量化金融分析师

　　量化金融分析师即CQF，是由牛津大学博士、对冲基金创始人Paul Wilmott、英国皇家科学院研究学者等组成的国际知名的数量金融专家团队设计推出的国际数量金融工程认证。

　　中文名：量化金融分析师

　　外文名：Certificate in Quantitative Finance

　　别名：量化投资分析师

　　学科领域：金融数学，金融工程

　　认证机构：CQF Institute

　　量化金融分析师也指运用数学、统计学、计算机科学等量化方法，对金融市场进行分析、预测和风险管理的专业人士。他们通过对金融市场的数据进行分析，利用模型和算法来制定投资策略，帮助投资者获取更高的收益。

　　通过参加CQF考试，达到合格标准者，可获得CQF证书，成为国际量化金融分析师。

　　CQF并不是简单的一个考试，而是类似于国外一个硕士项目,CQF基本就是把一个硕士的课程搬到线上，通过线上授课，线下自己完成作业，线上习题课等方式教授考生知识。

　　CQF考试一共包含3次考试和最终的project，考试的形式都是开卷考试，基本上是老师上课或者习题课讲过的内容进行深化。考试就是一个实操写代码的过程，考察对专业知识体系的掌握情况。如果对前期专业知识掌握的不错，考试就不会有太大问题。

　　第一次考试：完成第一门和第二门必修课；

　　第二次考试：完成第三门必修课；

　　第三次考试：第四门必修课开始两周之后；

　　Final Project：在第六门必修课程接近尾声的时候开始。

　　前面三次考试持续的时间为两周，Final Project约为两个月。前面三次考试为总分权重的20%，最后的project为40%。

　　最后的project有多个题目的选择，可以依据个人兴趣和选修课选择的内容进行选择。

　　无论是前三次考试还是最后的project，每个考试大概都是两个大题，多个小题，考试总分为100分，每个小题根据难易程度占不同的权重。

　　在提交考试答案以后，两周后考试官方会给出老师的评分。

　　考试通过的分数为60分，如果考试没有达到60分，那么需要进行补考，如果补考通过了，不管成绩如何都是60分。

　　考试成绩的评分是按照每一个小题答案的准确性进行评定的，最后的得分就是每一个小题的准确性乘以对应的权重。

　　提起CQF的就业前景，就不得不提起，绝大部分CQF持证人就职于国际顶级金融机构，如，高盛、美林、摩根、汇丰、花旗等。

　　近年来，国内金融科技领域发展迅猛，大有后来居上的趋势，因此对实操型量化金融技术的需求更是有增无减。CQF课程内容几乎涵盖了整个量化金融领域，可以说所涉及的金融专业知识范围十分广泛。

　　现在各企业都争相抢夺这方面的人才，可以说CQF证书持证人士的就业方向选择非常多，能在银行、证券商、投资银行、风险控制管理等相关金融企业开展业务。

　　一般在国内，如果量化从业3年以上，经常能碰到猎头职位。从年薪分布来看，最高可达200万元，具体还是要看自身的分红。

　　22年更是被一则“某私募量化年终奖5000万”冲上热搜，并得到了证实，这一年终奖在业内并不夸张。

　　“当你还在一级市场为‘年薪百万’而努力的时候，二级从业者赶上了一个大年，就可以直接退休了......今年做量化的二级私募确实厉害了，业绩大爆表，震荡市中，模型的确优于人脑。”

　　量化金融分析师从事行业非常广泛，包括投资银行、基金公司、券商金融工程，资产管理公司、私募公司、Fintech公司等。工作职能包括量化研究、量化交易、量化风控、数据结构和算法、系统开发和运维、模型和咨询等。

　　根据Glassdoor统计，美国量化分析师的平均年薪已经达到接近13万美元。

　　下图展示了量化金融的行业和岗位分布情况。

　　资料来源：券商研报

　　在国外AI量化投资已经屡见不鲜。据调研公司LCH在今年出具的调研报告，美国业绩排前20的对冲基金，包括桥水基金、索罗斯基金，全部采用计算机根据算法主动交易。

　　据国际基金评级机构Morningstar数据显示，截止2017年7月，机器人投顾管理的资产将近3900亿美元，而在七年前这项数字几乎为零。

　　接下来的10年，机器人投顾管理的资产将达到5万亿美元。

　　在国内，根据Wind统计，2018年国内券商共有59家设有金融工程团队，共发布7425份研报，其中深度研报808份，研报累计阅读总量超过24万次。海通证券、天风证券、兴业证券的金融工程团队发布的研报总量位居前三。

　　资料来源：Wind

　　纵观目前阶段下的金融科技创新方向，我们认为，大数据、人工智能和区块链将是继互联网/移动互联网之后的Fintech发展的三大核心技术基础。

　　例如大数据可以运用于大数据贷款、反欺诈、用户画像和精准营销方面，人工智能可以运用于智能客、智能投顾、智能风控等，区块链技术可以运用于对账与结算、电子合同、智能合约等。

　　除此以外，还有云计算、数据库、爬虫技术等，都将对金融业产生进一步的变革与创新。

　　人工智能在金融领域中的应用，相较于大数据而言的核心突破在于深度学习、智能分析和智能决策。大数据、云计算、智能硬件以及后续的区块链技术等都是支撑人工智能上层技术的基础。

　　在金融领域，人工智能主要有以下四类应用：自动报告生成，金融智能搜索，量化交易，智能投顾。

　　自动报告生成技术主要使用的是自然语言处理技术，广泛运用于投资银行、证券研究。

　　在量化交易中，常运用机器学习、自然语言处理、知识图谱等作为量化策略的辅助。在资产管理行业中，智能投顾得到了越来越广泛的应用。

　　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。

　　1、量化金融分析师的工作，是对金融行业中的定价系统、对冲及交易规则、风险管理等进行深入研究。

　　2、对不断变化的金融市场进行动态把握和分析，包括对金融工作中的业务规则、定价模型、风险计算及系统功能的优化提出改进方案。

　　3、与金融行业的专业人士讨论业务，分析行业形势、共同发掘潜在的行业需求。

　　4、提供咨询服务，咨询对象通常为金融客户和金融机构团队，咨询内容涉及金融模型、数据分析等。

　　更多关于量化金融分析师考试报名条件、流程、考试费用、证书申请等详情，请查看词条：CQF