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中科大金融碩士就業(yè)前景如何？雖然我不知道中科大金融碩士就業(yè)如何，但是我身邊就業(yè)前景好的，薪酬高的，他們都是AQF持證人，畢竟AQF是將金融理論知識落地的學(xué)習(xí)。那么，大家也會有一系列的問題，中科大金融碩士能從事哪些工作崗位?薪資待遇怎么樣?有發(fā)展前景嘛?

中科大金融碩士——AQF持證人好就業(yè)嘛?從事行業(yè)非常廣泛，包括投資銀行、基金公司、券商金融工程、資產(chǎn)管理公司、私募公司、Fintech公司等。工作職能包括量化研究、量化交易、量化風(fēng)控、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法、系統(tǒng)開發(fā)和運維、模型和咨詢等。根據(jù)Glassdoor統(tǒng)計，美國量化分析師的平均年薪已達到接近13萬美元。

在國外，AI量化投資已經(jīng)屢見不鮮。據(jù)調(diào)研公司 LCH 在今年初出具的調(diào)研報告，美國業(yè)績排前 20 的對沖基金，包括橋水基金、索羅斯基金，全部采用計算機根據(jù)算法自動交易。據(jù)國際基金評級機構(gòu) Morningstar 數(shù)據(jù)顯示，截止 2017 年 7 月，機器人投顧管理的資產(chǎn)將近 3900 億美元，而在七年前這項數(shù)字幾乎為零。接下來的 10 年，機器人投顧管理的資產(chǎn)將達到 5 萬億美元。

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接下來，介紹下AQF證書，如果想從量化金融這塊并想了解AQF持證人好就業(yè)的童鞋們，更要好好了解下AQF證書。

AQF介紹

AQF：量化金融分析師(簡稱AQF ，Analyst of Quantitative Finance)由量化金融標(biāo)準(zhǔn)委員會(Standard Committee of Quantitative Finance，SCQF)主考并頒證，是代表量化金融領(lǐng)域的專業(yè)水平證書。

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AQF背景

量化投資在國外的發(fā)展已非常成熟，與此相反，曾經(jīng)在相當(dāng)長的一段時間里，國內(nèi)量化投資領(lǐng)域發(fā)展緩慢。2017年伊始，金融業(yè)界改革消息不斷。2 月 16 日，中金所重磅發(fā)布新的股指期貨交易規(guī)則，對其日內(nèi)過度交易行為的監(jiān)管、非套期保值持倉的交易保證金標(biāo)準(zhǔn)、平倉手續(xù)費標(biāo)準(zhǔn)都采取了進一步放松限制的政策指示。

11月，人民銀行會同銀監(jiān)會、證監(jiān)會、保監(jiān)會、外匯局等部門起草了《關(guān)于規(guī)范金融機構(gòu)資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的指導(dǎo)意見(征求意見稿)》，其中第二十二條對“智能投顧”開展資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的準(zhǔn)入門檻、業(yè)務(wù)開展規(guī)范提出全面的規(guī)范意見。量化投資在各金融機構(gòu)的運用得到了監(jiān)管層的重視，未來發(fā)展可期。面對當(dāng)下量化金融人才匱乏、需求量激增的局面，加快量化投資專業(yè)水平人才的培養(yǎng)進程已迫在眉睫。

AQF認證機構(gòu)介紹

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

量專委的宗旨在于積極有效組織各類金融理論和實踐學(xué)術(shù)研究，切實開展各界學(xué)術(shù)交流，充分利用各金融領(lǐng)域的專家資源，通過提供各類金融調(diào)研、培訓(xùn)、咨詢、出版、交流、認證等服務(wù)，實現(xiàn)“金融服務(wù)市場、市場促進金融”的目標(biāo)，提高金融服務(wù)學(xué)術(shù)水平和服務(wù)水平，加強金融服務(wù)領(lǐng)域的實踐溝通和技術(shù)交流，推動金融產(chǎn)業(yè)融合促進與創(chuàng)新，有效搭建金融高級人才培養(yǎng)的平臺，切實為我國金融服務(wù)注入更多動力。

