CQF主要基于BlackSchores期權(quán)定價公式這一數(shù)學(xué)理論，以及一些非?；A(chǔ)的MachineLearning。但在國內(nèi)，做量化的機(jī)構(gòu)就目前統(tǒng)計數(shù)據(jù)來看，CQF的就業(yè)面還是比較寬廣的。2022年CQF難么？在現(xiàn)今的行業(yè)意味著什么？
一、2022年CQF難么？
當(dāng)前CQF整體難度是有的，盡管考試對英語有一定的要求，但有基本的英文閱讀能力就能學(xué)會，假如英語能力真的很差，高頓也為相關(guān)人群推出了中文CQF課程，學(xué)習(xí)的負(fù)擔(dān)將大大減輕。CQF錄取的學(xué)生還需要有一定的數(shù)學(xué)水平，一般是大學(xué)的高數(shù)難度。假如研究生畢業(yè)，考試前要做過數(shù)3或4的測試就可以了。對于本科學(xué)生，最低的要求是可以通過高數(shù)。若數(shù)學(xué)或程序設(shè)計基礎(chǔ)較差，CQF還安排相關(guān)的前導(dǎo)課程，Primer，可以提早注冊，提前上課，預(yù)習(xí)和準(zhǔn)備。
CQF在報考時沒有相關(guān)的學(xué)歷和從業(yè)限制，在學(xué)校也可以報考，不僅僅是年齡，專業(yè)都沒有特殊限制。非常歡迎對量化財務(wù)有濃厚興趣并有發(fā)展意向的人。
1.考試對英語有一定的要求，有基本的英文閱讀能力，報考學(xué)習(xí)。（假如英語能力真的很差，那就是高頓還推出了中文CQF課程以相關(guān)人群為對象。在這種情況下，學(xué)習(xí)的負(fù)擔(dān)會大大減輕。）
2.考試要求學(xué)員具有一定的數(shù)學(xué)水平，通常是二高二高的難度。假如研究生畢業(yè)，考試前要做過數(shù)3或4的測試就可以了。對于本科學(xué)生，最低的要求是可以通過高數(shù)。
3.CQF沒有學(xué)歷和行業(yè)的限制，大學(xué)生可報考。
二、在現(xiàn)今的行業(yè)CQF意味著什么？
國外量化投資的發(fā)展已經(jīng)相當(dāng)成熟，近年來國內(nèi)的發(fā)展勢頭也十分迅猛。今后人工智能與數(shù)字經(jīng)濟(jì)，將運(yùn)用專業(yè)量化分析方法對具體的投資業(yè)務(wù)進(jìn)行分析，是量化投資分析師的職業(yè)能力要求。隨著AI浪潮的到來，包括高盛、摩根大通、貝萊德等知名投行和金融機(jī)構(gòu)都在轉(zhuǎn)型和布局人工智能，大量交易員和分析師被自動算法所取代，越來越多的公司依賴于算法進(jìn)行投資決策。根據(jù)Glassdoor的數(shù)據(jù)，2019-2020年間美國量化分析師的平均年薪接近130000美元。
1）就業(yè)推薦崗位：量化交易者。
由于交易與資金直接相關(guān)，量化研究也好，基本面分析也罷，最后都要在交易中落實(shí)，所以股票交易者，不管是證券公司、期貨公司還是私募基金，對交易者的需求都比較大，所以量化交易就顯得尤為重要。
期交所的做市商部是一個交易部門，經(jīng)常會在各大招聘網(wǎng)站上招聘交易員，近幾年期貨公司做市業(yè)務(wù)迅速發(fā)展，對于具有一定財務(wù)基礎(chǔ)和編程能力的人才需求大大增加，期貨做市部門包括場內(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。而且OTC市場對期權(quán)定價的要求更高，主要是制定期權(quán)合同，撮合客戶交易。
2）就業(yè)推薦崗位：量化分析師/研究員。
證券商量化研究主要集中在權(quán)益類和固收類，如股票的多因子模型研究、固定收益資產(chǎn)投資研究模型等，這幾個崗位要求比較熟悉國內(nèi)金融市場的背景，以及諸如大型資產(chǎn)配置、風(fēng)險模型等金融基礎(chǔ)知識，同時由于需要進(jìn)行大量數(shù)據(jù)分析，對于編程能力有某些要求，python是主流。讀懂財務(wù)方面的外國文獻(xiàn)，并實(shí)施相關(guān)的模型也是一項重要技能，所以英語和完成論文模型也是必不可少的技能。
3）就業(yè)推薦崗位：量化發(fā)展工程師。
與量化研究和交易者相比，量化開發(fā)需要知道更多與編程有關(guān)的東西，而且還需要學(xué)習(xí)更多軟件開發(fā)工具，如版本管理git、如果需要進(jìn)行算法交易開發(fā)，那么數(shù)據(jù)庫SQL、Linux操作系統(tǒng)等都需要堅實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，日常量化開發(fā)主要是滿足交易者日常交易的需求，與量化研究相比，交易Quant的實(shí)現(xiàn)策略和算法、開發(fā)交易Quant所用的交易工具等更為密切，由于Quants要求開發(fā)者提供交易工具，包括實(shí)現(xiàn)算法、策略執(zhí)行時出現(xiàn)的問題。

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