量化金融分析師專注于金融行業(yè)中實際正在使用的量化金融技術(shù)，確保所學的技能可以立即投入量化投資的實踐和工作。該課程在不斷發(fā)展以反映當前雇主的需求，涵蓋了量化金融以及先進的機器學習技術(shù)。該課程由CQF協(xié)會授予，由全球領(lǐng)先的培訓公司惠譽集團（Fitch Learning）提供,國內(nèi)并由高頓教育代理。量化投資在國外的發(fā)展和前景相較于國內(nèi)的話是非常成熟的，近幾年，金融行業(yè)改革不斷，國內(nèi)量化投資領(lǐng)域也處于上升趨勢。有很多小伙伴提出了疑問，aqf是什么證書？和cqf是什么關(guān)系？一起跟隨小編來看看！
 

aqf

aqf：國內(nèi)量化金融分析師（簡稱AQF，Analyst of Quantitative Finance）由量化金融標準委員會主考并頒證，是代表量化金融領(lǐng)域的專業(yè)水平證書，是國內(nèi)機構(gòu)自主開發(fā)并推出的證書。

cqf

cqf：國際量化金融國際證書(簡稱CQF，CertificateinQuantitativeFinance)，是由牛津大學博士、英國皇家科學院研究學者、對沖基金創(chuàng)始人PaulWilmott等組成的國際知名的數(shù)量金融專家團隊設(shè)計推出的國際數(shù)量金融工程認證。
cqf總部設(shè)在英國倫敦金融城，美國紐約、中國北京等分別設(shè)立培訓中心。在過去17年來獲得來自世界各地的數(shù)千名量化金融專業(yè)人士的認可，通過CQF的學習，來掌握實用的量化金融技術(shù)。考試通過后由英國CQF總部頒發(fā)證書。

aqf和cqf是什么關(guān)系？

aqf和cqf并沒有什么關(guān)系，aqf是國內(nèi)機構(gòu)效仿cqf推出的一個金融證書。
cqf涉及的知識領(lǐng)域比較廣泛：量化的行為金融學，基于R語音的量化金融，高級投資組合管理，風險預算，Python應(yīng)用，金融科技，基于Python的機器學習，C++，算法交易，高級風險管理，高級波動率模型，交易對手風險建模，復雜計算方法，基于Python的數(shù)據(jù)分析，等內(nèi)容，偏金融工程，和海外各大金融工程專業(yè)課程內(nèi)容類似。所以和動輒幾十萬的金融工程碩士而言，CQF幾萬的學費變得也相對以接受了。cqf主要應(yīng)用場景在于大型投行，有大量的定價需求，會有更多的機器學習的量化策略跟大家講解。

cqf持證推薦崗位

一、量化交易員
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(wù)的蓬勃發(fā)展，對具備金融基礎(chǔ)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(quán)和期貨的套利，而場外做市對期權(quán)定價要求更加，主要工作是制定期權(quán)合約和撮合客戶成交
二、量化分析師/研究員
證券公司的量化研究以權(quán)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(chǔ)知識具備扎實的基礎(chǔ)，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(lǐng)域的外文文獻和實現(xiàn)相關(guān)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。
三、量化開發(fā)工程師
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(guān)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(chǔ)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。

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