CQF可以用三個框架來概括:Python基礎知識、金融知識、技術指標。CQF與國外不同的是，國內的主要應用場景是大型投資銀行，價格需求巨大。截止至2021年統(tǒng)計，CQF是全球認證人數(shù)較多的量化金融資格認證。通過CQF可以找到什么工作?

通過CQF可以找到什么工作？

1-量化分析師/研究員。

證券商量化研究主要集中在權益類和固收類，如股票的多因子模型研究、固定收益資產(chǎn)投資研究模型等，這幾個崗位要求比較熟悉國內金融市場的背景，以及諸如大型資產(chǎn)配置、風險模型等金融基礎知識，同時由于需要進行大量數(shù)據(jù)分析，對于編程能力有某些要求，python是主流。讀懂財務方面的外國文獻，并實施相關的模型也是一項重要技能，所以英語和完成論文模型也是必不可少的技能。

2-量化交易員

由于交易與資金直接相關，量化研究也好，基本面分析也罷，較終都要在交易中落實，無論證券公司、期貨公司或私募基金，對交易者的要求都比較高，較后都要在交易中落實，因此，量化交易的重要性不言而喻。

期交所的做市商部是一個交易部門，經(jīng)常在各大招聘網(wǎng)站上招聘交易員，近幾年期貨公司做市業(yè)務迅速發(fā)展，對于具有一定財務基礎和編程能力的人才需求大大增加，期貨做市部門包括場內做市和場外做市商，場內做市主要是場內期權和期貨的套利。而且OTC市場對期權定價的要求更高，主要是制定期權合同，撮合客戶交易。

3-量化開發(fā)的工程師。

與量化研究和交易員相比，量化開發(fā)需要知道更多與編程有關的東西，而且還需要學習更多軟件開發(fā)工具，如版本管理git、如果需要進行算法交易開發(fā)，那么數(shù)據(jù)庫SQL、Linux操作系統(tǒng)等都需要堅實的數(shù)學基礎，日常量化開發(fā)主要是滿足交易者日常交易的需求，與量化研究相比，交易Quant的實現(xiàn)策略和算法、開發(fā)交易Quant所用的交易工具等更為密切，由于Quants要求開發(fā)者提供交易工具，包括算法的實現(xiàn)，策略執(zhí)行中的問題處理，交易數(shù)據(jù)統(tǒng)計等。定量研究則更傾向于面向顧客提供有價值的研究報告。

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