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数据科学与大数据技术是新兴领域,随着国家经济的发展,该专业领域的人才将会逐渐进入深层领域的学习,从而有更辽阔的发展空间。
量化金融无疑是当下最受欢迎的新兴领域之一,那量化金融到底是啥,F君今天来详细展开讲解!
量化金融是一个融合了数学、统计学、计算机科学和金融四个学科的新兴领域,也常简称为Quant。其核心技术涵盖数据挖掘、机器学习、统计分析、优化算法等。从本质上来说,它是利用数学和计算机程序辅助投资决策的学科。
想象一下,在金融市场这个复杂的大舞台上,存在着一个超级智能的“机器人”。这个“机器人”可以迅速处理海量信息,包括股票价格的每一次波动、每一则新闻事件对市场的潜在影响等。
它基于量化金融的算法和模型,能不受人类情绪干扰地为投资者精准判断何时买入股票、何时卖出。而量化金融的从业者,就是设计和操控这些“机器人”的幕后高手。
这种模式的优势明显。在传统投资决策过程中,人类情绪如恐惧、贪婪等往往会对决策产生负面影响,导致投资失误。量化金融则通过数据和程序克服了这一问题,能够更理性地分析金融市场数据,从而做出更准确的投资判断。
近年来,量化金融在全球范围内受到了极高的关注。在中国,量化私募的崛起是量化金融热度上升的重要标志。年初一则“低调”却震撼的量化圈招聘启事,刷新了应届生的薪资上限,使得量化金融一下子成为大众关注的焦点。
像鸣石、聚宽、佳期投资等百亿资产的私募,出手极为阔绰,会拿出利润的 20%作为员工奖金。在行情向好的时候,员工获得上千万奖金也不足为奇。
这种现象背后有深刻的原因:
一方面,随着科技的飞速发展,数据处理能力和计算能力大幅提升,为量化金融的发展提供了强大的技术支持。
另一方面,金融市场竞争日益激烈,投资者对于更精准、高效的投资策略需求迫切,量化金融正好满足了这一需求。它能够挖掘出隐藏在海量数据中的投资机会,帮助投资者获取更好的收益。
这是量化金融领域中最赚钱的岗位之一。在公募、私募基金,保险、银行资管等大买方和券商研究所金融工程部门都设有此岗位。不过,该岗位收入虽高但稳定性欠佳。据统计,应届生平均薪酬在50-80万每年,就连实习生每天都能拿到1000元以上。
对于想进入该岗位的应届生来说,如果毕业于 QS 前 50 的院校,会有很大优势。同时,如果是数学、统计、计算机专业出身,并且在实习过程中掌握了因子模型、趋势跟随等投资策略,还具备机器学习、python 等 IT 技能,那么就可以大胆尝试这个岗位。
这些要求反映出前台岗量化投资对人才综合素质的高要求,需要具备扎实的专业知识和实践能力,能够在复杂多变的金融市场中迅速分析和决策。
中台岗量化策略的薪资相对前台岗会低一些,应届生年薪大概在30-50万之间。这类岗位在投行、券商、基金中较多。
该岗位要求从业者掌握随机微积分、数值方法、概率论、蒙特卡洛方法等内容,同时 C++、Python 等编程语言也是必备技能。虽然要求较高,但相较于前台岗量化投资,还是相对“温和”一些。
中台岗量化策略在量化金融业务中起着承上启下的关键作用,负责将理论模型转化为实际可操作的投资策略,并对策略进行优化和调整。
在三个岗位中,中台岗风险模型的门槛相对最低,但也需要掌握编程(如 SQL、Python、SAS)、回归分析、时间序列分析等技能。拥有 FRM 和 CFA 证书是加分项,而且该岗位工作强度相对较小。
应届年薪在25万以上,随着工作经验的积累,薪资水平也会逐步提高,工作几年后能达到40-60万。该岗位专注于量化金融中的风险管理,通过构建和运用风险模型,识别、评估和应对金融市场中的各种风险,确保投资活动在可控的风险范围内进行。
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金融学是量化金融的基石,为从业者提供了对金融市场、金融工具和金融机构全面且深入的理解。在金融学专业的课程体系中,货币银行学、国际金融、证券投资学等课程至关重要。
货币银行学让从业者了解货币的发行、流通以及银行体系的运作;国际金融则涉及国际间的货币兑换、汇率波动、跨境投资等内容。
对于全球化背景下的量化金融业务有着重要意义;证券投资学教授各种证券产品的特性、投资组合理论等,是量化投资策略设计的重要依据。
数学和统计学是量化金融的核心工具。数学专业的课程如微积分、线性代数、概率论、数理统计等,为构建量化模型提供了坚实的理论框架。
