
出于提升自我及職業規劃的考慮,在備考CFA時,偶然看到了CQF介紹,對其很感興趣就報名參加了。
我的工作上能夠接觸到各類的量化私募,對國內的量化市場也熟悉,再加上我自己對量化也非常感興趣,當時也是有所猶豫,怕自己非理工科專業又沒有編程基礎,課程對我來說太難,最后還是告訴自己挑戰一下報了名。
我未來是想從事量化投資,由于工作的原因對各類資產量化投研的框架還算是比較了解的,但是在學習CQF之前一直苦于對細節一無所知。
通過CQF課程的學習,讓我開始了解量化投研的細節,加上我已知的投研框架,對我來說有種高樓平地起的感覺,受益頗豐。現在,我已經可以運用一些量化平臺,真正實踐自己的一些投資想法了。
學完CQF對你的幫助
我的數學基礎算是中等,但是完全沒有編程基礎,金融知識還算是完善。CQF是這三類知識的融合,缺一不可,我覺得整個課程學習完成之后進步最大的就是編程技能了,數學知識很多年沒有復習了,也得到了鞏固和提高,并且把這些融入了金融投資之中。
我在學習CFA和FRM的時候接觸到不少知名或前沿,甚至是復雜的模型,都只是停留在對模型的大致了解,僅僅是知道模型的優缺點階段,CQF課程基本把這些模型都以代碼的形式落地運用起來了。

學習中遇到的困難
學習中最大的困難在于編程了,經常出現bug。首先,我至少把課程看2遍,老師上課一般都會把重難點以及考試相關的知識點講得很透徹,也是一步一步指導我們的,所以把課程完全消化至少可以解決95%的問題。

如果同學們也不清楚的話,可以去課程提問平臺提問,老師和CQF課程的教授都會回答的。
未來的職業規劃
我非常看好量化投資的發展,近些年國內量化的發展日新月異,市場規模發展迅速,但是相對發達國家來說,還有非常大的差距,當然同樣也意味著前景廣闊。
我未來是想一直從事投資,量化是一個很好的方向,我比較傾向融入基本面研究的量化,可能短期波動會較大,但是整體的穩定性和可解釋性比較好,未來我會不斷深挖各類模型,希望可以做出預測性好的模型指導投資。
Quant一般比較喜歡全球頂尖學校的工科博士,有數學類或者編程類競賽的是加分項。
有頂尖期刊論文的也是加分項,有前言論文的自學能力的是必備項,python、C++或者SQL一項或者多項編程技能的是必備項。
當然,以上的一切條件在實盤收益面前都可以略微弱化。
除了量化投資以外,量化相關的崗位還是很多的,比如一些科技公司做數據提供商或者一些量化平臺的提供,甚至一些投研工具的支持,還有一些IT公司做一些硬件軟件的搭建,甚至一些主觀投資的公司或者持牌機構,也會需要量化的技能做很多的研究工作。
最后我想說,CQF的學習痛并快樂著,知識帶來的喜悅是持久的,希望大家都可以堅持下來。
當然一個課程的學習并不是終點,想要從事量化投資,需要學習的知識還很多很多,期待和新的持證人一起lifelong learning。
