商，投行，銀行，基金都開設(shè)有量化相關(guān)崗位，如雨后春筍般成長，所以入行要趁早。那么想從事量化金融分析崗，需要學(xué)習(xí)什么技能好?下面就來介紹下：
如果想做量化，數(shù)學(xué)、統(tǒng)計，是必須掌握的，而且掌握的程度越深越好。這就是為什么，量化公司喜歡招數(shù)學(xué)、統(tǒng)計專業(yè)出身的學(xué)生。一般來說，做量化比較好的，往往學(xué)歷也是美國理工名校，數(shù)學(xué)或統(tǒng)計專業(yè)的PHD。
我們可以在學(xué)歷上專攻數(shù)學(xué)和計算機等理工專業(yè)，但是在證書上補足金融知識。畢竟做量化，還是需要有一些金融基礎(chǔ)的。
量化金融分析師，也有不同的層級
當(dāng)然，量化也是有層級之分的。不同層級，對個人數(shù)理能力的要求，也不盡相同。如果是比較高的層級，去最頭部的量化私募開發(fā)策略模型，親自參與交易。這種路徑，一旦成功，收入是驚人的，在2021年量化最火爆的時候，就有人拿了5000萬元年終獎。這條路的發(fā)展路徑是，讀一個名校本科，然后去美國理工科名校讀博，畢業(yè)后在華爾街量化大廠工作幾年，帶著模型回歸。專業(yè)比較常見的是數(shù)學(xué)或者計算機。物理、通信等相關(guān)理工科專業(yè)也可以。
如果想在券商研究所做金工類研究，寫報告賺工資獎金，那么國內(nèi)本碩名校的學(xué)歷就足夠了，不一定需要赴美讀博。但是數(shù)學(xué)要好，至少數(shù)學(xué)水平，能夠快速看懂海外的量化論文。專業(yè)上依舊是數(shù)學(xué)(含統(tǒng)計)專業(yè)優(yōu)先，然后自學(xué)一些計算機編程，能夠熟練寫Python代碼即可。
如果不是完全的量化交易，只是在工作中需要一定的量化分析，比較典型的，是想做財富管理類工作，F(xiàn)OF(Fund of fund)類工作，對各個基金進行歸因分析，那么也不一定非要學(xué)數(shù)學(xué)，只要有一定的統(tǒng)計基礎(chǔ)，能夠運用常見的統(tǒng)計模型，同時會Python即可。
所以也要看同學(xué)想做的是哪類量化金融分析師。在頭部買方做模型親自下場交易，要求自然是最高的。在賣方寫寫報告，要求略低一些。如果做一些只是需要量化來支持的工作，那么要求自然就最低了，大部分人通過努力，都可以達到。
AQF量化金融分析師學(xué)什么內(nèi)容?
量化金融基礎(chǔ)知識-課程體系
本課程內(nèi)容以學(xué)習(xí)主流交易策略為核心，提供金融基礎(chǔ)知識、量化投資理論、Python編程知識、Python金融數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、量化交易策略回測五個模塊的教學(xué)。學(xué)習(xí)完成后，可以參加《量化金融基礎(chǔ)知識》水平認證考試。在市面課程中，本課程具備課程體系完整、課程內(nèi)容豐富、課程內(nèi)容銜接合適等優(yōu)勢。
金融基礎(chǔ)知識：本部分重點介紹在進行量化投資時需要應(yīng)用到的核心金融基礎(chǔ)知識，包含數(shù)量分析、投資組合理論、財務(wù)報表分析、權(quán)益類投資產(chǎn)品、固定收益類投資產(chǎn)品、衍生產(chǎn)品等。
量化投資理論：本部分重點介紹對于量化投資原理進行全面基礎(chǔ)性介紹，幫助候選人構(gòu)建量化金融分析思維并夯實理論基礎(chǔ)。除此之外，通過常見量化交易策略模型案例，幫助候選人全面了解量化投資全流程。
Python 編程基礎(chǔ)：本部分重點介紹對于Python編程語言的核心語法進行全面基礎(chǔ)性介紹，幫助候選人掌握基礎(chǔ)編程技能，對數(shù)據(jù)分析常用庫NumPy、Pandas等進行全面深入講解，幫助候選人掌握基本Python數(shù)據(jù)分析方法。
Python 金融數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)：本部分重點介紹Python常用數(shù)據(jù)獲取及存儲方法、常用金融數(shù)據(jù)處理方法、金融時間序列分析方法，并通過金融數(shù)據(jù)處理分析實戰(zhàn)案例，幫助候選人深入理解金融數(shù)據(jù)分析的常用方法。
量化交易回測方法：本部分重點介紹通過演示經(jīng)典量化交易策略的Python實現(xiàn)與回測過程，幫助候選人構(gòu)建量化交易策略的基本開發(fā)思路。并通過期權(quán)定價、最優(yōu)化投資組合等案例，幫助候選人全面了解量化金融的實操方法。
量化金融專業(yè)知識與實務(wù)-課程體系
量化金融專業(yè)知識與實務(wù)課程，是為想深入學(xué)習(xí)量化金融的各類人士打造的一款線上實訓(xùn)課程。課程內(nèi)容根據(jù)《量化金融專業(yè)知識與實務(wù)》水平認證考試大綱編寫。課程以實務(wù)應(yīng)用為導(dǎo)向，以主流交易策略為教學(xué)核心，通過案例教學(xué)，帶領(lǐng)學(xué)員熟練掌握Python語言編程，提升策略開發(fā)能力，掌握基本人工智能與機器學(xué)習(xí)算法，并將其運用于量化交易策略的開發(fā)中。
數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)：本部分重點介紹量化金融常用數(shù)據(jù)庫，并詳細介紹SQLite數(shù)據(jù)庫以及使用SQL語言操作數(shù)據(jù)庫的方法。幫助候選人掌握實務(wù)中使用SQL語言的方法。
量化交易策略的Python實現(xiàn)與回測：本部分在《量化金融基礎(chǔ)知識》量化交易回測方法之上，進一步提高了對候選人量化交易策略開發(fā)與回測能力的評價標準，要求候選人能夠獨立完成特定策略開發(fā)與回測流程的編寫。
人工智能與機器學(xué)習(xí)策略：本部分對于目前較為成熟且常用的人工智能與機器學(xué)習(xí)策略進行了系統(tǒng)性介紹，幫助候選人熟悉并掌握基本的人工智能與機器學(xué)習(xí)算法，以及應(yīng)用于量化交易策略開發(fā)對方法。
量化交易實盤：本部分介紹面向?qū)ο缶幊?OOP)思想，以及使用面向?qū)ο蠓椒ù罱炕灰灼脚_的方法。詳細介紹優(yōu)礦平臺和IB平臺的實操方法，幫助候選人了解常用量化交易平臺的操作方法，構(gòu)建面向?qū)ο蟮木幊趟季S。
量化風(fēng)控實戰(zhàn)：本部分介紹銀行、互聯(lián)網(wǎng)金融公司等金融機構(gòu)進行信用風(fēng)險和市場風(fēng)險建模的方法，幫助候選人了解基本風(fēng)險控制量化方法。
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