量化金融標(biāo)準(zhǔn)委員會(Standard Committee of Quantitative Finance，SCQF)受量化金融專業(yè)委員會下設(shè)的專家委員會的工作指導(dǎo)，負責(zé)量化金融分析師證書體系的專業(yè)水平認證、專業(yè)能力建設(shè)開發(fā)、研究咨詢、教育培訓(xùn)、培訓(xùn)教材修訂等方面的工作。

項目培養(yǎng)目標(biāo)

結(jié)合現(xiàn)代計算機技術(shù)的發(fā)展，量化方法在金融實務(wù)中的應(yīng)用也越來越普遍和深入。本項目在借鑒國外發(fā)達的量化金融分析師執(zhí)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，結(jié)合我國現(xiàn)代金融領(lǐng)域的實踐發(fā)展和實際情況，并通過研究分析相應(yīng)實戰(zhàn)崗位的專業(yè)要求和工作內(nèi)容，以培養(yǎng)量化金融分析師專業(yè)人員為目標(biāo)，通過專業(yè)理論知識與實戰(zhàn)能力的訓(xùn)練，培養(yǎng)具備量化分析能力的專業(yè)金融從業(yè)人員。

AQF項目培養(yǎng)對象

有志于養(yǎng)成專業(yè)的量化投資方法，并且從事或有志于從事與金融量化分析相關(guān)的經(jīng)濟活動和專業(yè)服務(wù)工作的人員。例如：投行工作人員、股票分析師、金融分析師、量化工作者等金融行業(yè)從業(yè)人員;

有志于養(yǎng)成專業(yè)的量化投資方法的個人投資者等;

欲從其他領(lǐng)域轉(zhuǎn)行進入量化金融行業(yè)的專業(yè)人才。

AQF項目優(yōu)勢

系統(tǒng)性

AQF證書內(nèi)容全面涵蓋了量化金融領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識，并且充分地吸收了國際量化金融的前沿和發(fā)展，學(xué)習(xí)模塊包括Python語言編程基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)、金融知識基礎(chǔ)和量化投資多平臺模擬交易等。

實戰(zhàn)性

AQF證書將量化投資交易的理論知識與實戰(zhàn)經(jīng)驗相銜接，運用編程技術(shù)將主流量化分析思想用于實踐，旨在達成系統(tǒng)、完善的量化投資證書體系，讓學(xué)員認識現(xiàn)實應(yīng)用場景。

前瞻性

AQF證書旨在結(jié)合主流的算法和經(jīng)典量化交易策略思想，提供前沿的科學(xué)知識服務(wù)。

AQF后續(xù)學(xué)習(xí)方案

獲取AQF證書的會員可參加由中國市場學(xué)會量化金融專業(yè)委員會及其下設(shè)部門定期舉辦的各類以量化投資、量化分析等為主題的活動，例如論壇、沙龍;可獲得其發(fā)行的優(yōu)選論文期刊、報道資訊等后續(xù)教育學(xué)習(xí)材料。AQF會員后續(xù)教育旨在為會員提供專業(yè)量化投資人士交流和學(xué)習(xí)的平臺。

AQF知識體系

AQF證書知識體系分為四大模塊，分別為：量化投資策略理論(20%)、Python語言的編程基礎(chǔ)(30%)、Python量化交易策略實現(xiàn)與回測(40%)、量化實盤交易(10%)。該課程體系旨在從理論和實踐兩個方面，幫助考生成為具有扎實理論功底和實踐能力的量化交易專業(yè)人才。

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掌握Python及量化投資技能，我們能做什么?

