一直以來有不少人問我職業(yè)發(fā)展之類的問題。其實我自己的職業(yè)發(fā)展路線比較另類,可能沒有太多的共性,不過很多道理還是相同的。
很多人是想將來自己開個私募之類的,但其實放眼看去,開私募的人多,成功的也多,但每個人的背景都不大一樣。
有一種是大學甚至更早就開始自己交易的,比如Citadel的老板是大學宿舍開始交易可轉(zhuǎn)債,巴菲特13歲開始炒股票,國內(nèi)也有人初中開始炒股票后來當私募老板的。這種一般交易經(jīng)驗比較豐富,自己也摸索出一個套路,而且也沒給別人打過工,沒有親身體驗過別人的套路。
Paul Wilmott應該都認識,量化學術(shù)界還是很出名的,尤其在國外。他是牛津大學量化金融項目創(chuàng)始人,也是量化投資基金凱薩資本的創(chuàng)始人,還發(fā)表過100多篇關(guān)于金融與數(shù)學的研究性論文,也有不少書被翻譯成中文,做為高校的教材,總之很牛就對了!
從CQF的課表看,學習的話應該半年的打基礎(chǔ)差不多。基本的隨機分析、martingale、PDE、蒙特卡洛、時間序列,以及在金融工程這個小范圍里的編程。有了一定的基礎(chǔ)后,再看金融數(shù)學書或是看程序時,至少會comfortable。這種感覺至關(guān)重要!也就是有種“噢,原來不難,可以理解,并不是天書”的感覺,往后是不是就可以self-motivated,自己找些書來看,自己試著編寫些程序了。CQF&MFE給了一個入門的機會,但也是比較最關(guān)鍵的一步!
不過,CQF的門檻要比MFE低很多!從Alumni看,有大量以independent的身份就讀,估計就是那些純金融、甚至與金融完全無關(guān)的想看看數(shù)量金融到底是些什么的同學。部分有統(tǒng)計背景的人或許無法理解小白的好奇心。量化金融并不是well-defined,對于數(shù)學編程都不懂的同學,我猜只要有數(shù)學的金融都算量化。
至于P-Quant和Q-Quant的問題,根本不需要擔心。半年一年后你再決定想具體往哪條路走也不遲。當下你所能看見的幾乎所有金融、數(shù)學、編程知識在另一些人看來都只是常識,多學沒錯。
另外一些可能性:Q這一端掌握得好,你modelling的能力會大大增強,比如金融碩士可以接金融PhD啊,將來當商學院的AP,擺脫業(yè)界的紛紛擾擾。P端的話也可以讀博做金融實證,不過大多數(shù)實證文章我們不會去看,屬于無意義的實證,放到業(yè)界就是很多量化策略其實不賺錢。
CQF能夠?qū)W習到的東西還是很多的,大致來說可以說是以傳統(tǒng)的金融工程為基礎(chǔ),在疊加最前沿的金融領(lǐng)域的課程,課程的設置六門必修課程和兩門選修課程,課程內(nèi)容的話,大家可以看看資料,了解下:
CQF的另外一個特點是終身學習,而CQF的學員也可以終身看課。同時,CQF有很多選修的課程也蠻經(jīng)典的,比如:量化的行為金融學,基于R語言的量化金融,高級投資組合管理,風險預算,Python應用,金融科技,基于Python的機器學習,C++,算法交易,高級風險管理,高級波動率模型,交易對手風險建模,復雜計算方法,基于Python的數(shù)據(jù)分析。
CQF和CFA、FRM區(qū)別?
很多考CQF的朋友都是有考CFA和FRM的經(jīng)驗,細看發(fā)現(xiàn)CQF和兩者之前的區(qū)別還是非常大,首先,CFA和FRM是自主學習對應的書籍內(nèi)容,然后通過參加考試來取得最后的證書,雖然CQF也是通過最后的考試,但是更加注重教學,雖然報名了后,官方會郵寄10幾本書籍,但是最后的考試內(nèi)容更多的和老師所講的內(nèi)容和課后的作業(yè)相關(guān),因此在整個過程中,老師的PPT和課后的作業(yè)為主,教材為輔(供參考,具體個人結(jié)合自身學習習慣安排)。
其次,CQF考試的靈活度更高,沒有標準答案;在考試CFA和FRM時,考試都有標準答案作為參考并且通過集中參加幾個小時的考試來考核學生,但是CQF的考試更加的實用,考試的形式是做project,比如,自己做投資組合,收集數(shù)據(jù)利用機器學習的算法來預測市場等。最后,考試評定的方法不同;在考CFA和FRM時,可能根據(jù)全球考生成績的百分比決定通過率,CQF是根據(jù)考試報告質(zhì)量決定通過率。
寫在最后,其實證書更多的就是加分項,你是新人,得找實習吧,這時候證書對你來說就很重要了,能加分不少;如果你是行業(yè)老人,更多的就要看你通過課程的學習,學到了什么,對你實際操作的過程有沒有幫助等等??傊鄬W點東西總沒錯。
推薦想從事量化交易行業(yè)的同學認真了解一下CQF這個項目。