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　　現(xiàn)在是量化金融領(lǐng)域的春天!國(guó)內(nèi)未來(lái)量化趨勢(shì)會(huì)越來(lái)越明顯，各種私募，公募，券商，投行，銀行，基金都開(kāi)設(shè)有量化相關(guān)崗位，如雨后春筍般成長(zhǎng)，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(lái)介紹下：

　　如果想做量化，數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)，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(jì)專業(yè)出身的學(xué)生。一般來(lái)說(shuō)，做量化比較好的，往往學(xué)歷也是美國(guó)理工名校，數(shù)學(xué)或統(tǒng)計(jì)專業(yè)的PHD。

　　我們可以在學(xué)歷上專攻數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)等理工專業(yè)，但是在證書(shū)上補(bǔ)足金融知識(shí)。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(jí)

　　當(dāng)然，量化也是有層級(jí)之分的。不同層級(jí)，對(duì)個(gè)人數(shù)理能力的要求，也不盡相同。如果是比較高的層級(jí)，去最頭部的量化私募開(kāi)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(shí)候，就有人拿了5000萬(wàn)元年終獎(jiǎng)。這條路的發(fā)展路徑是，讀一個(gè)名校本科，然后去美國(guó)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(jiàn)的是數(shù)學(xué)或者計(jì)算機(jī)。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(xiě)報(bào)告賺工資獎(jiǎng)金，那么國(guó)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(jì))專業(yè)優(yōu)先，然后自學(xué)一些計(jì)算機(jī)編程，能夠熟練寫(xiě)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(cái)富管理類工作，F(xiàn)OF(Fund of fund)類工作，對(duì)各個(gè)基金進(jìn)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(jì)基礎(chǔ)，能夠運(yùn)用常見(jiàn)的統(tǒng)計(jì)模型，同時(shí)會(huì)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(chǎng)交易，要求自然是最高的。在賣方寫(xiě)寫(xiě)報(bào)告，要求略低一些。如果做一些只是需要量化來(lái)支持的工作，那么要求自然就最低了，大部分人通過(guò)努力，都可以達(dá)到。

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　　AQF量化金融分析師學(xué)什么內(nèi)容?

　　量化金融基礎(chǔ)知識(shí)-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(shí)、量化投資理論、Python編程知識(shí)、Python金融數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、量化交易策略回測(cè)五個(gè)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(shí)》水平認(rèn)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(shì)。

　　金融基礎(chǔ)知識(shí)：本部分重點(diǎn)介紹在進(jìn)行量化投資時(shí)需要應(yīng)用到的核心金融基礎(chǔ)知識(shí)，包含數(shù)量分析、投資組合理論、財(cái)務(wù)報(bào)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(diǎn)介紹對(duì)于量化投資原理進(jìn)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(shí)理論基礎(chǔ)。除此之外，通過(guò)常見(jiàn)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(diǎn)介紹對(duì)于Python編程語(yǔ)言的核心語(yǔ)法進(jìn)行全面基礎(chǔ)性介紹，幫助候選人掌握基礎(chǔ)編程技能，對(duì)數(shù)據(jù)分析常用庫(kù)NumPy、Pandas等進(jìn)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(diǎn)介紹Python常用數(shù)據(jù)獲取及存儲(chǔ)方法、常用金融數(shù)據(jù)處理方法、金融時(shí)間序列分析方法，并通過(guò)金融數(shù)據(jù)處理分析實(shí)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(cè)方法：本部分重點(diǎn)介紹通過(guò)演示經(jīng)典量化交易策略的Python實(shí)現(xiàn)與回測(cè)過(guò)程，幫助候選人構(gòu)建量化交易策略的基本開(kāi)發(fā)思路。并通過(guò)期權(quán)定價(jià)、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(shí)操方法。

量化金融專業(yè)知識(shí)與實(shí)務(wù)

　　量化金融專業(yè)知識(shí)與實(shí)務(wù)-課程體系

　　量化金融專業(yè)知識(shí)與實(shí)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(shí)訓(xùn)課程。課程內(nèi)容根據(jù)《量化金融專業(yè)知識(shí)與實(shí)務(wù)》水平認(rèn)證考試大綱編寫(xiě)。課程以實(shí)務(wù)應(yīng)用為導(dǎo)向，以主流交易策略為教學(xué)核心，通過(guò)案例教學(xué)，帶領(lǐng)學(xué)員熟練掌握Python語(yǔ)言編程，提升策略開(kāi)發(fā)能力，掌握基本人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并將其運(yùn)用于量化交易策略的開(kāi)發(fā)中。

　　數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)：本部分重點(diǎn)介紹量化金融常用數(shù)據(jù)庫(kù)，并詳細(xì)介紹SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)以及使用SQL語(yǔ)言操作數(shù)據(jù)庫(kù)的方法。幫助候選人掌握實(shí)務(wù)中使用SQL語(yǔ)言的方法。

　　量化交易策略的Python實(shí)現(xiàn)與回測(cè)：本部分在《量化金融基礎(chǔ)知識(shí)》量化交易回測(cè)方法之上，進(jìn)一步提高了對(duì)候選人量化交易策略開(kāi)發(fā)與回測(cè)能力的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，要求候選人能夠獨(dú)立完成特定策略開(kāi)發(fā)與回測(cè)流程的編寫(xiě)。

　　人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)策略：本部分對(duì)于目前較為成熟且常用的人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)策略進(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)算法，以及應(yīng)用于量化交易策略開(kāi)發(fā)對(duì)方法。

　　量化交易實(shí)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_(tái)的方法。詳細(xì)介紹優(yōu)礦平臺(tái)和IB平臺(tái)的實(shí)操方法，幫助候選人了解常用量化交易平臺(tái)的操作方法，構(gòu)建面向?qū)ο蟮木幊趟季S。

　　量化風(fēng)控實(shí)戰(zhàn)：本部分介紹銀行、互聯(lián)網(wǎng)金融公司等金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)建模的方法，幫助候選人了解基本風(fēng)險(xiǎn)控制量化方法。

量化金融專業(yè)知識(shí)