1、熟悉中國主要金融市場及交易產(chǎn)品的交易機制;

2、熟知國內(nèi)外期貨交易、股市交易的異同點和內(nèi)在運行機制;

3、掌握經(jīng)典量化交易策略細節(jié)及其背后的交易哲學(xué);

4、掌握金融、編程和建模知識基礎(chǔ)，擁有量化交易實盤操作能力;

5、具備獨立自主地研發(fā)新量化交易策略的能力;

6、掌握量化交易模型設(shè)計的基本框架，以及風(fēng)險管理和資產(chǎn)組合理論的實際運用;

7、掌握從策略思想——策略編寫——策略實現(xiàn)餓完整量化投資決策過程;具備量化投資實戰(zhàn)交易能力。

AQF量化金融分析師實訓(xùn)項目學(xué)習(xí)大綱

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1.1.1. 第一部分：前導(dǎo)及課程介紹

1.AQF核心課程

2.量化策略的Python實現(xiàn)和回測

3.整體代碼介紹

1.1.2. 第二部分：量化投資基礎(chǔ)

1.量化投資背景及決策流程

2.量化擇時

3.動量及反轉(zhuǎn)策略

4.基金結(jié)構(gòu)套利

5.行業(yè)輪動與相對價值

6.市場中性和多因子

7.事件驅(qū)動

8.CTA_1（TD模型）

9.統(tǒng)計套利_低風(fēng)險套利

10.大數(shù)據(jù)和輿情分析

11.機器學(xué)習(xí)

12.高頻交易和期權(quán)交易

13.其他策略和策略注意點

1.1.3. 第三部分：Python編程知識

Python語言環(huán)境搭建	1.Python語言環(huán)境搭建
Python編程基礎(chǔ)	1.python數(shù)字運算和Jupyter notebook介紹
	2.字符串
	3.Python運算符
	4.Tuple和List
	5.字典
	6.字符串格式化
	7.控制結(jié)構(gòu)_1.For循環(huán)
	8.函數(shù)
	9.全局和局部變量
	10.模塊
	11.Python當(dāng)中的重要函數(shù)
Python編程進階	1.Numpy數(shù)據(jù)分析精講
Python編程進階	2.Pandas數(shù)據(jù)分析詳解
數(shù)據(jù)可視化	1.Pandas內(nèi)置數(shù)據(jù)可視化
	2.Matplotlib基礎(chǔ)
	3.Seaborn
金融數(shù)據(jù)處理實戰(zhàn)	1.數(shù)據(jù)獲取_1.本地數(shù)據(jù)讀取
	1.數(shù)據(jù)獲取_2.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)讀取_1
	1.數(shù)據(jù)獲取_2.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)讀取_2.tushare
	1.數(shù)據(jù)獲取_2_網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)讀取_3.文件存儲
	2.金融數(shù)據(jù)處理_1.同時獲取多只股票
	2.金融數(shù)據(jù)處理_2.金融計算
	2.金融數(shù)據(jù)處理_3.檢驗分布和相關(guān)性
	3.金融時間序列分析_1.Python下的時間處理
	3.金融時間序列分析_2.Pandas時間格式
	3.金融時間序列分析_3.金融數(shù)據(jù)頻率的轉(zhuǎn)換
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實戰(zhàn)案例_案例1
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實戰(zhàn)案例_案例2_多指標(biāo)條件選股分析_1
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實戰(zhàn)案例_案例2_多指標(biāo)條件選股分析_2

