量化金融分析师每年报考学习的人数不断在递增，极大刺激了数量金融量化行业的发展，进一步推动了量化的可持续发展！那么：量化金融分析师是什么？有什么岗位适合？
一、关于数量金融量化分析师
数量金融量化分析师：CQF(CertificateinQuantitativeFinance)由牛津大学博士、英国皇家科学院研究学者、对冲基金创始人PaulWilmott等组成的国际知名的数量金融专家团队设计推出的国际数量金融工程认证。数量金融和量化分析师涉及的知识领域：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，等内容，偏金融工程，和海外各大金融工程专业课程内容类似。CQF总部设在英国伦敦金融城，美国纽约、中国北京等分别设立培训中心。在过去18年来获得来自世界各地的数千名量化金融专业人士的认可，通过CQF的学习，来掌握实用的量化金融技术。.
总体来说数量金融和量化分析师侧重量化定价，主要有投资组合管理，股票定价、债券定价、期权定价、信用和利率衍生品定价等内容，偏金融工程，和海外各大金融工程专业课程内容类似，考试通过后由英国CQF总部颁发认证证书。
二、量化金融分析师有什么岗位适合？
据统计，目前在国内，如果任职量化从业3年-5以上，经常能碰到猎头岗位，常见的参考职位如下：
1、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。
2、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。
3、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。
