我是在2022年上半年參加的CQF項目,人在上海。最開始做IBD,但是沒法長期熬夜了,所以想著給自己找個退路。平時自己有做交易,國內(nèi)的量化資管在20年,21年都是融資大年,所以想著儲備下技能,看看后面有沒有機會去量化私募基金或者投行的自營部門。因為是商科的本碩,所以最初在接觸CQF項目的時候內(nèi)心不是很有底氣,所以提前看了普林斯頓的三劍客教材,比較有啟發(fā)。在某站上白嫖了MIT的線性代數(shù),布朗運動,金融數(shù)學(xué),隨機過程,伊藤積分,鞅等,算是稍微有點基礎(chǔ)了。
CQF持證
沒記錯的話是從3月中旬開始考試的。第一次考試的內(nèi)容相對簡單,憑借商科的底子還是可以應(yīng)對大部分題目的。對于做資產(chǎn)配置,就是投行的資管部或者PB,family office這些業(yè)務(wù),之前沒有接觸過,學(xué)起來非常有意思。
第一次對于數(shù)學(xué)的符號,均值可以代表收益,方差代表風險,然后整個投資組合給定目標收益比如10%(年化),風險波動(5%),然后去計算資產(chǎn)配置的比重。這個非常有意思的,算是FOF研究的實習(xí)的一部分內(nèi)容,以后如果有想去做FOF的同學(xué),可以結(jié)合這個題目,最后的final去選第一個資產(chǎn)配置的選題,我們那一期呢限定用black-litterman模型去做資產(chǎn)配置,就是在馬科維茨馬老爺子的CAPM模型的基礎(chǔ)上進行優(yōu)化。會用到一部分偏微分方程去算拉格朗日參數(shù),這個正課都是有講的,難度還好。主要是用Excel也可以做不影響評分,所以對我這類代碼不是很強的選手來說還比較友好。
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第一次考試結(jié)束之后一個月,迎來第二次考試??碱}就一道題,這個題目在final里面應(yīng)用的話推薦想去投行做期權(quán)的選手深耕一下。因為題目就一道題,給奇異期權(quán)定價。種類呢每年都會換。其次還要研究對期權(quán)價值影響最大的希臘字母(Greeks)。希臘字母不需要全都做分析,選自己感興趣的去研究,可視化,得出結(jié)論就可以了。曾經(jīng)畏懼金工沒敢選衍生品定價的選修課,CQF項目會介紹三種衍生品定價的方法,分別是利率二叉樹,有限差分,蒙特卡洛模擬。考試約束只能用蒙特卡洛模擬來做。這次考試就必須上代碼了,后面的也全都是代碼了。當時的狀態(tài)是白天看視頻課,晚上回去敲代碼,具備這種條件是因為上海封城了。家里沒有足夠的吃的,但是精神是吃的很飽。手動Doge。
一個月之后迎來第三次,因為這次呢題目很費解,讀題就花了差不多一周。所以果斷延期了。2周的考試時間延長到了四周。這次考試是啟發(fā)做量化交易策略。機器學(xué)習(xí)有一個特點,非常吃因子,所以因子的有效性,時效性,都需要去做研究。這個后來了解到做量化的朋友才知道,這是實習(xí)生日常挖因子的工作。在機構(gòu)里面有人工因子,有機器挖因子,機器挖因子的算法很多,曾經(jīng)火了一段時間的遺傳算法,大多數(shù)是比較常規(guī)的技術(shù)指標的參數(shù)研究。我當時的題目是用SVM去做,因為股票數(shù)據(jù)不好拿,就果斷用了ETH的。最后模擬交易的收益率年化40%+,很多同班的同學(xué)做成了“避雷針”索性在試卷中明確標注了,策略的虧損不參與考試評分。
兩個月之后考試做final。四個選題,第一個是資產(chǎn)配置,是延續(xù)第一次考試內(nèi)容下來的,我的數(shù)據(jù)沒有那么容易找,果斷pass;第二個題目是pair trading,雖然很感興趣,奈何代碼可能跟不上,也pass;第三個題目是time series in deep learning,可以延續(xù)第三次考試深入去做,ok就你了。在做final的時候主要是把核心算法從SVM做成了LSTM,CNN,RNN等簡單的深度學(xué)習(xí),效果比單純的SVM要好一些。還是非常激動從零基礎(chǔ)來時學(xué)代碼,學(xué)數(shù)學(xué)然后遇到了一群非??蓯鄣腃QFer,大家都非常上進,中間因為難度一度也想過退縮,CSDN直接充了會員,GitHub,kaggle為了這倆網(wǎng)站直接買了一年的梯子,被大神(人家考試拿滿分的)鼓勵了很多,最后還是堅持下來了,索性自己也成功持證,也認識了比較多量化圈子的選手,從最初的仰慕到可以聊聊相關(guān)的話題,切實感覺到了自身的提升,這個項目的知識體系還是非常棒的。
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