CQF目前国内主要应用场景是在具有巨大价格需求的大型投行。简单来说CQF量化究竟是做什么的，可以用4个框架概括：Python基础知识、金融知识、技术指标、量化交易。CQF从创办至今，已经过去18年，得到了全球各地90多个国家，5500多位行业专业人士的认可和推崇，CQF世界上认证人数最多的量化金融专业认证，又是行业内发展飞快的实用量化金融证书。说这么多，CQF能学到什么？就业怎么样？我们一起来看看！
CQF能学到什么？
1、Python基础：对于一种编程语言来说，最快捷的学习方式是多写代码，在学习Python基本语法、数据类型、操作方法、流程控制和功能设计的基础上进行多练习。许多平台，如牛客网，leetcode，都提供了在线练习的功能，它们能帮助你迅速地提高编程能力。
2、金融知识：入门阶段所要掌握的财务知识并非难事，要了解所投资标的市场的运作规律，以A股和美股为例：A股与美股在交易时，股票的最小化、涨跌幅限制、结算方式、熔断机制等各有不同，投资者只有把握投资标的市场等操作规则，才能量化其价值，完成程序化交易。
3、技术性指标：通过图表分析，研究市场行为反应，从而推测价格的变化趋势。一般的技术指标很多，分类也不一样，初学者只要掌握一些比较常用的技术指标，明白它的含义，如何计算和使用就可以了。
CQF就业怎么样？（有什么职业推荐）
1）量化交易者。
1）量化交易者。
由于交易与资金直接相关，量化研究也好，基本面分析也罢，最终都要在交易中落实，无论证券公司、期货公司或私募基金，对交易者的要求都比较高，最后都要在交易中落实，因此，量化交易的重要性不言而喻。
期交所的做市商部是一个交易部门，经常在各大招聘网站上招聘交易员，近几年期货公司做市业务迅速发展，对于具有一定财务基础和编程能力的人才需求大大增加，期货做市部门包括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。而且OTC市场对期权定价的要求更高，主要是制定期权合同，撮合客户交易。
2）量化分析师/研究员。
证券商量化研究主要集中在权益类和固收类，如股票的多因子模型研究、固定收益资产投资研究模型等，这几个岗位要求比较熟悉国内金融市场的背景，以及诸如大型资产配置、风险模型等金融基础知识，同时由于需要进行大量数据分析，对于编程能力有某些要求，python是主流。读懂财务方面的外国文献，并实施相关的模型也是一项重要技能，所以英语和完成论文模型也是必不可少的技能。
3）量化开发的工程师。
与量化研究和交易者相比，量化开发需要知道更多与编程有关的东西，而且还需要学习更多软件开发工具，如版本管理git、如果需要进行算法交易开发，那么数据库SQL、Linux操作系统等都需要坚实的数学基础，日常量化开发主要是满足交易者日常交易的需求，与量化研究相比，交易Quant的实现策略和算法、开发交易Quant所用的交易工具等更为密切，由于Quants要求开发者提供交易工具，包括算法的实现，策略执行中的问题处理，交易数据统计等。定量研究则更倾向于面向顾客提供有价值的研究报告。
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