量化金融分析师主要应用场景在于大型投行，有大量的定价需求。在过去18年来获得来自世界各地的量化金融专业人士的认可，截止至今日，CQF目前已经被90个不同国家的5500多名专业人士认可和推崇，是目前全球量化金融领域绝无仅有的专业权威证书，也是全球发展较快的实用型量化金融超级证书。那么量化金融分析师能学到什么？好就业吗？ 感兴趣的小伙伴可以一起来了解一下！
量化金融分析师能学到什么？
cqf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。
量化金融分析师好就业吗？
一般在国内，如果量化从业3年以上，经常能碰到猎头职位，常见的推荐如下：
一、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、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、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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