这里先说下CQF是个什么，防止有些人还不知道。官方意思：CQF的全称是Certificate in Quantitative Finance中文翻译为量化投资分析师，是由Paul Wilmott博士领导的国际知名的数量金融工程专家团队设计和推出，是量化金融领域的专业资格，并获得了全球众多金融公司的认可。
CQF证书考试主要分为两个阶段：第一阶段主要涵盖金融市场、数学和计算机科学等基础知识，主要考核数学模型和金融工具的使用；第二阶段则涵盖了量化金融的进阶知识，包括计算机编程、金融产品定价、风险管理、算法交易等方面。通过考试获得CQF证书可以证明持有人在量化金融领域拥有一定的知识和技能，并具备在金融机构和投资公司从事量化金融相关职位的能力。
CQF一年有两次入学机会，第一次是从1月，第二次是6月（每年的招生结束时间会有几天出入，详细的日期可移步CQF协会官网）。
准备CQF证书需要一定的数学和编程基础，但并非要求有专业背景。以下是一些准备CQF的建议：
学习数学基础知识：CQF涉及到一些高级数学知识，例如微积分、线性代数、概率统计等，建议提前学习一些数学基础知识，逐步深入掌握相关的数学知识。
学习编程语言：CQF的课程内容需要使用一些编程语言进行实现，建议提前学习一些基本的编程语言，例如Python、C++等，并掌握相关的数据结构和算法知识。
参加CQF培训：CQF提供了官方的培训课程，学员可以选择线上或线下课程，这些课程会覆盖CQF考试所需的全部知识点，包括数学、编程和金融知识等。
学习金融知识：CQF是金融领域的专业证书，建议提前学习一些金融基础知识，例如金融市场、投资组合理论、衍生品等。
刷题练习：CQF考试有大量的数学和编程题目，需要通过大量的练习来提升自己的能力。建议多刷一些相关的数学和编程题目，提高自己的解题能力。
对于零基础的选手来讲，CQF的课程安排每周8-12小时的直播课程，通常都是需要回看的，深入学习进去之后才好掌握。从招生的的时间节点来看，6-7个月就是一个学期，对于主业不是很忙的选手或者在校生来说是有时间花半年多一点的时间去完整CQF的项目，然后在后面的工作学习应用主去挑选合适的终身学习项目继续强化自己的量化技能。
但是很多零基础的选手也可以选择另辟蹊径的备考方法，没有必要强度拉的这么高。因为CQF项目是在为期3年的时间内，合计6个学期合理的按照顺序安排4次考试即可。所以各位同学可以选择类似CPA的考试方法。先考前两门，再考后两门的方法来完成CQF的项目。与CPA的区别在于，CQF的考试必须严格按照顺序。（2020年的时候可以乱序，后来协会对于考试顺序进行了优化，必须按照exam1，exam2，exam3，exam4，project，final（optional）的顺序来参加考试）。鉴于比较灵活的上课机制，2-4周的考试时间安排，各位可以合理安排至少2个周末合计4天的时间去完成CQF的考试项目。在7-14个月的时间内考取CQF证书以后，各位可以可以衡量下自己的实力，班级同学考虑下量化的就业可能性。
今年量化行业整体规模上涨较快的原因，某量化私募负责人分析称，首先是跟行业有关系，整个量化行业的规模上升较快，投资者对于量化产品的接受度逐渐提高，所以给了量化私募管理人一个很好的市场环境。
另一方面是由于量化产品的业绩在波动的市场内表现相对稳定，受到更多投资者的认可，所以增加了投资者对我们产品的需求。
所以，不难看出，量化私募在国内还有更大发展空间，想必未来还会招揽更多的CQF人才。
就目前的就业市场来说，无论是从事量化交易、量化开发，还是就职于企业策略战略运营领域，如果有CQF证书的背书加持，便可在求职时优于其他竞争者，获得到更多的就业机会，甚至是更高的职业起点。
持有CQF证书的人员通常在金融领域的量化分析、风险管理、衍生品定价、投资策略和资产管理等领域拥有更广泛的职业机会和竞争力。以下是一些可能的职业岗位：
量化研究员或分析师：负责开发和优化量化模型、分析和挖掘金融市场数据，设计和实现交易策略。
金融工程师：负责金融产品的定价、风险管理和模型建立，开发新的金融工具和产品。
交易员或投资经理：基于量化模型和交易策略进行交易，管理投资组合，进行资产配置和风险管理。
风险管理专员：负责监测和管理金融风险，包括市场风险、信用风险、操作风险等。
数据科学家或数据分析师：负责处理和分析金融市场数据，设计和开发数据模型和算法。
学术研究员：在学术机构从事量化金融研究和教学工作，为行业和学术界提供思路和技术支持。因为CQF项目的教授全部来自海外知名高校的金工教授，所以在完成对应讲师授课的内容之后，想要继续深造某个倒是的博士项目可以发邮件申请试试，如果成绩比较好就更加分了哈。
