量化金融領(lǐng)域的就業(yè)方向和發(fā)展前景都是非常廣闊的。隨著金融行業(yè)的不斷發(fā)展,越來越多的金融機(jī)構(gòu)開始注重風(fēng)險管理和投資分析等方面的工作,這也為cqf量化金融分析師持有人的就業(yè)發(fā)展提供了更多的機(jī)會。
量化金融就業(yè)方向主要有兩類:
1、對于量化IT崗位,需要使用不同的編程語言來實現(xiàn)策略交易系統(tǒng)。根據(jù)交易頻率的不同,可以使用Python、R或Matlab等語言來實現(xiàn)中低頻、低頻的策略研究和交易系統(tǒng);而對于高頻率甚至超高頻的交易系統(tǒng),則需要使用C編程語言,因為C是目前最接近底層開發(fā)的語言。
2、另一個方向則是策略投研崗位,投資標(biāo)的涵蓋股票、期貨、期權(quán)、數(shù)字貨幣和債券等。在大型私募量化機(jī)構(gòu)中,這些崗位分工明確,包括交易系統(tǒng)開發(fā)、量化IT、機(jī)器學(xué)習(xí)、算法實現(xiàn)、數(shù)據(jù)開發(fā)、運(yùn)維、市場、基金運(yùn)營以及策略投研等等,各個崗位完全獨立分開,甚至?xí)M(jìn)行部門細(xì)分。一旦確定了職業(yè)方向,就不允許輕易轉(zhuǎn)崗。
傳統(tǒng)金融主要依靠基本面分析和技術(shù)分析來進(jìn)行投資決策?;久娣治鲋饕峭ㄟ^研究公司的財務(wù)報表、行業(yè)發(fā)展趨勢等因素來評估公司的價值和未來發(fā)展?jié)摿?;技術(shù)分析則是通過研究股票價格和成交量等技術(shù)指標(biāo)來預(yù)測市場走勢。
而量化金融則更加注重數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建。它通過大量的歷史數(shù)據(jù)和統(tǒng)計學(xué)方法來構(gòu)建數(shù)學(xué)模型,并利用這些模型來預(yù)測市場走勢和制定投資策略。相比傳統(tǒng)金融,量化金融更加科學(xué)、精準(zhǔn)和高效。
1、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機(jī)科學(xué)等專業(yè)背景的人士
量化交易需要掌握豐富的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和編程等技能,因此擁有相關(guān)專業(yè)背景的人更容易適應(yīng)量化交易這個領(lǐng)域。
2、金融行業(yè)從業(yè)人員
對于已在金融行業(yè)工作的人員,學(xué)習(xí)量化交易知識可以提升自身競爭力,如果想轉(zhuǎn)型到量化交易領(lǐng)域,將會比其他行業(yè)的人員更容易。
3、對金融市場感興趣并且愿意投入時間和精力學(xué)習(xí)的人士
盡管沒有相關(guān)專業(yè)背景,但只要對金融市場感興趣并愿意投入時間和精力學(xué)習(xí),任何人都有可能成為一名成功的量化交易專家。
如果大家想報考量化金融方面的證書,比如CQF,但是沒有這方面的背景,是一個0基礎(chǔ)考生,那么從0開始學(xué)習(xí)量化金融需要遵循以下五個步驟:
第一步:學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識
數(shù)學(xué)是學(xué)習(xí)量化金融的基礎(chǔ),量化金融的數(shù)學(xué)知識包括微積分、統(tǒng)計學(xué)、線性代數(shù)和概率論等。如果考生數(shù)學(xué)基礎(chǔ)較差,沒有相關(guān)的專業(yè)背景,建議在開始學(xué)習(xí)量化金融之前,先通過免費的數(shù)學(xué)自學(xué)資源,如Coursera、Khan Academy和edX來掌握這些基礎(chǔ)知識。
第二步:學(xué)習(xí)編程基礎(chǔ)知識
編程也是學(xué)習(xí)量化金融的關(guān)鍵所在,最常見的是Python,還有R和MATLAB等編程語言。建議從Python開始學(xué)習(xí),因為它是量化金融領(lǐng)域最常用的編程語言之一。最常見的在線學(xué)習(xí)平臺有Codecademy、Udacity和Coursera、FreeCodeCamp等,這幾個平臺都可以很好的學(xué)習(xí)編程。
第三步:學(xué)習(xí)量化金融理論知識
入門量化金融首先要了解量化金融理論知識,最簡單直接的方法就是閱讀相關(guān)書籍和論文。經(jīng)典的量化金融書籍包括《量化交易:如何建立考生們自己的算法交易業(yè)務(wù)》、《高頻交易》、《統(tǒng)計套利策略》等。此外,考生們還應(yīng)關(guān)注量化金融領(lǐng)域的論壇、博客和社交媒體,這幾個平臺可以很好的了解最新的量化趨勢。
第四步:學(xué)習(xí)量化金融實踐知識
學(xué)習(xí)量化金融還需要掌握實踐知識,包括數(shù)據(jù)處理、回測和交易、算法設(shè)計等方面??忌鷤兛梢酝ㄟ^參加量化金融相關(guān)的實踐課程或?qū)嵺`項目來學(xué)習(xí)這些知識。一些優(yōu)秀的量化金融實踐課程和項目包括Quantopian、QuantConnect、RiceQuant和JoinQuant等。通過參與實踐課程或?qū)嵺`項目,對自己實踐能力的提高很有幫助。
第五步:練習(xí)和實踐
最后就是需要不斷地練習(xí)和實踐??忌鷤兛梢酝ㄟ^模擬交易和回測來練習(xí)和實踐量化金融知識。一些量化交易平臺提供了模擬交易和回測的功能,例如Quantopian、QuantConnect、RiceQuant和JoinQuant等。通過模擬交易和回測,可以提高實際操作能力,不斷優(yōu)化自己的策略。