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持证人专访 | CQF成为8年金融科技公司的第二选择

来源：高顿教育 2024-03-21

一、初识量化
当初想进入量化行业主要是因为自由。本身在金融科技公司从事编码架构等工作，在公司已经8年了，感觉遇到了瓶颈，想着该为自己下半生谋划些什么了。根据自身条件选择了量化投资，几方面原因：

自身的编码技术可以用得上；
不用怎么跟人打交道；
对主业的影响较小；
虽然有风险，但是只要方法得当还是可以有一定的收益，至少有一定科学道理；
做的好的话收益上限很高，能产生复利。
我是在学习FRM的过程中了解的CQF，FRM里基本还是讲风险管理的知识，对于如何主动找值得投资的标的（投资策略、价格预测）很少，CQF的课程内容有实际代码用于量化投资，被吸引了…
二、量化金融进入门槛有哪些？
仅入门的话，我觉得分别掌握以下内容即可：
1、编程，能用python的dataframe做数据计算分析，可视化；
2、金融，熟悉常见的股票、基金即可，了解基本交易规则以及一些常见的影响因素；
3、数学，掌握常用的统计学和概率论的知识。
三、CQF能带给你哪些改变
终于敢做实盘
这么说吧：之前FRM学完仍旧没敢实盘投资，CQF学完终于开始实盘了
内容很多，挑一些实际的讲：
完整的量化建模过程、代码以及一些调参技巧：采集、清洗、特征工程、数据分析、建模、性能评估
如何把现实问题转换成数学问题，即解偏微分方程，用于伊藤引理以及机器学习的一些原理，原先只会用机器学习，经过学习知道了其背后的一些数学原理和数学应用思路；
在实际工作或者个人投资帮助很大
CQF教学内容还是偏学术一些，对底层原理讲解的比较深入，通过手把手的数学公式推导，能对定价公式以及一些机器学习的背后原理有比较好的掌握对于未来发展有较大帮助。
但是最近也在学习别的课程，比较下来CQF对于买方的投资策略这块内容讲解的还是稍偏少一些（当然有些选修课还没看），目前个人主要实盘的策略是因子投资，希望协会能在这方面继续加强
基础量化工作我想是可以胜任的，我在CQF学完后参加了worldquant的量化比赛，成功拿到了金牌，签约了顾问。

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四、提供跨行转向量化的可能性
个人觉得CQF学习内容还是有一定难度的，但是要通过考试不算太难。
我自己也还在跨行转换中，个人觉得是可行的，目前实盘4个月的战绩：A股夏普1.6，数字货币夏普2.3（因子投资策略）。
学习过程当中遇到的那些小挑战
在学习过程中根据课程边学边记，大约记录了40张思维导图
其中伊藤引理的学习过程有点烧脑，那会儿做exam还是挺担心过不了的，不过最后成绩还行。机器学习那块因为之前就做过相关工作，所以也没啥难度，exam还拿了满分，但之前没有接触过的同学可能会有一些难度。

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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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