近几年来，随着量化、AI、大数据等技术的飞速发展，以量化金融为代表的金融科技已经成为驱动金融机构建立核心竞争力和转型的关键因素。
学习CQF对自身职业能起到什么帮助？
CQF涉及的知识领域比较广泛：量化的行为金融学，基于R语音的量化金融，高级投资组合管理，风险预算，Python应用，金融科技，基于Python的机器学习，C++，算法交易，高级风险管理，高级波动率模型，交易对手风险建模，复杂计算方法，基于Python的数据分析。
CQF侧重的就是Black Schores期权定价公式这一个数学理论，以及一些极为基本的Machine Learning。然而，在中国，真正做量化的机构就目前统计结果来看，一般来说买方基金的量化多因子产品对量化的应用程度以及就业岗位占比比较大，比较多。所以多因子投资模型（Multi Factor Investment Model）是中国量化投资市场的基本中的基本。CQF专注于金融行业中实际正在使用的量化金融技术，确保所学的技能可以立即投入量化投资的实践和工作。该课程在不断发展以反映当前雇主的需求，涵盖了量化金融以及先进的机器学习技术。该课程由CQF协会授予，由全球领先的培训公司Fitch Learning提供,国内并由高顿教育代理。
CQF持证人的职业规划
一、CQF持证人职业方向-量化交易员
无论是证券公司、期货公司还是私募基金对交易员的要求都相对较高，因为交易直接和资金挂钩，量化研究也好、基本面分析也罢，最终都要落实到交易上，因此，量化交易这一个环节显得尤为的重要。
期货公司的做市商部门就是一个交易部门，经常在各大求职网站上招募交易员，近年来期货公司做市业务的蓬勃发展，对具备金融基础和编程能力的人才需求大大提高，期货做市商部门包含场内做市和场外做市商，场内做市主要是场内期权和期货的套利，而场外做市对期权定价要求更加，主要工作是制定期权合约和撮合客户成交
二、CQF持证人职业方向-量化分析师/研究员
证券公司的量化研究以权益类和固收类为主，比如股票的多因子模型的研究，固定收益类资产投研模型的研究等等，这些职位要求对国内金融市场背景相对熟悉，并且对大类资产配置，风险模型等金融基础知识具备扎实的基础，同时因为需要大量的数据分析，对编程能力具有一定的要求，主流以python为主。阅读和理解金融领域的外文文献和实现相关的模型也是重要的技能之一，因此英语和将论文模型实现也是必备技能。
三、CQF持证人职业方向-量化开发工程师
相对于量化研究和交易员，量化开发需要了解更多的和编程相关的内容，也需要学习更多的软件开发的工具，比如版本管理git，数据库SQL，Linux操作系统等等，如果是从事算法交易开发还需要扎实的数学基础知识，量化开发日常的工作主要是支持交易员的日常交易的需求，实现交易的策略和算法，开发交易Quant使用的交易工具等等，相对于量化研究，量化开发和量化交易联系的更为紧密，因为Quants需要开发人员提供交易工具，包括算法的实现、策略执行过程中问题的处理，交易数据统计等等，而量化研究人员更多的面对客户提供具有价值的研究报告。
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