量化金融分析師，簡稱AQF ，英文全名為Analyst of Quantitative Finance，它是由量化金融標(biāo)準(zhǔn)委員會(Standard Committee of Quantitative Finance，SCQF)主考并頒證的，是代表量化金融領(lǐng)域的專業(yè)水平證書。
也就是說，現(xiàn)在各大證券機構(gòu)、基金公司等，在招收量化金融分析師的時候，絕大部分看的還是AQF。
所以，對于勵志想成為量化金融的人，或想了解量化投資、量化交易的人來說，AQF算是自己跨入量化投資領(lǐng)域的第一道，也是重要的關(guān)口。
成為量化金融分析師需要哪些條件呢?
AQF申請條件
中等專業(yè)學(xué)校畢業(yè)后，從事專業(yè)工作滿10年;
大學(xué)專科畢業(yè)后，從事專業(yè)工作滿4年;
大學(xué)本科畢業(yè)后，從事專業(yè)工作滿2年;
取得碩士學(xué)位后，從事專業(yè)工作滿1年;
取得博士學(xué)位。
獲得助理量化金融分析師(AAQF)證書，從事相關(guān)專業(yè)工作1年以上。
符合以上任一條件，經(jīng)認(rèn)可培訓(xùn)獲得300學(xué)分即可報考。
其實，沒有什么特別的硬性條件，不管是金融專業(yè)，還是非金融專業(yè);也不管是學(xué)生，還是從業(yè)者;更不管是投資小白，還是有一定經(jīng)驗的投資者，AQF都是可以去選擇，并且去考證的。
不過，雖然沒有硬性的條件，但是AQF對個人的學(xué)習(xí)能力的要求是非常高的，甚至還要具備很強的數(shù)理和計算能力。
為什么這么說呢?
主要還是因為如果你想考AQF，那么以下量化金融分析師(AQF®)全國統(tǒng)一考試考試大綱都需要了解的，尤其是數(shù)理課程 編程課程。
Part I：量化金融基礎(chǔ)知識
(一)金融基礎(chǔ)知識(15%)
1. 掌握量化金融基本數(shù)量分析的方法
2. 掌握優(yōu)化投資組合理論
3. 掌握基本財務(wù)報表分析的方法
4. 掌握金融市場基礎(chǔ)產(chǎn)品，包括權(quán)益類投資產(chǎn)品和固定收益類投資產(chǎn)品等
5. 了解常見的金融市場衍生產(chǎn)品
(二)量化投資理論(15%)
1. 了解量化投資的基本概念及一般決策流程
2. 掌握多因子策略的基本思想，并了解常用的因子類型
3. 掌握技術(shù)分析的基本思想，并了解常用的技術(shù)指標(biāo)
4. 了解其他全球主流量化交易策略的基本思想
5. 了解高頻交易和期權(quán)交易的基本概念
(三)Python 編程基礎(chǔ)(25%)
1. 掌握 Python 基本數(shù)據(jù)類型：數(shù)值、字符串、列表、元組、集合、字典的創(chuàng)建方式及常用的屬性和方法
2. 掌握 Python 基本控制結(jié)構(gòu)：循環(huán)結(jié)構(gòu)、分支結(jié)構(gòu)的基本概念及使用方法
3. 掌握 Python 函數(shù)定義、參數(shù)傳遞與函數(shù)調(diào)用的基本概念及常用的內(nèi)置函數(shù)
4. 掌握 NumPy 基本數(shù)據(jù)類型 Ndarray 的創(chuàng)建方式及常用的屬性和方法
5. 掌握 NumPy 常用數(shù)據(jù)分析方法，包括線性回歸、生成隨機數(shù)等
6. 掌握 Pandas 基本數(shù)據(jù)類型 Series 和 DataFrame 的創(chuàng)建方式及常用的屬性和方法
7. 掌握 Pandas 進行多層索引、合并表格、分組操作等數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)分析的常用方法。
(四)Python 金融數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)(25%)
1. 掌握金融數(shù)據(jù)的獲取方法，包括從互聯(lián)網(wǎng)獲取數(shù)據(jù)及從本地文件讀取數(shù)據(jù)的方法
2. 了解常用的數(shù)據(jù)存儲形式及存儲方法
3. 掌握常見的金融計算方法，包括計算投資組合的收益和風(fēng)險特征等
