CQF持证人专访|人生南北多歧路，将相豪雄皆是凡人做

从业经验涉及军用无人机、风力发电、光伏发电、工程车辆、矿山机械、机器人等领域，目前在一家生产光刻机的创业公司担任研发高管。
从读研究生开始到职场多年，我的学习和工作对象一直是各种机械、电气电子、液压装备，可以说我的教育背景、职场经历和金融毫无关联，但也正是这种毫无关联使我对金融有更大的好奇心，跨界玩票的乐趣也更大。
以我的专业视角来看，从金融市场信息收集，到投资决策和执行，就是一个控制系统的闭环。无意中得知量化金融领域有很多理工科教育背景的人士，于是顺藤摸瓜地把《征服市场的人：西蒙斯传》翻看了一下，聚焦到了三个关键词：数学、算法、编程。于是，某理工男如同“一见杨过误终身”的郭芙，一路循迹而来，一头扎进了CQF课程。

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学完之后有什么感受？

学完最大的感受就是，CQF课程涉及的主题很多很全，它可以让学员对量化金融这个领域的内涵和外延建立规范的框架性认识，破除最初的神秘感，建立专业化的思想认知体系，这一点对我这种圈外人非常重要，使我感知到的Quant从“乱花渐欲迷人眼，浅草才能没马蹄”渐至“横看成岭侧成峰，远近高低各不同”。
CQF课程也让我知道了以后该学什么。我意识到，CQF并不是一张奢侈硬纸板的豪华拍卖会，而是从此以后在这条道路上必然曲高和寡的饯行小酌。
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CQF打开了一扇窗，透过这扇窗，可以看到一条条精彩的道路，那些在CQF课程里广泛涉猎到却来不及精进深入的驳杂主题，会伴随嘻哈而来，微醺而归的同学们一路跋涉，渡过一段沉默孤寂却又生机勃勃的求索期。
另外，CQF课程让我最大的收获就是，让我有机会认识金融圈专业人士的和对金融有兴趣的朋友。投资CQF如同买了一张入圈的门票，希望得圈内三五好友，从此“我今欲醉君且去，明朝有意抱琴来”。

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学习时间是如何规划的？

我主要的学习时间是在周末，一般花半天时间看视频，再做题和编程。
在数学色彩比较浓厚的课程里，我比较注重教学视频里提到的有明确数学描述的内容，比如某个定义，某个定理，我会截屏保留，课后将截屏的核心内容梳理一遍，找找相关教科书里的详细内容，力求做到自己能够推导细节，至少做到记住推导的框架思路，这花去了我大部分的学习时间。

我毕业论文的主题选择的是机器学习和深度学习，选这个主题对于理工男来说过关可能容易些。我原先很想在CQF期间多学习一些“纯粹”的金融数学而不是算法和编程，因为我认为前者才是“道”，是“道统正学”，也是我的短板，而后者只是“术”，是“奇技淫巧”，对我来说很容易掌控。

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如何看待国内未来的量化趋势

”乘天地之正气，而御六气之辨，以游无穷者”对这个问题做了最好的回答。我觉得首先是理解和把握国内政治经济背景大势。金融和军事，都是政治的延续，政治活动必须顺势而为。
至于量化还是不量化的，我觉得这只是手段不同。量化工具适合毫无背景的平民投资人，以足够强大的数理学术背景，用局部技术工具去“对冲”掉那些二代背景投资人的不对称信息工具。

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想对未来CQF学员说的话

我想从更宽泛的意义上谈谈想法：CQF有点像古代读书人的进士出身，没有这东西进不了入仕的圈子，可进圈以后这东西大概就什么也不是了吧。职场和人生一样有很多奇遇，新科状元会遭阁老奚落，落第秀才却也有佳人在后花园赠金。
“人生南北多歧路，将相豪雄皆是凡人做”，不论做哪一行当，最终都是“英雄既问出处，也看各人手段”。人和人的差距，不在于学历和金钱，而在于认知格局和执行能力。
最后，我想用几句英文作为结尾：
The woods are dark,lovely，and deep，but I’ve promised to keep，and miles before sleep.