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金融复合背景入量化有哪些选择？一起来看！

来源：高顿教育 2023-08-21

根据《时代周报》的数据统计，2022年有77所大学申请开设了金融科技专业，我们可以遇见，在不远的将来，将会有一大批金融复合背景的小伙伴走入职场。CQF的课程设置主要含金融，数学，代码三部分，侧重点在数学&代码，在量化领域的工作场景应用中，我们能够了解金融资产的底层定价逻辑即可。下面我们举例说明：

1.股票：这个在国内充满了玄幻色彩的投资标的，以至于证监会严禁用“五行八卦”去推算后市的涨跌。股票的定价源于上市公司的估值，公开的信息只有财务报表，所以有CPA，CFA知识储备的同学，可以从基本面的财务数据上去进行估值建模，大概估算一个理论市值，请注意说的是理论市值，用来做参考的。我们都知道，价格围绕价值做均值复归，所以高抛低吸。国内A股，目前还是只支持单向多头，不允许做空，融资融券的这种操作我们就不讨论了；但是我们说一种非常好的投资标的叫做ETF，开放式指数交易基金，具备股票与基金的部分性质，T+1交易，每日结算净值，入场门槛低，比如看好白酒板块，茅台一手接近20W人民币的投入，ETF就只要100块就有机会获取我们基本面判断带来的收益，也鼓励各位多在这个金融资产上去尝试交易策略的运用
2.期货：这个标的呢相比股票来说，要更复杂也更好玩。首先支持做空，其次标可以是大宗商品也可以指数。如果是商品，那需要额外注意什么时候交割，一般的只有农场主，建材供应商，或者大型制造业厂商，大型机场等需要比较多的原材料，所以为了防止一年的价格波动，通常会选择期货合约在未来交割原材料，但是对于一般投资者来说，我们没有地方放，也很不方便，所以要额外注意这些
3.期权：作为风控最理想的衍生品工具，我们下期专门去进行解释。这个期权为什么是最特殊的存在，为什么在未来是更看好的量化从业方向选择
金融科技，也称为“FinTech”，是指运用科技手段改善和优化传统金融服务和业务流程的领域。它是金融和科技的结合，包括了多个领域的技术和应用，如云计算、区块链、人工智能、大数据、移动支付、电子商务等。

关于CQF的含金量，可以戳下下方了解：

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金融科技的目标是通过创新和技术的运用，提高金融服务的效率、降低成本、扩大金融服务的范围和深度，同时也为用户提供更为方便和个性化的金融服务体验。
金融科技已经深入到传统金融的多个领域，如银行、保险、证券、支付等，创造了新的商业模式和产品。金融科技专业的学生需要掌握金融和科技方面的知识，包括金融理论、编程技能、数据分析、网络安全、法律和监管等方面的内容。他们需要了解和应用各种金融科技工具和技术，同时也需要关注金融和科技的发展趋势和未来的前景。
量化投资是一种利用数学模型和计算机算法进行投资决策的方法，目前在金融行业内越来越受到关注和应用。量化投资通常需要具备较高的数学和编程技能，因此对于从事量化投资相关工作的人员来说，需要具备以下几种能力和技能：
1.金融知识和行业背景

熟悉金融市场的基本知识、经济学理论和投资风险管理等方面的知识，了解投资品种和市场情况，能够进行基本的投资分析和决策。
2.数学和统计学

精通数学和统计学，掌握线性代数、微积分、概率论、随机过程、统计分析等方面的知识，能够设计和优化各种量化模型和策略。
3.编程技能

熟练掌握编程语言，如Python、R等，能够进行数据获取、清洗、处理和分析，并能够开发和实现量化策略和交易系统。
4.数据分析和挖掘能力

熟练掌握数据分析和挖掘技术，能够对大量的数据进行分析、处理和建模，发现和利用数据中的规律和趋势。
5.风险管理和交易能力

熟悉各种交易工具和策略，能够进行交易决策和风险管理，具备灵活的市场应对能力。
从事量化投资相关工作的人员包括量化分析师、量化交易员、量化研究员、量化程序员、算法交易员等，他们可以在证券、期货、外汇、股票、基金等金融机构或科技公司等领域工作。

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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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