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(qiáng)力磁石，吸引著來(lái)自計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、物理等不同專(zhuān)業(yè)背景的人才紛紛涌入。

面對(duì)如此火爆又競(jìng)爭(zhēng)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(jìn)入這個(gè)行業(yè)。帶著這些問(wèn)題，我們今天就來(lái)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(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多學(xué)科量化手段，對(duì)金融市場(chǎng)深度剖析、精準(zhǔn)預(yù)判并管理風(fēng)險(xiǎn)的金融分支。它借助先進(jìn)模型與復(fù)雜算法，探尋金融市場(chǎng)規(guī)律與契機(jī)，進(jìn)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(cè)股價(jià)走向，抉擇買(mǎi)賣(mài)時(shí)機(jī)。與傳統(tǒng)分析方法不同，量化金融倚重?cái)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)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(guān)、嚴(yán)謹(jǐn)、高效。

（2）量化金融的行業(yè)現(xiàn)狀

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

它們運(yùn)用量化模型開(kāi)展資產(chǎn)配置、風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖、高頻交易等操作，既提升投資決策速率與精準(zhǔn)度，又在復(fù)雜市場(chǎng)環(huán)境中捕捉更多盈利契機(jī)。

全球運(yùn)用量化策略的投資機(jī)構(gòu)管理資產(chǎn)規(guī)模已達(dá)數(shù)萬(wàn)億美元且持續(xù)上揚(yáng)。

國(guó)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(tuán)隊(duì)與創(chuàng)新金融科技企業(yè)，有力推動(dòng)我國(guó)量化金融前行。

比如九坤投資，成立于2012年，是國(guó)內(nèi)成立時(shí)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(yù)。截至2024年一季度，資產(chǎn)管理規(guī)模超過(guò)550億人民幣。

（3）量化金融的就業(yè)前景

量化金融的專(zhuān)業(yè)性與復(fù)雜性，催生對(duì)相關(guān)人才的強(qiáng)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(kāi)發(fā)維護(hù)量化交易系統(tǒng)、數(shù)據(jù)平臺(tái)與風(fēng)險(xiǎn)管理軟件等，要求編程技能扎實(shí)、計(jì)算機(jī)技術(shù)功底深厚。

策略投研崗位則側(cè)重運(yùn)用量化手段開(kāi)展市場(chǎng)研究、策略開(kāi)發(fā)優(yōu)化，需要豐富金融知識(shí)與敏銳市場(chǎng)洞察力。金融衍生品定價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)管理咨詢(xún)、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(jī)會(huì)。

薪資待遇上，量化金融崗位以高薪著稱(chēng)。初級(jí)量化分析師年薪約30-50萬(wàn)元，資深高級(jí)量化專(zhuān)家或投資經(jīng)理年薪可達(dá)數(shù)百萬(wàn)元甚至更高。

優(yōu)厚待遇吸引數(shù)學(xué)、物理、計(jì)算機(jī)科學(xué)、金融工程等多專(zhuān)業(yè)背景人才投身其中，進(jìn)一步推動(dòng)著這個(gè)充滿(mǎn)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(jì)學(xué)背景

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

微積分助力金融衍生品定價(jià)與風(fēng)險(xiǎn)模型計(jì)算；線(xiàn)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(jì)是量化分析核心，用于刻畫(huà)金融市場(chǎng)不確定性與隨機(jī)現(xiàn)象。

構(gòu)建投資組合模型時(shí)，需運(yùn)用其方法評(píng)估資產(chǎn)相關(guān)性與風(fēng)險(xiǎn)收益特征，確定最優(yōu)配置比例。數(shù)學(xué)或統(tǒng)計(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)背景人才理解運(yùn)用量化模型更具優(yōu)勢(shì)，能深挖數(shù)據(jù)信息，制定精準(zhǔn)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(jià)、成交量、宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等，需熟練掌握Python、R等編程語(yǔ)言。

Python因簡(jiǎn)潔易學(xué)、功能強(qiáng)大在量化金融領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。借助Python可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集清洗、分析與可視化，構(gòu)建回歸模型、機(jī)器學(xué)習(xí)模型等，并開(kāi)展回測(cè)與優(yōu)化。

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

（3）金融知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)

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(chǎng)、外匯市場(chǎng)、衍生品市場(chǎng)等運(yùn)作機(jī)制，掌握資產(chǎn)定價(jià)理論、投資組合理論、有效市場(chǎng)假說(shuō)等基本投資理論與方法。

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

研究金融市場(chǎng)歷史事件與危機(jī)，也有助于提升風(fēng)險(xiǎn)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(jī)遇的細(xì)分方向，對(duì)從業(yè)者的專(zhuān)業(yè)素養(yǎng)有著極高要求。

對(duì)于那些渴望從事量化金融行業(yè)的人來(lái)說(shuō)，CFA證書(shū)無(wú)疑是一個(gè)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(zhuān)業(yè)知識(shí)。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(mén)學(xué)科為量化金融提供了扎實(shí)的數(shù)理基礎(chǔ)。涵蓋了時(shí)間價(jià)值、統(tǒng)計(jì)概念與市場(chǎng)回報(bào)、概率論、常用統(tǒng)計(jì)分布、假設(shè)檢驗(yàn)、技術(shù)分析等內(nèi)容。在量化金融中，準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建至關(guān)重要。

比如通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，量化分析師可以建立預(yù)測(cè)模型，評(píng)估投資組合的風(fēng)險(xiǎn)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(yùn)用量化工具，進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。