量化金融分析师是什么
量化金融分析师，简称AQF，是基于Python语言的专业量化投资证书，该证书由中国社科院下设的中国市场学会金融服务工作委员会建立的全国财经金融专业人才培养工程（简称PFT）主办并颁发，是代表量化金融领域的专业水平培训考试的项目。
量化金融分析师证书考试分为五大科目，分别为《量化投资基础》、《Python语言编程入门》、《基于Python的经典量化投资策略》、《交易系统设计》、《量化实盘交易》。
量化金融分析师发展前景
量化金融分析师CQF从事行业非常广泛，包括投资银行、基金公司、券商金融工程、资产管理公司、私募公司、Fintech公司等。工作职能有量化研究、量化交易、量化风控、数据结构和算法、系统开发和运维、模型和咨询等。根据Glassdoor统计，美国量化分析师的平均年薪已达到接近13万美元。下图展示了量化金融的行业和岗位分布情况。
量化金融分析师就业有什么推荐？
从目前国内提供量化金融的岗位来看，主要有证券公司、私募基金、期货公司和互联网公司等等，不同的公司因为其从事的业务不同，决定了从事量化金融的职员的工作方向和内容。从职位类型分析来看，量化金融相关的职业主包含：量化研究员、量化分析师、量化交易员和量化开发工程师等等。
CQF持证人推荐的职业方向一：量化交易员
无论是证券公司、期货公司还是私募基金对交易员的要求都相对较高，因为交易直接和资金挂钩，量化研究也好、基本面分析也罢，最终都要落实到交易上，因此，量化交易这一个环节显得尤为的重要。
期货公司的做市商部门就是一个交易部门，经常在各大求职网站上招募交易员，近年来期货公司做市业务的蓬勃发展，对具备金融基础和编程能力的人才需求大大提高，期货做市商部门包含场内做市和场外做市商，场内做市主要是场内期权和期货的套利，而场外做市对期权定价要求更加，主要工作是制定期权合约和撮合客户成交。
CQF持证人推荐的职业方向二：量化分析师/研究员
证券公司的量化研究以权益类和固收类为主，比如股票的多因子模型的研究，固定收益类资产投研模型的研究等等，这些职位要求对国内金融市场背景相对熟悉，并且对大类资产配置，风险模型等金融基础知识具备扎实的基础，同时因为需要大量的数据分析，对编程能力具有一定的要求，主流以python为主。阅读和理解金融领域的外文文献和实现相关的模型也是重要的技能之一，因此英语和将论文模型实现也是必备技能。
CQF持证人推荐的职业方向三：量化开发工程师
相对于量化研究和交易员，量化开发需要了解更多的和编程相关的内容，也需要学习更多的软件开发的工具，比如版本管理git，数据库SQL，Linux操作系统等等，如果是从事算法交易开发还需要扎实的数学基础知识，量化开发日常的工作主要是支持交易员的日常交易的需求，实现交易的策略和算法，开发交易Quant使用的交易工具等等，相对于量化研究，量化开发和量化交易联系的更为紧密，因为Quants需要开发人员提供交易工具，包括算法的实现、策略执行过程中问题的处理，交易数据统计等等，而量化研究人员更多的面对客户提供具有价值的研究报告。
怎么才能获得量化金融分析师CQF认证？
CQF和海外硕士课程类似。只需要大家在三年有效期内，通过三次开卷考试并完成一个实操项目，分数在60分及以上，并完成两门高级选修课，就能够顺利通过认证获得CQF证书。
CQF作为六个月的线上课程项目，从报名到课程学习到考证取证这个过程周期，正常来说一般需要6个月左右。不过，如果无法按时提交答卷，或考试不及格也不用担心，大家可以选择重考，也可以推迟到下一次考试，重考或延期没有额外费用。
量化金融分析师的报考要求
量化金融分析师CQF具体的报考要求如下：
1、CQF学员应对金融具有强烈的兴趣；
2、CQF要求学员具备一定的数学水平，并具备一定的分析技能；
3、CQF学员需要一定的编程能力；
如果数学或者编程基础偏弱，CQF也安排了相关前导课，Primer，可以提早报名，提前看课来预习和准备。
量化分析师是做什么的
1、量化分析师主要工作是收集和分析金融信息、确定其走势并做经济预测。基于这些详尽的分析，他们做出报告，为客户和同行们提供金融和投资的咨询意见。
2、没有标准的量化分析师工作描述，他们的日常工作可能因工作地点而异。总的来说，量化分析师运用科学方法来融资，并发现查看和分析此类数据的新方法。
拓展资料：
在交易领域，对金融量化分析师的需求很高，许多人向投资者提供了一种投资方法，旨在更好地了解阿尔法生成和风险管理方面的市场。典型的一天可能还包括教育他人量化分析的重要性，以及为什么如果有效地使用，与更传统的方法相比，量化分析会如此强大。
量化分析师职责：
1.根据雇主（如对冲基金和投资银行）、产品重点（如资产支持证券和商品）和专业水平，责任将有所不同。可能需要量化来：
2.研究和分析市场趋势和统计数据，以做出建模决策
3.开发和实施复杂的量化模型（如股票交易模型）和分析软件/工具
4.执行日常统计分析（例如，风险分析、贷款定价和违约风险建模）和编码任务（例如，模式识别或机器学习）
5.详细的模型规格和数据收集方法
6.测试新的模型、产品和分析程序
7.在使用时维护和修改财务模型
8.应用或发明独立的工具来验证结果
9.与数学家、计算机工程师和物理学家团队合作，制定最佳策略
10.就交易策略、市场动态、交易系统绩效等咨询金融行业人员。
11.为软件开发人员生成需求文档
12.向高级管理层和客户展示并解释数据结果
如果你有兴趣成为金融领域的量化分析师，你需要考虑的几个步骤。你可能也想考虑一下自己的教育背景。量化师通常从事金融工作，在数学和统计分析方面有很强的技能。以下是你成为量化分析师可以采取的步骤：
1.获得金融相关领域的学士学位
2.学习重要的分析、统计和数学技能
3.获得您的第一个入门级量化分析师职位
4.获得数学金融硕士学位
