量化金融的职位有哪些?量化金融的职位具体做什么?金融领域的量化职位分为四种主要类型,分别为量化交易员、研究员、金融工程师和量化开发者。他们都是金融界的重要存在,但他们的重要性、薪酬水平和职业发展方面都具有截然不同的特征。今天学姐带大家来了解一下这四个职位具体的介绍。
量化金融的职位有哪些?
量化金融的职位具体做什么?
1.量化交易员
量化交易员通常被认为是量化金融界的‘食物链顶端’。因为他们能够即时的为公司创造交易收入,无论是银行还是量化/系统对冲基金。
为了寻找alpha(追求超额收益),量化交易员需要花时间去设计算法。这些算法通常具有很强的计量经济学、统计、以及机器学习的特征,因此交易员通常需要具备人工智能或者应用数学的博士学位。
2.量化研究员
量化研究员通常是数学家或者拥有随机分析博士学位的人,但相对学术而言他们的身份承担了更多的应用角色。研究员通常就职于另类研究公司或者是一些大型对冲基金,他们致力于采用更加创新且高难度的方法来收集市场回报。量化研究员也受雇于投资银行,他们通常担任‘中台’的身份,因为这些研究人员不会花费太多的时间建模,这些工作会交给金融工程师和量化开发人员。
3.金融工程师
我们常说的量化分析师就指的是金融工程师。他们的任务是开发由销售团队卖给大银行客户的产品,并给出正确的定价。这涉及到随机分析和风险中性定价以及将模型应用到现有的库中的能力。这些库是用C++、C#或Java等语言构建的。
金融工程师通常出现在衍生品盛行的固定收益和外汇资产类别中。他们需要具有物理学、工程学的背景,利用他们的建模技能来运用到创新的金融产品中。
4.量化开发者
金融行业有两类量化开发者。第一类,他们与其他量化分析师密切合作,实施和优化他们的财务模型。实际上,这意味着从MATLAB,R或者Python中获取原代码,然后用另一种语言,比如C++或Java重写。作为投行的前台工作,这类研究人员拥有更加丰厚的薪水。
第二类量化开发人员,他们主要负责处理金融定价数据和交易系统架构。他们对原始基础设施进行编码,允许其他量化分析员和交易员运行他们的模型来赚钱。在实践中,这意味着数据库连接到‘业务逻辑’和brokerage APIs。在投行,他们主要从事大规模遗留系统的维护工作。如果受雇于基金,他们则从事与算法相关的绿地项目。在银行里,他们通常是中台的角色。
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