微积分在处理金融市场中的变化率、优化问题时必不可少;
线性代数用于处理多变量关系,如投资组合中资产之间的相关性分析;
概率论和数理统计则是量化金融中风险评估、模型验证的基础。
统计学专业侧重于数据的收集、整理、分析和解释。在量化金融中,需要处理海量的金融数据,统计学方法可以帮助从业者从这些数据中提取有价值的信息。
例如,通过数据挖掘技术发现市场趋势、通过统计分析评估投资策略的有效性等。
计算机科学在量化金融中扮演着至关重要的角色。其中,编程语言(如 Python、C++)是实现量化模型的关键。
Python 以其简洁的语法和丰富的数据分析、机器学习库,在量化金融领域广泛应用,从数据获取、清洗到模型搭建和回测都可以高效完成。C++则因其高效的运行速度,常用于对性能要求极高的交易系统开发。
数据库管理也是量化金融工作中不可或缺的部分。从业者需要存储、管理和检索大量的金融数据,包括历史价格数据、公司财务数据等。良好的数据库管理技能可以确保数据的完整性和高效访问。
算法设计则涉及到量化模型中的优化算法、搜索算法等。例如,在投资组合优化中,通过设计高效的算法找到风险和收益最佳平衡的资产组合。
同时,自动化交易系统的开发也依赖于计算机科学中的算法和编程技术,实现交易的自动执行和监控。
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FRM 作为全球金融风险管理领域的权威国际资格认证,为从业者提供了深入学习各类风险的机会。在量化金融中,风险控制至关重要。FRM 课程涵盖了市场风险、信用风险、操作风险等详细的度量和管理方法。
市场风险方面,从业者通过 FRM 学习可以掌握利率风险、汇率风险、股票价格风险等多种市场风险因素的量化分析方法。例如,利用 VaR(Value at Risk)模型评估在一定置信水平下投资组合可能面临的最大损失。
信用风险则涉及对交易对手违约可能性的评估和管理,通过信用评分模型、信用风险转移工具等方法来降低信用风险对投资的影响。
操作风险包括由于内部流程不完善、人为失误、外部事件等原因导致的损失风险,FRM 提供了从风险识别、评估到应对的一系列方法,帮助量化金融从业者建立完善的操作风险管理体系。
FRM 课程还传授先进的风险模型和分析技术。在量化金融领域,随着市场的日益复杂和数据量的爆炸式增长,准确的风险评估和预测需要依赖于先进的模型和技术。
FRM 涉及的风险模型包括但不限于风险价值模型(VaR)、压力测试模型、信用风险评估模型(如 CreditMetrics 模型)等。
这些模型和技术能够帮助从业者更好地应对金融市场中的不确定性。例如,压力测试模型可以模拟极端市场条件下投资组合的表现,为投资者提供应对危机的预案。
信用风险评估模型则可以通过分析大量的财务数据和市场信息,准确评估借款人的信用状况,为量化投资中的信贷决策提供依据。通过掌握 FRM 中的风险模型和技术,量化金融从业者能够更精确地度量风险,从而优化投资策略,保障投资的安全性和稳定性。
在竞争激烈的金融行业,拥有 FRM 证书在金融风险管理领域具有较高的专业性和竞争力。对于从事量化金融中风险相关工作而言,这一优势更为明显。量化金融企业在招聘风险管理人员时,往往会优先考虑 FRM 持证人。
一方面,FRM 证书是对从业者风险管理知识和技能的权威认可,表明持证人具备扎实的风险管理理论基础和实践能力。
另一方面,在行业内,FRM 证书已经形成了良好的口碑和声誉,拥有该证书的从业者更容易获得同行、上级和客户的信任。
这不仅有助于在求职过程中脱颖而出,也为从业者在职业生涯中的晋升和发展提供了有力支持。在量化金融这个对专业素养要求极高的领域,FRM 证书能够为从业者打开通往成功的大门,帮助他们在风险与机遇并存的金融市场中稳健前行。
量化金融作为一个充满机遇和挑战的领域,结合 FRM 证书的优势,为应届生和有志于从事该行业的人士提供了广阔的发展空间。
尽管道路可能充满艰辛,但只要具备扎实的专业知识、掌握相关技能并获得权威认证,就有可能在这个领域获得丰厚的回报,实现年薪百万的梦想。
同时,随着科技和金融市场的不断发展,量化金融领域也将持续创新和变革,为从业者带来更多的机遇和挑战。
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