數(shù)據(jù)量化分析師怎么學習?速戳了解!量化是指利用數(shù)學、統(tǒng)計學和計算機科學的方法來分析和預(yù)測金融市場的一種方法。它通過建立數(shù)學模型,利用歷史數(shù)據(jù)和相關(guān)信息來預(yù)測未來市場走勢,以及評估投資組合的風險和回報。
目前量化領(lǐng)域?qū)说淖罹邫?quán)威性的證書是CQF,所以大家可以直接學習CQF課程,里面已經(jīng)包含了量化分析的內(nèi)容,CQF課程設(shè)置如下:
CQF的課程內(nèi)容一共有三個階段,分別是前導(dǎo)課、必修課、選修課的學習:
(一)入門選修課
金融,數(shù)學和Python三種可選的入門課程,主要是幫助基礎(chǔ)較差的考試由淺入深的學習量化金融的基礎(chǔ)知識。
(二)知識模塊
CQF的主體知識包括6個模塊和高級選修課,分別是:
1.正課:
模塊1——量化金融的構(gòu)建基塊
模塊2——定量風險與回報
模塊3——股票和貨幣
模塊4——數(shù)據(jù)科學與機器學習Ⅰ
模塊5——數(shù)據(jù)科學與機器學習Ⅱ
模塊6——固定收益和信貸
(三)高級選修課
在完成正課之后,學員要選擇兩門選修課參加考試,這是CQF協(xié)會要求的。
1、量化交易員
無論是證券公司、期貨公司還是私募基金對交易員的要求都相對較高,因為交易直接和資金掛鉤,量化研究也好、基本面分析也罷,最終都要落實到交易上,因此,量化交易這一個環(huán)節(jié)顯得尤為的重要。
2、量化分析師/研究員
證券公司的量化研究以權(quán)益類和固收類為主,比如股票的多因子模型的研究,固定收益類資產(chǎn)投研模型的研究等等,這些職位要求對國內(nèi)金融市場背景相對熟悉,并且對大類資產(chǎn)配置,風險模型等金融基礎(chǔ)知識具備扎實的基礎(chǔ)。
同時因為需要大量的數(shù)據(jù)分析,對編程能力具有一定的要求,主流以python為主。閱讀和理解金融領(lǐng)域的外文文獻和實現(xiàn)相關(guān)的模型也是重要的技能之一,因此英語和將論文模型實現(xiàn)也是必備技能。
3、量化開發(fā)工程師
相對于量化研究和交易員,量化開發(fā)需要了解更多的和編程相關(guān)的內(nèi)容,也需要學習更多的軟件開發(fā)的工具,比如版本管理git,數(shù)據(jù)庫SQL,Linux操作系統(tǒng)等等,如果是從事算法交易開發(fā)還需要扎實的數(shù)學基礎(chǔ)知識,量化開發(fā)日常的工作主要是支持交易員的日常交易的需求,實現(xiàn)交易的策略和算法,開發(fā)交易Quant使用的交易工具等等。
相對于量化研究,量化開發(fā)和量化交易聯(lián)系的更為緊密,因為Quants需要開發(fā)人員提供交易工具,包括算法的實現(xiàn)、策略執(zhí)行過程中問題的處理,交易數(shù)據(jù)統(tǒng)計等等,而量化研究人員更多的面對客戶提供具有價值的研究報告。