CQF主要关注BlackSchores期权定价公式这一数学理论，以及一些非常基础的MachineLearning。但在国内，真正做量化的机构就目前统计数据来看，量化的运用在国内是十分宽广的，可以说各行各业都有涉及到量化，那么2022年学CQF好吗？我们一起来看看！
一、CQF是什么证书？
CQF(CertificateinQuantitativeFinancialFinance)是由PaulWilmott博士带领的国际金融工程专业资格证书。
CQF证书成立于2003年，隶属于惠誉集团，是目前世界范围内数量最多的量化投资证书之一，也是增长最快的应用数量金融工程证书。
该计划旨在为有意从事银行、基金管理、投资银行、衍生工具和风险管理等领域的人员提供高级培训，并为那些希望在全球金融机构发展的精英们创造有利条件。
二、量化的趋势
国外量化投资的发展已经相当成熟，近年来国内的发展势头也十分迅猛。今后人工智能与数字经济，将运用专业量化分析方法对具体的投资业务进行分析，是量化投资分析师的职业能力要求。随着AI浪潮的到来，包括高盛、摩根大通、贝莱德等知名投行和金融机构都在转型和布局人工智能，大量交易员和分析师被自动算法所取代，越来越多的公司依赖于算法进行投资决策。根据Glassdoor的数据，2019-2020年间美国量化分析师的平均年薪接近130000美元。
三、CQF有什么出路？
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，经常会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）量化发展工程师。
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，包括实现算法、策略执行时出现的问题。
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