這兩年量化金融領(lǐng)域的熱度一直居高不下，它豐厚的薪資待遇就像是一塊強力磁石，吸引著來自計算機、數(shù)學(xué)、物理等不同專業(yè)背景的人才紛紛涌入。

面對如此火爆又競爭激烈的行業(yè)，很多小伙伴都好奇量化金融是什么，該怎么進入這個行業(yè)。帶著這些問題，我們今天就來好好聊一聊。

一、什么是量化金融？

CFA+量化=金融王炸

（1）量化金融的定義及內(nèi)涵

量化金融，是融合數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)等多學(xué)科量化手段，對金融市場深度剖析、精準預(yù)判并管理風(fēng)險的金融分支。它借助先進模型與復(fù)雜算法，探尋金融市場規(guī)律與契機，進而規(guī)劃投資策略以追逐更高收益。

量化交易員憑借數(shù)學(xué)模型剖析海量歷史交易數(shù)據(jù)，預(yù)測股價走向，抉擇買賣時機。與傳統(tǒng)分析方法不同，量化金融倚重數(shù)據(jù)驅(qū)動與系統(tǒng)決策，降低人為情感因素干擾，讓投資決策更趨客觀、嚴謹、高效。

（2）量化金融的行業(yè)現(xiàn)狀

伴隨金融市場演進與信息技術(shù)騰飛，眾多投資機構(gòu)，諸如知名對沖基金橋水基金，資產(chǎn)管理公司貝萊德、先鋒集團等，紛紛引入量化策略。

它們運用量化模型開展資產(chǎn)配置、風(fēng)險對沖、高頻交易等操作，既提升投資決策速率與精準度，又在復(fù)雜市場環(huán)境中捕捉更多盈利契機。

全球運用量化策略的投資機構(gòu)管理資產(chǎn)規(guī)模已達數(shù)萬億美元且持續(xù)上揚。

國內(nèi)量化金融也在蓬勃發(fā)展，北京、上海等金融中心城市匯聚諸多優(yōu)秀量化投資團隊與創(chuàng)新金融科技企業(yè)，有力推動我國量化金融前行。

比如九坤投資，成立于2012年，是國內(nèi)成立時間較早、管理規(guī)模居前的量化巨頭之一，素有“量化四大天王”之一的美譽。截至2024年一季度，資產(chǎn)管理規(guī)模超過550億人民幣。

（3）量化金融的就業(yè)前景

量化金融的專業(yè)性與復(fù)雜性，催生對相關(guān)人才的強勁需求，就業(yè)前景一片光明。

就業(yè)方向多元化，在量化IT崗位，從業(yè)者需開發(fā)維護量化交易系統(tǒng)、數(shù)據(jù)平臺與風(fēng)險管理軟件等，要求編程技能扎實、計算機技術(shù)功底深厚。

策略投研崗位則側(cè)重運用量化手段開展市場研究、策略開發(fā)優(yōu)化，需要豐富金融知識與敏銳市場洞察力。金融衍生品定價、風(fēng)險管理咨詢、智能投顧等新興領(lǐng)域也為量化金融人才提供豐富的就業(yè)機會。

薪資待遇上，量化金融崗位以高薪著稱。初級量化分析師年薪約30-50萬元，資深高級量化專家或投資經(jīng)理年薪可達數(shù)百萬元甚至更高。

優(yōu)厚待遇吸引數(shù)學(xué)、物理、計算機科學(xué)、金融工程等多專業(yè)背景人才投身其中，進一步推動著這個充滿魅力與挑戰(zhàn)的行業(yè)以驚人的速度迅猛發(fā)展。

二、量化金融人才必備技能

（1）數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)背景

數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)是量化金融根基。高等數(shù)學(xué)里的微積分、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計等在量化金融廣泛應(yīng)用。

微積分助力金融衍生品定價與風(fēng)險模型計算；線性代數(shù)處理多變量數(shù)據(jù)與構(gòu)建矩陣模型；概率論與數(shù)理統(tǒng)計是量化分析核心，用于刻畫金融市場不確定性與隨機現(xiàn)象。

構(gòu)建投資組合模型時，需運用其方法評估資產(chǎn)相關(guān)性與風(fēng)險收益特征，確定最優(yōu)配置比例。數(shù)學(xué)或統(tǒng)計學(xué)專業(yè)背景人才理解運用量化模型更具優(yōu)勢，能深挖數(shù)據(jù)信息，制定精準投資策略。

（2）編程技能

編程能力是量化金融人才的“硬通貨”。量化金融分析師需處理海量金融數(shù)據(jù)，如股價、成交量、宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)等，需熟練掌握Python、R等編程語言。

Python因簡潔易學(xué)、功能強大在量化金融領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。借助Python可實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集清洗、分析與可視化，構(gòu)建回歸模型、機器學(xué)習(xí)模型等，并開展回測與優(yōu)化。

同時，需掌握算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)知識，高效處理存儲數(shù)據(jù)，提升模型運行效率。如高頻交易中，算法設(shè)計優(yōu)化關(guān)乎交易速度與準確性，優(yōu)秀量化交易員可借高效算法捕捉市場微小波動并決策。

（3）金融知識和經(jīng)驗

包括股票、債券、期貨、期權(quán)等金融產(chǎn)品特性與交易規(guī)則，熟悉證券市場、外匯市場、衍生品市場等運作機制，掌握資產(chǎn)定價理論、投資組合理論、有效市場假說等基本投資理論與方法。

還需具備金融實踐經(jīng)驗，融合理論與實際市場。制定量化投資策略時，綜合衡量宏觀經(jīng)濟環(huán)境、行業(yè)趨勢、公司基本面等因素，只有深刻理解金融市場且具敏銳洞察力，才能構(gòu)建契合市場的有效策略。

研究金融市場歷史事件與危機，也有助于提升風(fēng)險管理能力。

（4）量化金融與CFA的緊密關(guān)聯(lián)

量化金融作為金融領(lǐng)域中極具挑戰(zhàn)與機遇的細分方向，對從業(yè)者的專業(yè)素養(yǎng)有著極高要求。

對于那些渴望從事量化金融行業(yè)的人來說，CFA證書無疑是一個寶貴的選擇，它能夠幫助從業(yè)者系統(tǒng)且高效地獲取與量化金融相關(guān)的專業(yè)知識。從以下學(xué)科中，我們能深刻的感受到CFA與量化金融的緊密聯(lián)系：

數(shù)量分析（Quantitative Methods）

這門學(xué)科為量化金融提供了扎實的數(shù)理基礎(chǔ)。涵蓋了時間價值、統(tǒng)計概念與市場回報、概率論、常用統(tǒng)計分布、假設(shè)檢驗、技術(shù)分析等內(nèi)容。在量化金融中，準確的數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建至關(guān)重要。

比如通過對歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，量化分析師可以建立預(yù)測模型，評估投資組合的風(fēng)險和收益。掌握定量分析方法，能夠幫助從業(yè)者更好地理解和運用量化工具，進行數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。