5分钟读懂量化金融

现如今，金融科技已经成为我国的热门趋势了。很多小伙伴们都想要转行加入到量化金融这个大家庭中。到底，什么是量化金融？适合就业的方向有哪些？未来的发展趋势如何？今天小编一一为大家揭晓！

1、量化金融=(数学模型+金融模型)X编程

量化金融也叫做Quantitative Finance，很多人把它简称为Quant。简单来说，做量化金融就是通过发现一些过去数据中的模式来找到一些可以盈利的交易策略。

量化金融是金融和计算机的交叉学科。

举几个简单的例子：金融里面有风险管理，那么对应的就有量化风险管理；金融里面有各类投资，对应的就有量化投资；计算机有软件开发，那么对应的就有量化开发人员等。只要是和金融，计算机相关的，都属于量化金融的范畴。

所以，就会有我们经常听到的fintech(金融科技),DeFi(去中心化金融),high frequency trading(HFT,高频交易)等词。

2、量化金融不一定金融出身

计算机编程的优势

如果你专长的是计算机或者编程方向，且对计算编程感兴趣，可从事quantitative developer的工作，类似于software developer。就是我们常说的，开发和设计金融模型，编写建模相关的程序。例如：

Desk quant：其内容开发核心是针对价格模型，适用对象是交易员。

Model validating quant：该工作方向核心是Desk quant的程序测评，目标是检测desk quant已开发的模型正确性，看是否存在bug，从而进行优化升级。

Research quant：其主要内容是尝试开发新的价格公式和价格模型。使用对象不限于交易员更多偏于客户方向。

Quant developer：主要内容是调试项目，一些已经开发出来的大型系统项目，开始在试用阶段进行调试。

Statistical arbitrage quant：偏于利用数据，在其中找寻自动交易的模型。

Capital quant：利用编程建立银行的信用机制和资本模型。

数学分析强、数字敏感度高的优势

如果你本科是数学或统计学背景，硕士阶段学习的是量化金融专业，且对数字敏感度高，除了从事Quant（偏于编程）的工作，还可以是投行或者对冲基金里的trader。因为公司需要具备较强的心算和灵活应变能力，这时候就需要发挥数学的优势。

一般而言，Trader的工作是利用数字的敏感度，及对市面上的金融衍生品数字化分析，再加上金融的风险管理的知识，在市场上识别金融产品，然后利用公司的资金进行投资或者投机性套利。

3、未来将会掀起一轮“人才大战”

随着金融和科技的结合越来越紧密，量化金融受到了国内投资界的高度关注，各大金融机构纷纷成立量化投资部专门从事量化金融策略研发与投资工作。金融市场对量化金融的专业人才需求也在持续上升。

在金融领域，量化是一个基于数学、统计学、人工智能、金融学和投资学，从海量数据中去捕捉和挖掘可能对投资产品产生影响的因子，通过模型演绎、模拟、检验、优化，最后择优选取投资模型，编制成程序，交由电脑自动化交易的过程。

这些模型往往基于金融学理论、市场规律和市场机制，体现了量化研究人员的不同的交易哲学。相比于传统人工方式，量化投资运用了计算机的海量数据挖掘和运算能力，可以针对交易策略进行多年的回测、分析和预测，效率和准确性更高。

据英国《金融时报》报道,目前全球量化金融领域人才十分稀缺，其中，《2019年普华永道全球金融科技调查报告》显示，中国大陆地区量化金融人才缺口约150万。

而人工智能和机器学习在金融领域中的应用日渐成为刚需，这致使国际投资机构对量化金融应用型人才的求大于供。

不久将来，金融科技复合型人才一定将备受追捧。各大企业也纷纷以高薪招揽CQF人才，CQF证书需求也将出现在不少量化金融人才的招聘信息里。

最后

为解决该领域人才稀缺的痛点，我们正式成为了全球量化金融领域权威证书-国际量化金融认证CQF（Certification in Quantitative Finance）的中国大陆唯一合作机构，并且特此推出了中文课程，确保我们CQF学员能获得最佳的学习体验。课程的设置分为六门必修课程和两门选修课。

在这里你将可以获得：国外，国内讲师团队亲自授课，9本原版英文教材，活跃的在线论坛（人脉积累），讲师1v1的支持以及终身学习图书馆。

在未来，量化金融业竞争一定会越来越激烈，门槛也会越来越高。我们要不断给自己设定更高一级目标，不然永远不知道自己的潜力有多大，如果想拿下高薪offer，先努力提高自己的各项能力吧！