量化分析课程有哪些?未来想从事量化金融的人必看!现在可谓是量化金融的春天,在未来国内量化趋势也很明显了,各种私募,券商,投行,银行,公募,基金都开设有量化相关岗位,所以大家趁早入行是有好处的。那么,未来想从事量化行业,可以学习哪些量化课程呢?下面我们一起来看一下!
量化分析课程
一、CQF量化金融分析师学什么内容?
1、前导课(选修课)
CQF的三门前导课程,即数学、Python和金融,旨在帮助那些想要学习量化金融知识的人员,从基础开始逐步深入学习。
2、核心课
Level1
金融基础数量
数量风险和回报
股票和货币
Level2
数据科学与机器学习(1)
数据科学与机器学习(2)
固定收益和信用
3、高级选修课
CQF考试中,你将拥有一个终身学习的机会,并可以选择两门选修课程进行考试。选修科目如下:
cqf选修科目
高级投资组合管理 高级机器学习I 高级机器学习II 高级风险管理 高级波动率建模 算法交易I 算法交易II
量化分析师的行为金融学 c++ 交易对手信用风险建模 Fintech 量子计算在金融中的应用 数值方法 R代表数据科学与机器学习
二、CQF量化金融分析师也有不同等级
量化投资也有不同的层级,不同层级对个人数理能力的要求也不同。在较高的层级中,一些人会直接参与最头部的量化私募开发策略模型和交易,这种路径一旦成功,收入将非常惊人。例如,在2021年量化投资最火爆的时候,就有人获得了高达5000万元的年终奖。这条路的发展路径是,读一个名校本科,然后去美国理工科名校读博,毕业后在华尔街量化大厂工作几年,带着模型回归。常见的专业背景包括数学、计算机科学,也可以选择物理、通信等相关理工科专业。
关于CQF的含金量,可以戳下下方了解:
如果想在券商研究所从事金工类研究,撰写报告并获得工资和奖金,那么国内本硕名校的学历已经足够,不一定需要赴美读博。然而,数学水平至关重要,能够快速理解海外的量化论文。专业方面,数学(含统计)专业优先,然后自学一些计算机编程,熟练掌握Python代码即可。
如果想要在工作中进行量化分析,但并非完全从事量化交易,比如希望从事财富管理类工作或FOF(Fund of fund)类工作,并对各个基金进行归因分析,那么并不需要学习数学专业,只需具备一定的统计基础,能够应用常见的统计模型,并掌握Python编程即可。
因此,需要根据个人期望从事的量化金融分析师类型来确定要求。在头部买方从事模型交易和亲自下场交易的工作,要求最高;而在卖方从事报告撰写等相关工作,要求略低一些。对于只需要使用量化来支持工作的人,要求相对较低,大部分人都可以通过努力达到这些要求。
高顿教育
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