1.1.4. 第四部分：量化交易策略模塊

三大經(jīng)典策略	1.三大經(jīng)典策略_1.SMA
	1.三大經(jīng)典策略_2.動量Momentum
	1.三大經(jīng)典策略_3.均值回歸
配對交易策略	2.配對交易
技術(shù)分析相關(guān)策略	3.量化投資與技術(shù)分析_1.技術(shù)分析理論
	3.量化投資與技術(shù)分析_2.CCI策略的Python實現(xiàn)
	3.量化投資與技術(shù)分析_3.布林帶策略的Python實現(xiàn)_1
	3.量化投資與技術(shù)分析_4.SMA和CCI雙指標(biāo)交易系統(tǒng)
	3.量化投資與技術(shù)分析_5.形態(tài)識別和移動止損策略
大數(shù)據(jù)輿情分析策略	4.大數(shù)據(jù)輿情分析策略_基于谷歌搜索的大數(shù)據(jù)輿情分析
CTA交易策略	5.CTA交易策略_Aberration趨勢跟蹤系統(tǒng)
量化投資與機器學(xué)習(xí)	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_1_機器學(xué)習(xí)算法原理_2_邏輯回歸原理
	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_1_機器學(xué)習(xí)算法原理_3_SVM算法原理
	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_1_機器學(xué)習(xí)算法原理_4_決策樹算法原理
	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_1_機器學(xué)習(xí)算法原理_5_KNN算法原理
	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_1_機器學(xué)習(xí)算法原理_6_神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法了解
	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_1_機器學(xué)習(xí)算法原理_7_K-means算法原理和算法總結(jié)
	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_2_機器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)_1_數(shù)據(jù)集生成原理
	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_2_機器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)_2_數(shù)據(jù)集可視化
	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_2_機器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)_3_邏輯回歸算法的python實現(xiàn)
	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_2_機器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)_4_DT_KNN_NB算法的python實現(xiàn)
	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_2_機器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)_5_SVM算法的python實現(xiàn)
	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_3_機器學(xué)習(xí)算法實戰(zhàn)_6_基于邏輯回歸和SVM的股市趨勢預(yù)測

1.1.5. 第五部分：面向?qū)ο蠛蛯嵄P交易

1.模塊內(nèi)容整體介紹

2.面向?qū)ο?、類、實例、屬性和方?/p>

3.創(chuàng)建類、實例、方法

4._init_初始化方法

5.面向?qū)ο蟪绦驅(qū)嵗?/p>

6.繼承的概念及代碼實現(xiàn)

7.面向?qū)ο罄^承的實戰(zhàn)案例

8.多繼承和量化交易平臺的面向?qū)ο箝_發(fā)思路

9.用面向?qū)ο蠓椒▽崿F(xiàn)股債平衡策略

1.1.6. 第六部分實盤模擬交易

基于優(yōu)礦平臺的面向?qū)ο蟛呗?/p>	1.優(yōu)礦平臺介紹
	2.優(yōu)礦平臺回測框架介紹
	3.優(yōu)礦框架之context對象、account和position對象
	4.優(yōu)礦其它重要操作
	5.優(yōu)礦之小市值因子策略
	6.優(yōu)礦之雙均線策略
	7.優(yōu)礦之均值回歸策略
	8.優(yōu)礦之單因子策略模板
	9.優(yōu)礦之多因子策略模板
	10.優(yōu)礦之因子數(shù)據(jù)處理：去極值和標(biāo)準(zhǔn)化
面向?qū)ο髮嵄P交易之Oanda	1.Oanda平臺介紹和賬戶配置
	2.Oanda賬戶密碼配置和交易框架原理
	3.Oanda鏈接賬戶并查看信息
	4.Oanda API獲取歷史數(shù)據(jù)
	5.Oanda市價單和交易狀態(tài)查詢
	6.Oanda高級交易訂單
	7. Oanda其它高級功能
	8. Oanda實戰(zhàn)ADX策略全講解：策略邏輯、數(shù)據(jù)讀取、歷史數(shù)據(jù)處理、可視化、實時數(shù)據(jù)和實時交易
	9. Oanda通過實時數(shù)據(jù)API調(diào)取實時數(shù)據(jù)、resample
面向?qū)ο髮嵄P交易之IB	1.IB實戰(zhàn)平臺介紹及API安裝調(diào)試
	2.IB實戰(zhàn)平臺請求和響應(yīng)遠離、線程控制
	3.IB響應(yīng)函數(shù)wrapper講解
	4.IB請求函數(shù)及合約定義
	5.IB程序化下單、倉位及賬戶查詢
	6.IB三均線交易_金字塔倉位下單控制模型實盤交易之策略原理、線程控制原理、策略結(jié)構(gòu)總覽、響應(yīng)函數(shù)、交易信號、策略展示等全講解。