从制造业到量化分析，0数学背景转行，面临的机遇与挑战，分享人：薛峰，CQF
一【个人简介】
与量化金融领域的许多同行不同，薛峰，CQF没有任何数学背景。作为一名零部件和注塑制造商的研发工程师，在15年前，他开始了自己在量化领域的冒险，逐渐过渡到金融衍生品、量化建模和交易等未知领域。
现在的他，是亚洲一家区域银行的定量分析主管。回顾自己一路以来的转行经历，他也和记者分享了他在新加坡作为量化分析师的生活。
二【职业转型：挑战与机遇并存】
1、什么促使你转行到量化金融领域？
我认为是“好奇心”。
我是工程学毕业的，能进入金融行业纯属偶然。在我担任工程师期间，我曾计划回学校继续攻读学位，但当时我面试了一家金融软件交易公司，并成功拿到了软件顾问的offer。
我觉得这个岗位和我的个性、技能都非常匹配——因为我很愿意探索新事物，并且非常善于吸收不同的想法。最重要的是，我喜欢接受新的挑战。
2、你为什么会选择目前的这个职位？
我目前是衍生品交易和产品方面的专家。在担任这个职位之前，我在一家金融科技公司工作了一年多，工作内容是设计全新的交易压缩和风险最小化的算法。
管理一个小型量化团队是一项全新的挑战，我觉得这是随着职业生涯发展，自然而然会产生的变化和机遇。
3、你的工作内容大概是什么样的呢？
我负责管理一个卖方全球市场的量化团队。每天我们团队需要维护所有交易部门量化系统所产出的损益和风险报告。我们还参与了产品和分析相关的内部项目。
目前，我们正在参照行业标准，对遗留系统和量化库进行优化，并尝试在定价和产品供应方面提高全球市场容量。
4、作为量化分析师，最喜欢和最不喜欢的部分是什么？
我很享受我的工作。
最快乐的时刻就是我解决了一个棘手的问题，或者完成了一些其他人无法完成的任务。在我的职业生涯中，其实这种情况很常见。
三【人工智能：持续学习拥抱变化】
5、在你看来，人工智能有什么特别的地方吗？
对于金融领域，人工智能仍然是一个相对较新的领域。不过在未来几年，传统衍生品交易业务将要并且必须要对此进行重点关注。
事实上，在对冲基金交易衍生品的日常业务中，人工智能(AI)和数据挖掘(DM)技术已经在被广泛使用了。对于卖方银行来说，全面采用这一全新的理念也面临挑战。总而言之，我们应该尝试改进分析方法，尝试多用AI或DM来产出交易想法，而不是基于交易者的主观预测。
6、你认为在量化金融领域取得成功所需的技能是什么？
保持野心，保持谦虚，最重要的是了解自己的极限。持续学习是能够在所有事业中取得成功的关键。
7、你之前获得了CQF国际量化金融分析师证书，这为你的职业道路增加了哪些价值？
CQF是一门优秀的在线课程。教学大纲涵盖最新的行业技能和知识，而且讲师都经验丰富。持证CQF需要通过final project和考试，这也是对整个学习过程的应用和检验。
它为我打开了通往量化领域的大门，给予我信心，让我相信即使我不是纯数学背景，也可以成为一名优秀的量化分析师。
8、除工作之外，你有什么爱好吗？和职业又会有什么联系呢？
慢跑、游泳和篮球等运动以及与朋友聚会都是很好的缓解工作压力的方式。这种社交互动能让我感受到不同思想的碰撞，从而为我跳出原本框架，创新思考提供了条件。例如，这帮助我解决了金融工程工作中的一些问题。
不要被限制在数量或数学领域很重要。
四【结语】
回顾薛峰，CQF的职业转型之路，不管是在职考CQF，还是从顾问成长为团队管理，云淡风轻间其实可以窥见他为了弥补不足所付出的艰辛努力。知识的不足无法阻挡追求梦想之路，保持学习的心态，开放迎接所有挑战，不管在哪里，都是成功不可缺少的因素。
以上就是【0数学背景能做量化主管？前制造业工程师的职业转型秘诀！】的全部解答，如果你想要学习更多这方面的【CQF国际数量金融工程师】的知识，欢迎大家前往高顿CQF频道! 

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