4. 掌握檢驗金融數(shù)據(jù)分布和相關(guān)性的方法
5. 掌握金融時間序列的數(shù)據(jù)處理及分析方法
(五)量化交易回測方法(20%)
1. 掌握三大經(jīng)典量化交易策略的開發(fā)思路及回測方法
2. 掌握配對交易策略的開發(fā)思路及回測方法
3. 了解 Python 實現(xiàn)蒙特卡洛模擬期權(quán)定價
4. 了解 Python 進行 MVF 投資組合理論
5. 了解 Python 測試在險價值 VaR
Part II：量化金融專業(yè)知識與實務(wù)
(一) 數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)(25%)
1. 了解常用的數(shù)據(jù)庫及各自的優(yōu)缺點
2. 掌握 SQLite 數(shù)據(jù)庫的基本使用方法
3. 掌握 Python 模塊 sqlite3 連接數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)讀寫操作
4. 掌握數(shù)據(jù)庫表格關(guān)系以及基本統(tǒng)計方法
5. 了解自動存庫工具包的設(shè)計思路、代碼實現(xiàn)、使用方法
(二)量化交易策略的 Python 實現(xiàn)與回測(30%)
1. 掌握 Python 量化交易策略回測的一般流程框架，包括數(shù)據(jù)獲取、交易信號計算、策略收益計算、策略風(fēng)險收益評估等
2. 掌握使用 Ta-Lib 等技術(shù)分析第三方庫進行技術(shù)指標(biāo)計算，以及基于技術(shù)指標(biāo)系統(tǒng)的量化交易策略的編寫
3. 了解大數(shù)據(jù)輿情分析策略的開發(fā)思路與回測方法
4. 了解 CTA 交易策略的開發(fā)思路與回測方法
5. 了解常見權(quán)益類產(chǎn)品量化交易策略的開發(fā)思路與回測方法
(三)人工智能與機器學(xué)習(xí)策略(25%)
1. 了解人工智能與機器學(xué)習(xí)的基本概念及應(yīng)用場景
2. 掌握機器學(xué)習(xí)的常用算法原理，包括邏輯回歸算法、支持向量機算法、決策樹算法、K 近鄰算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、K-means 算法等
3. 掌握使用 scikit-learn 第三方庫實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)算法的基本操作流程
4. 了解機器學(xué)習(xí)算法在量化交易策略中的實戰(zhàn)應(yīng)用
(四)量化交易實盤(10%)
1. 掌握面向?qū)ο缶幊痰幕舅悸?，包括?chuàng)建類和實例、繼承等
2. 了解量化交易系統(tǒng)的一般框架設(shè)計思路
3. 了解國內(nèi)外主流的量化交易系統(tǒng)或平臺的使用方法
4. 了解交易的訂單類型和相關(guān)實現(xiàn)方法
5. 了解實盤進行倉位控制的一般方法
(五)量化風(fēng)控實戰(zhàn)(10%)
1. 了解銀行、互聯(lián)網(wǎng)金融等信用風(fēng)險建模的方法，包括對公和個人信貸風(fēng)險建模
2. 了解在險價值 VaR 等市場風(fēng)險建模方法
3. 了解 Black-Scholes 期權(quán)定價模型建模方法
4. 了解 CAPM 資本資產(chǎn)定價模型建模方法
5. 了解隨機利率與債券定價模型建模方法
以上就是【量化分析師報考條件是什么，AQF有學(xué)歷限制嗎?】的全部解答，關(guān)于考試報名時間及條件，大家如果想要詳細(xì)了解，建議咨詢專業(yè)的老師，另外還有免費試聽課程及資料領(lǐng)取哦。
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備注：（AQF備考資料包含：1、AQF專用公式表2、AQF模擬習(xí)題 3、AQF前導(dǎo)課程 4、AQF報名流程指引圖5、AQF電子版資料 6、AQF考綱 7、AQF筆記）
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