從目前國內(nèi)提供量化金融的崗位來看，主要有證券公司、私募基金、期貨公司和互聯(lián)網(wǎng)公司等等，不同的公司因為其從事的業(yè)務不同，決定了從事量化金融的職員的工作方向和內(nèi)容。從職位類型分析，量化金融相關的職業(yè)主要包含：量化研究員、量化分析師、量化交易員和量化開發(fā)工程師等等，雖然具備良好的數(shù)學、編程和金融基礎知識是從事量化金融行業(yè)必不可少的素養(yǎng)，但是不同職位側重點并不相同。
證券公司的量化研究以權益類和固收類為主，比如股票的多因子模型的研究，固定收益類資產(chǎn)投研模型的研究等等，這些職位要求對國內(nèi)金融市場背景相對熟悉，并且對大類資產(chǎn)配置，風險模型等金融基礎知識具備扎實的基礎，同時因為需要大量的數(shù)據(jù)分析，對編程能力具有一定的要求，主流以python為主。閱讀和理解金融領域的外文文獻和實現(xiàn)相關的模型也是重要的技能之一，因此英語和將論文模型實現(xiàn)也是必備技能。
期貨公司招聘量化研究的人主要在研究部門，研究所的工作和證券公司類似，但是主要是國內(nèi)的大宗商品、股指期貨或者股指期權等金融衍生品的研究分析，將研究成果作為研究報告推送給客戶。證券公司和期貨公司的研究所量化研究人員大多數(shù)屬于賣方研究，通過研究書寫研究報告，服務于客戶；當然同一個公司也會存在多部門合作的情況，比如研究部門和交易部門之間協(xié)作等。期貨公司的做市商部門更像是交易部門，這些量化人員從事的是交易員的工作。
私募基金的量化研究人員和交易人員聯(lián)系更加緊密，私募機構人員更少，結構更加簡單，作為買方機構更多的是將研究和實際的投資結合起來創(chuàng)造收益，交易策略的優(yōu)劣將直接影響機構的盈利與否，因此私募對量化研究人員的背景要求非常高。
無論是證券公司、期貨公司還是私募基金對交易員的要求都相對較高，因為交易直接和資金掛鉤，量化研究也好、基本面分析也罷，最終都要落實到交易上，因此，量化交易這一個環(huán)節(jié)顯得尤為的重要。
期貨公司的做市商部門就是一個交易部門，經(jīng)常在各大求職網(wǎng)站上招募交易員，近年來期貨公司做市業(yè)務的蓬勃發(fā)展，對具備金融基礎和編程能力的人才需求大大提高，期貨做市商部門包含場內(nèi)做市和場外做市商，場內(nèi)做市主要是場內(nèi)期權和期貨的套利，而場外做市對期權定價要求更加，主要工作是制定期權合約和撮合客戶成交。
近年來互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字貨幣迅速發(fā)展，數(shù)字貨幣的交易出現(xiàn)了品類齊全的金融衍生品，比如期貨、期權等等，相比于傳統(tǒng)的金融產(chǎn)品，數(shù)字貨幣的合約更加多樣化、監(jiān)管寬松同時門檻低，并且一般都提供了量化接口可以直接使用，吸引了很多的投資者進行交易。
相對于量化研究和交易員，量化開發(fā)需要了解更多的和編程相關的內(nèi)容，也需要學習更多的軟件開發(fā)的工具，比如版本管理git，數(shù)據(jù)庫SQL，Linux操作系統(tǒng)等等，如果是從事算法交易開發(fā)還需要扎實的數(shù)學基礎知識，量化開發(fā)日常的工作主要是支持交易員的日常交易的需求，實現(xiàn)交易的策略和算法，開發(fā)交易Quant使用的交易工具等等，相對于量化研究，量化開發(fā)和量化交易聯(lián)系的更為緊密，因為Quants需要開發(fā)人員提供交易工具，包括算法的實現(xiàn)、策略執(zhí)行過程中問題的處理，交易數(shù)據(jù)統(tǒng)計等等，而量化研究人員更多的面對客戶提供具有價值的研究報告。
近年來國內(nèi)量化金融迅速發(fā)展，相關的職位也再逐漸的細分并且更加具體化，盡管數(shù)學、金融、編程三者時量化金融金融的基礎，但是量化研究的職位需要更多的金融基礎，以此來最為策略的開發(fā)，量化交易人員則需要更多的市場敏感度，或者是發(fā)掘市場機會的嗅覺，量化開發(fā)則需要更多的編程能力和Debug的技能。不斷學習和進步是核心競爭力，近年來機器學習、人工智能崛起，金融領域很多學校也開設的Fintech專業(yè)，學術一般是走在時代的前列，可見這些都是未來的發(fā)展的趨勢，不斷的學習和提升自我，才能未來的競爭中，取得一席之地。CQF的課程設置和實際的金融量化領域關聯(lián)程度較高,并且因為其學術背景濃厚,結合前沿的學術理論和資源,使其學員能夠接觸到最新的行業(yè)的行業(yè)動態(tài).對于想成為想要轉行或者金融其他從業(yè)人員轉換到量化的領域而言,CQF也許是一個不過的跳板。
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