01
初識量化
當(dāng)初想進(jìn)入量化行業(yè)主要是因為自由。本身在金融科技公司從事編碼架構(gòu)等工作，在公司已經(jīng)8年了，感覺遇到了瓶頸，想著該為自己下半生謀劃些什么了。根據(jù)自身條件選擇了量化投資，幾方面原因：
1、自身的編碼技術(shù)可以用得上；
2、不用怎么跟人打交道；
3、對主業(yè)的影響較?。?br>4、雖然有風(fēng)險，但是只要方法得當(dāng)還是可以有一定的收益，至少有一定科學(xué)道理；
5、做的好的話收益上限很高，能產(chǎn)生復(fù)利。
CQF持證
我是在學(xué)習(xí)FRM的過程中了解的CQF，F(xiàn)RM里基本還是講風(fēng)險管理的知識，對于如何主動找值得投資的標(biāo)的（投資策略、價格預(yù)測）很少，CQF的課程內(nèi)容有實際代碼用于量化投資，被吸引了…
特征選擇
02
量化金融進(jìn)入門檻有哪些？
僅入門的話，我覺得分別掌握以下內(nèi)容即可：
1、編程，能用python的dataframe做數(shù)據(jù)計算分析，可視化；
2、金融，熟悉常見的股票、基金即可，了解基本交易規(guī)則以及一些常見的影響因素；
3、數(shù)學(xué)，掌握常用的統(tǒng)計學(xué)和概率論的知識。
03
CQF能帶給你哪些改變
終于敢做實盤
這么說吧：之前FRM學(xué)完仍舊沒敢實盤投資，CQF學(xué)完終于開始實盤了
內(nèi)容很多，挑一些實際的講：
完整的量化建模過程、代碼以及一些調(diào)參技巧：采集、清洗、特征工程、數(shù)據(jù)分析、建模、性能評估
如何把現(xiàn)實問題轉(zhuǎn)換成數(shù)學(xué)問題，即解偏微分方程，用于伊藤引理以及機(jī)器學(xué)習(xí)的一些原理，原先只會用機(jī)器學(xué)習(xí)，經(jīng)過學(xué)習(xí)知道了其背后的一些數(shù)學(xué)原理和數(shù)學(xué)應(yīng)用思路；
蒙特卡洛
在實際工作或者個人投資幫助很大
CQF教學(xué)內(nèi)容還是偏學(xué)術(shù)一些，對底層原理講解的比較深入，通過手把手的數(shù)學(xué)公式推導(dǎo)，能對定價公式以及一些機(jī)器學(xué)習(xí)的背后原理有比較好的掌握對于未來發(fā)展有較大幫助。
但是最近也在學(xué)習(xí)別的課程，比較下來CQF對于買方的投資策略這塊內(nèi)容講解的還是稍偏少一些（當(dāng)然有些選修課還沒看），目前個人主要實盤的策略是因子投資，希望協(xié)會能在這方面繼續(xù)加強(qiáng)
全新CQF備考資料+解析
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基礎(chǔ)量化工作我想是可以勝任的，我在CQF學(xué)完后參加了worldquant的量化比賽，成功拿到了金牌，簽約了顧問。
不同期權(quán)類型的定價
04
提供跨行轉(zhuǎn)向量化的可能性
個人覺得CQF學(xué)習(xí)內(nèi)容還是有一定難度的，但是要通過考試不算太難。
我自己也還在跨行轉(zhuǎn)換中，個人覺得是可行的，目前實盤4個月的戰(zhàn)績：A股夏普1.6，數(shù)字貨幣夏普2.3（因子投資策略）。
學(xué)習(xí)過程當(dāng)中遇到的那些小挑戰(zhàn)
在學(xué)習(xí)過程中根據(jù)課程邊學(xué)邊記，大約記錄了40張思維導(dǎo)圖
其中伊藤引理的學(xué)習(xí)過程有點(diǎn)燒腦，那會兒做exam還是挺擔(dān)心過不了的，不過最后成績還行。機(jī)器學(xué)習(xí)那塊因為之前就做過相關(guān)工作，所以也沒啥難度，exam還拿了滿分，但之前沒有接觸過的同學(xué)可能會有一些難度。
今天先聊這么多吧，希望下次有機(jī)會能夠給大家做更多的分享…
高頓教育
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