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量化金融分析師

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目錄

什麼是量化金融分析師

  量化金融分析師(簡稱AFQ,Analyst of Quantitative Finance)是由量化金融標準委員會(Standard Committee of Quantitative Finance,SCQF)主考並頒證,是代表量化金融領域的專業水平證書。

量化金融分析師的認證機構

  中國市場學會(China Marketing Association)經國家民政部批准(民政部:社證字第3586號)於1991年3月在北京成立,由中國社會科學研究院主管。中國市場學會量化金融專業委員會(下簡稱:量專委)是中國市場學會下屬的獨立二級機構。

  量化金融標準委員會(Standard Committee of Quantitative Finance,SCQF)受量化金融專業委員會下設的專家委員會的工作指導,負責量化金融分析師證書體系的專業水平認證、專業能力建設開發、研究咨詢、教育培訓、培訓教材修訂等方面的工作。

量化金融分析師的項目背景[1]

  量化方法在金融領域的應用深入日常的典型為量化投資領域相關研究型人員,這是金融創新頻現的崗位,是高尖金融人才密集之地。

  量化投資在國外的發展已經非常成熟,與此相反,曾經在相當長的一段時間里,國內量化投資領域發展緩慢。2017年伊始,金融業界改革消息不斷。2 月 16 日,中金所重磅發佈新的股指期貨交易規則,對其日內過度交易行為的監管、非套期保值持倉的交易保證金標準、平倉手續費標準都採取了進一步放鬆限制的政策指示。3月,十二屆全國人大會議上,《2017年政府工作報告》中首次提及“人工智慧”和數字經濟,為量化投資的發展埋下了基石。學習量化分析方法到投資管理中,是金融未來的發展方向之一。運用專業的量化分析方法到具體投資業務中,是每一個未來量化投資分析師的職業能力訴求。

  量化投資領域方興未艾,在此背景下,為未來金融高尖人才提供全面且個性化的服務,提升其綜合素質,是時代的需求。而量化金融分析師證書正好可以滿足這一要求。

量化金融分析師的科目設置

  量化金融分析師證書考試分為五大科目,分別為《量化投資基礎》、《Python語言編程入門》、《基於Python的經典量化投資策略》、《交易系統設計》、《量化實盤交易》。證書要求學員掌握量化投資基礎、Python編程基礎、經典量化交易策略以及交易系統設計思想。

量化投資基礎

  主要涵蓋了量化投資領域的必備知識:包括:基本面分析技術分析、數量分析、固定收益資產組合管理、權益、另類投資等內容。

  • 基本面分析基礎
  • 技術分析基礎
  • 如何評估策略的表現

Python語言編程入門

  包含了Python環境搭建、基礎語法、變數類型、基本函數、基本語句、第三方庫、金融財務實例等內容。旨在為金融財經人提供最需要的編程方法。

  • Python的優勢與劣勢
  • 建立Python編程環境
  • Python編程基礎和工具
  • Python編程思想
  • Python基礎語言基礎
  • 重要庫詳解:Numpy/Pandas/Matplotlib/Plotly等
  • 矢量化回測
  • Python語言在金融中應用
  • 數據獲取來源
  • 如何快速導入數據:1)開放數據源;2)國內/國外API介面;3)金融數據軟體
  • 數據有效存儲
  • 數據過濾與優化
  • 實時tick數據獲取和可視化
  • 金融數據擬合優化

基於Python的經典量化投資策略

  包含了最富盛名、最基本的量化交易思想和交易策略。例如:海龜交易模型、Logistics模型、配對交易模型、波動擴張模型、Alpha模型、機器學習隨機森林模型、主成分分析),深度學習人工神經網路)等內容。

  • 趨勢追蹤策略
  • 配對交易策略
  • 技術選股策略
  • 多因數策略
  • 股指期貨套利策略
  • 商品期貨套利策略
  • 期權交易策略
  • 機器學習:支持向量機SVM

交易系統設計

  • 量化交易系統介紹
  • 過濾條件: 篩選個股
  • 進入信號
  • 再進入策略
  • 退出策略
  • 多個系統針對不同的市場
  • 設計你的交易系統

量化實盤交易

  • 實戰交易基礎知識
  • 程式化策略的實戰部署
  • 量化交易實戰案例

量化金融分析師協會會員

  每一個量化金融分析師都可申請成為全國財經金融專業人才培養工程的會員,會員將有資格參與官方定期舉辦的高峰論壇、量化投資策略分享會等活動,有機會獲得後續教育培訓資格與職業就業推薦機會。

量化金融分析師的自身收穫

  通過學習,每一個AQF持證人,都將取得以下收穫:

  • 熟悉中國主要金融市場及交易產品的交易機制;
  • 掌握經典量化交易策略細節及其背後的交易哲學;
  • 掌握金融、編程和建模知識基礎,擁有量化交易實盤操作能力
  • 具備獨立自主地研發新量化交易策略的能力;
  • 掌握從策略思想—>策略編寫—>策略實現的完整量化投資決策過程
  • 具備量化投資實戰交易能力。

參考文獻

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