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投资量化分析师待遇怎么样？有什么岗位适合？

来源：高顿教育 2021-08-20

投资量化分析师侧重的是Black Schores期权定价公式这一个数学理论，以及一些极为基本的Machine Learning。只不过在国内，真正做量化的机构就目前统计结果来看，一般来说买方基金的量化多因子产品对量化的应用程度以及就业岗位占比就比较多，而且较为宽广。投资量化分析师的实操和广度才是核心，投资量化分析师待遇怎么样？有什么岗位适合？一起来看看吧！

投资量化分析师是什么？

投资量化分析师：CQF(Certificate in Quantitative Finance)国际量化金融工程证书，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。

CQF证书创办于2003年，隶属于惠誉集团（Fitch Learning），是目前全球量化投资领域含金量最高的证书之一，也是全球发展最快的应用型数量金融工程顶级证书。

目的是为有意在银行、基金管理、投资银行、衍生品与风险管理等领域工作的人士提供高级培训，为立志在全球顶级金融机构发展的精英们打造利器。

投资量化分析师待遇怎么样

一般在国内，如果量化从业3年以上，经常能碰到猎头职位，常见的参考职位如下：

1.投研系统开发工程师：参考年薪60-120万间

重点本科及以上，计算机相关专业，有丰富的股票或期货量化交易系统开发经验，中高频或中低频交易系统开发经验都可以。

2.量化投资组长(或PM)：参考年薪200万间

CTA和股指期货PM，两个方向的都需要，尤其重点看CTA方向的PM。要求：理工科背景，最好Top10院校毕业，2年以上经验，实盘资金300万以上，中短线，年后收益率15+%，目前头部私募量化背景优先考虑，过来后会配置IT和研究员，薪资和提成open可谈。

3.基金经理/PM：参考薪资：年薪60-200万间

策略提成是公司收入的30%-50%；PS:tick2trade 100ms延迟，支持tick级交易。

其他岗位推荐

一、量化交易员

无论是证券公司、期货公司还是私募基金对交易员的要求都相对较高，因为交易直接和资金挂钩，量化研究也好、基本面分析也罢，最终都要落实到交易上，因此，量化交易这一个环节显得尤为的重要。

期货公司的做市商部门就是一个交易部门，经常在各大求职网站上招募交易员，近年来期货公司做市业务的蓬勃发展，对具备金融基础和编程能力的人才需求大大提高，期货做市商部门包含场内做市和场外做市商，场内做市主要是场内期权和期货的套利，而场外做市对期权定价要求更加，主要工作是制定期权合约和撮合客户成交

二、量化分析师/研究员

证券公司的量化研究以权益类和固收类为主，比如股票的多因子模型的研究，固定收益类资产投研模型的研究等等，这些职位要求对国内金融市场背景相对熟悉，并且对大类资产配置，风险模型等金融基础知识具备扎实的基础，同时因为需要大量的数据分析，对编程能力具有一定的要求，主流以python为主。阅读和理解金融领域的外文文献和实现相关的模型也是重要的技能之一，因此英语和将论文模型实现也是必备技能。

三、量化开发工程师

相对于量化研究和交易员，量化开发需要了解更多的和编程相关的内容，也需要学习更多的软件开发的工具，比如版本管理git，数据库SQL，Linux操作系统等等，如果是从事算法交易开发还需要扎实的数学基础知识，量化开发日常的工作主要是支持交易员的日常交易的需求，实现交易的策略和算法，开发交易Quant使用的交易工具等等，相对于量化研究，量化开发和量化交易联系的更为紧密，因为Quants需要开发人员提供交易工具，包括算法的实现、策略执行过程中问题的处理，交易数据统计等等，而量化研究人员更多的面对客户提供具有价值的研究报告。

以上就是【投资量化分析师待遇怎么样？有什么岗位适合？】的全部解答，如果你想要学习更多这方面的【CQF国际数量金融工程师】的知识，欢迎大家前往高顿CQF频道!

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CQF备考热门问题解答

CQF考试难度大不大？: CQF考试的难度还是挺大的，因为CQF课程内容非常丰富，需要掌握的知识点非常多。CQF考试主要包括金融工程、计量金融、风险管理、计算金融等多个方面的知识，需要考生掌握才能通过考试。

cqf一共几门几年考完？: cqf一共8门考试，考试的时间每个人都不同，如果考生基础较好的话，那么最快6个月通过所有考试，因为cqf考试的一个学习周期就是半年左右。如果考生的基础比较薄弱，那么通过考试的时间可能就会比较短了。

cqf一年考几次？: cqf的考试一共有四次，每年完成相应的课程就可以考试了。学员可以在六个月内完成六个模块的学习并选修选修课，从而全面攻读该课程。此选项提供立即访问整个计划所需的所有材料以及终身学习。

cqf的含金量如何？: cqf证书含金量是很高的，这一点毋庸置疑。cqf的课程内容不仅包含量化金融领域的基础知识，同时不断更新和吸收前沿的国际量化金融知识，其学习模块有好几种，分别是数据处理基础、量化投资多平台模拟交易、金融知识基础和Python语言编程基础等，内容这一块还是值得金融行业的人才学一下。

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