量化金融分析師

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量化金融分析師是一個專有名詞。

中國文字是歷史上最古老的文字之一。也是至今通行的世界上最古老的文字。世界上還沒有任何一種文字像漢字這樣經久不衰。 從甲骨文發展到今天的漢字，已經有數千年的歷史。文字的發展經過了甲骨文、金文、大篆、小篆、隸書、草書、楷書、行書等書體演變。

目錄

名詞解釋

量化金融分析師即CQF，是由牛津大學博士、對沖基金創始人Paul Wilmott、英國皇家科學院研究學者等組成的國際知名的數量金融專家團隊設計推出的國際數量金融工程認證。

中文名：量化金融分析師

外文名：Certificate in Quantitative Finance

別名：量化投資分析師

學科領域：金融數學，金融工程

認證機構：CQF Institute

量化金融分析師也指運用數學、統計學、計算機科學等量化方法，對金融市場進行分析、預測和風險管理的專業人士。他們通過對金融市場的數據進行分析，利用模型和算法來制定投資策略，幫助投資者獲取更高的收益。

CQF考試概述

通過參加CQF考試，達到合格標準者，可獲得CQF證書，成為國際量化金融分析師。

CQF並不是簡單的一個考試，而是類似於國外一個碩士項目,CQF基本就是把一個碩士的課程搬到線上，通過線上授課，線下自己完成作業，線上習題課等方式教授考生知識。

CQF考試一共包含3次考試和最終的project，考試的形式都是開卷考試，基本上是老師上課或者習題課講過的內容進行深化。考試就是一個實操寫代碼的過程，考察對專業知識體系的掌握情況。如果對前期專業知識掌握的不錯，考試就不會有太大問題。

第一次考試：完成第一門和第二門必修課；

第二次考試：完成第三門必修課；

第三次考試：第四門必修課開始兩周之後；

Final Project：在第六門必修課程接近尾聲的時候開始。

前面三次考試持續的時間為兩周，Final Project約為兩個月。前面三次考試為總分權重的20%，最後的project為40%。

最後的project有多個題目的選擇，可以依據個人興趣和選修課選擇的內容進行選擇。

無論是前三次考試還是最後的project，每個考試大概都是兩個大題，多個小題，考試總分為100分，每個小題根據難易程度占不同的權重。

在提交考試答案以後，兩周後考試官方會給出老師的評分。

考試通過的分數為60分，如果考試沒有達到60分，那麼需要進行補考，如果補考通過了，不管成績如何都是60分。

考試成績的評分是按照每一個小題答案的準確性進行評定的，最後的得分就是每一個小題的準確性乘以對應的權重。

量化金融分析師的就業前景

提起CQF的就業前景，就不得不提起，絕大部分CQF持證人就職於國際頂級金融機構，如，高盛、美林、摩根、滙豐、花旗等。

近年來，國內金融科技領域發展迅猛，大有後來居上的趨勢，因此對實操型量化金融技術的需求更是有增無減。CQF課程內容幾乎涵蓋了整個量化金融領域，可以說所涉及的金融專業知識範圍十分廣泛。

現在各企業都爭相搶奪這方面的人才，可以說CQF證書持證人士的就業方向選擇非常多，能在銀行、證券商、投資銀行、風險控制管理等相關金融企業開展業務。

一般在國內，如果量化從業3年以上，經常能碰到獵頭職位。從年薪分布來看，最高可達200萬元，具體還是要看自身的分紅。

22年更是被一則「某私募量化年終獎5000萬」衝上熱搜，並得到了證實，這一年終獎在業內並不誇張。

「當你還在一級市場為『年薪百萬』而努力的時候，二級從業者趕上了一個大年，就可以直接退休了......今年做量化的二級私募確實厲害了，業績大爆表，震盪市中，模型的確優於人腦。」

量化金融分析師可從事的行業和崗位

量化金融分析師從事行業非常廣泛，包括投資銀行、基金公司、券商金融工程，資產管理公司、私募公司、Fintech公司等。工作職能包括量化研究、量化交易、量化風控、數據結構和算法、系統開發和運維、模型和諮詢等。

根據Glassdoor統計，美國量化分析師的平均年薪已經達到接近13萬美元。

在國外AI量化投資已經屢見不鮮。據調研公司LCH在今年出具的調研報告，美國業績排前20的對沖基金，包括橋水基金、索羅斯基金，全部採用計算機根據算法主動交易。

據國際基金評級機構Morningstar數據顯示，截止2017年7月，機器人投顧管理的資產將近3900億美元，而在七年前這項數字幾乎為零。

接下來的10年，機器人投顧管理的資產將達到5萬億美元。

在國內，根據Wind統計，2018年國內券商共有59家設有金融工程團隊，共發布7425份研報，其中深度研報808份，研報累計閱讀總量超過24萬次。海通證券、天風證券、興業證券的金融工程團隊發布的研報總量位居前三。

縱觀目前階段下的金融科技創新方向，我們認為，大數據、人工智能和區塊鏈將是繼互聯網/移動互聯網之後的Fintech發展的三大核心技術基礎。

例如大數據可以運用於大數據貸款、反欺詐、用戶畫像和精準營銷方面，人工智能可以運用於智能客、智能投顧、智能風控等，區塊鏈技術可以運用於對賬與結算、電子合同、智能合約等。

除此以外，還有雲計算、數據庫、爬蟲技術等，都將對金融業產生進一步的變革與創新。

人工智能在金融領域中的應用，相較於大數據而言的核心突破在於深度學習、智能分析和智能決策。大數據、雲計算、智能硬件以及後續的區塊鏈技術等都是支撐人工智能上層技術的基礎。

在金融領域，人工智能主要有以下四類應用：自動報告生成，金融智能搜索，量化交易，智能投顧。

自動報告生成技術主要使用的是自然語言處理技術，廣泛運用於投資銀行、證券研究。

在量化交易中，常運用機器學習、自然語言處理、知識圖譜等作為量化策略的輔助。在資產管理行業中，智能投顧得到了越來越廣泛的應用。

量化金融分析師從事職位簡介

量化研究員或分析師：負責開發和優化量化模型、分析和挖掘金融市場數據，設計和實現交易策略。

金融工程師：負責金融產品的定價、風險管理和模型建立，開發新的金融工具和產品。

交易員或投資經理：基於量化模型和交易策略進行交易，管理投資組合，進行資產配置和風險管理。

風險管理專員：負責監測和管理金融風險，包括市場風險、信用風險、操作風險等。

數據科學家或數據分析師：負責處理和分析金融市場數據，設計和開發數據模型和算法。

學術研究員：在學術機構從事量化金融研究和教學工作，為行業和學術界提供思路和技術支持。因為CQF項目的教授全部來自海外知名高校的金工教授，所以在完成對應講師授課的內容之後，想要繼續深造某個倒是的博士項目可以發郵件申請試試，如果成績比較好就更加分了。

量化金融分析師的崗位職責

1、量化金融分析師的工作，是對金融行業中的定價系統、對沖及交易規則、風險管理等進行深入研究。

2、對不斷變化的金融市場進行動態把握和分析，包括對金融工作中的業務規則、定價模型、風險計算及系統功能的優化提出改進方案。

3、與金融行業的專業人士討論業務，分析行業形勢、共同發掘潛在的行業需求。

4、提供諮詢服務，諮詢對象通常為金融客戶和金融機構團隊，諮詢內容涉及金融模型、數據分析等。