1、數(shù)理基礎(chǔ)好
CQF考試涉及到大量的計(jì)算考題,這就要求大家在掌握高數(shù)基礎(chǔ)的同時(shí),還必須要熟悉運(yùn)用微積分、概率論等數(shù)理知識(shí),所以需要考生有扎實(shí)的數(shù)理基礎(chǔ)功底。
2、英語(yǔ)能力強(qiáng)
CQF目前設(shè)置的是全英語(yǔ)考試,這也直接導(dǎo)致英語(yǔ)能力不好的中國(guó)考生不適合報(bào)考。不過(guò)大家也不用擔(dān)心,只需要擁有大學(xué)四級(jí)英語(yǔ)的讀寫能力就夠了,要求不算是很高。
3、本科學(xué)歷
學(xué)歷其實(shí)并不是硬性條件,只是要想理解掌握CQF的考試相關(guān)內(nèi)容,就需要考生具備一定的數(shù)理基礎(chǔ),具備本科學(xué)歷,能夠?qū)⒏邤?shù)知識(shí)活學(xué)活用,對(duì)CQF考試更有幫助。
崗位一:量化分析/研究員。
證券公司量化研究主要集中于權(quán)益類和固收類,如股票的多因子模型研究、定息資產(chǎn)投資研究模型等;這些職位需要對(duì)國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)有更多的了解,以及一些金融基礎(chǔ)知識(shí),如大型資產(chǎn)配置,風(fēng)險(xiǎn)模型,又因?yàn)橐M(jìn)行大量的數(shù)據(jù)分析,對(duì)編程能力也有一定的要求,python是主流。
崗位二:量化交易者。
數(shù)量型交易者的介紹:因?yàn)榻灰着c資金有直接關(guān)系,量化研究或基本面分析,最終是要在交易中實(shí)現(xiàn),不管證券公司、期貨公司還是私募基金,對(duì)交易者的要求都很高,最終要在交易中實(shí)現(xiàn),數(shù)量化的重要性不言自明。
證券交易所的做市商部是一個(gè)交易部門,經(jīng)常在主要招聘網(wǎng)站上招聘交易員,近年來(lái)期貨公司做市業(yè)務(wù)發(fā)展迅速,對(duì)有一定財(cái)務(wù)基礎(chǔ)和編程能力的人才需求大幅增長(zhǎng),期貨做市部門包括場(chǎng)內(nèi)做市和場(chǎng)外做市商,場(chǎng)外市場(chǎng)主要以場(chǎng)外期權(quán)和期貨套利為主。而OTC市場(chǎng)對(duì)期權(quán)定價(jià)要求較高,主要是制定期權(quán)合約,撮合客戶交易。
崗位三:量化分析/研究員。
量化開(kāi)發(fā)工程師:相對(duì)于量化研究和交易者而言,量化開(kāi)發(fā)需要了解更多編程相關(guān)的知識(shí),此外還有更多的軟件開(kāi)發(fā)工具,比如版本管理git,如果需要進(jìn)行算法交易開(kāi)發(fā),則數(shù)據(jù)庫(kù)SQL,Linux操作系統(tǒng)和其他軟件都需要一個(gè)堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),日常的量化開(kāi)發(fā)主要是為了滿足交易者的日常交易需求,比較而言,交易Quant的實(shí)現(xiàn)策略和算法,交易Quant的開(kāi)發(fā),交易Quant等更接近于量化研究,因?yàn)镼uants需要開(kāi)發(fā)者提供交易工具,包括算法的實(shí)現(xiàn),策略執(zhí)行中的問(wèn)題處理,交易數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等等。量化研究更傾向于為客戶提供有價(jià)值的研究報(bào)告。