轉行做量化金融,需要具備一定的編程能力和代碼基礎。具體需要多少代碼基礎可能因公司和職位而異,但通常需要掌握至少一門編程語言,比如Python、Java、C++等,并熟悉一些常用的編程工具和庫,比如Numpy、Pandas、Matplotlib等。
轉行做量化金融,還需要具備一定的算法和數學知識,比如線性代數、概率統計等,以便能夠理解和應用一些常見的量化交易策略。
如果一個想要轉行到量化領域,需要掌握一些特定的技能和知識,包括但不限于(根據量化從業人員的日常工作提煉了部分的總結):
1、數學和統計學基礎:量化交易的核心是數學和統計學,交易者需要掌握常見的統計方法,如回歸分析、時間序列分析、聚類分析等。同時,交易者需要了解概率論和數理統計的基礎知識,以便更好地理解交易數據和分析市場趨勢。
2、編程能力:量化交易需要交易者具備編程能力,能夠使用Python、C++等編程語言進行程序開發。同時,交易者需要了解交易領域的相關庫和框架,如pandas、numpy、scipy等,以便更好地處理交易數據和分析市場趨勢。
3、金融知識:量化交易需要交易者具備一定的金融知識,了解股票、基金、期貨、期權等金融工具的基本概念和交易規則。同時,交易者需要了解金融市場的結構和運行規律,以便更好地理解市場趨勢和進行交易策略的設計。
程序員如何轉行量化金融推薦考CQF證書。CQF的全稱是量化金融分析師,CQF證書是全球量化金融領域內最具影響力的專業資格證書,具有很高的含金量和認可度,它是由數量量化金融領域內的專家和教授聯合創辦的。CQF協會旨在為量化金融領域輸送專業人才,旨在培養具備一定數學運算能力、計算機編程和金融分析能力的專業人才。
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?前導課:數學、Python、金融
?直播課(含回放)、學習支持、答疑,pythonlab
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階段一前導課[錄播]
前導課從數學/Python/金融3個科目開始,每個科目包含長達12小時的強化訓練,為正課學習做好準備
數學 | Python | 金融 |
量化金融所需的數學預備知識 | 從0開始學習Python編程 | 介紹關鍵概念和資產類別 |
階段二核心課程[直播]
正課部分由6個Module和高級選修模塊組成。Module2、3和4學完后分別會有測驗。在完成Module 6的學習后,所有學員需完成一個final project為最終考核
Module 1 量化金融的基礎知識 | Module 2 量化風險和收益 |
將向您介紹作為模型框架的應用It8演算的規則。您將使用隨機演算和mar理論構建工具,并學習如何使用簡單的隨機微分方程及其相關的Fokker-Planck和Kolmogorov方程。 | 您將學習Markowitz的經典投資組合理論,資本資產定價模型以及這些理論的最新發展。將研究定量風險和回報,研究諸如ARCH框架之類的計量經濟模型和諸如VaR之類的風險管理指標以及它們在行業中的使用方式。 |
Module 3 股票和貨幣 | Module 4 數據科學和機器學習I |
將探討布萊克-斯科爾斯理論作為建立在三角洲頭寸和無套利原則基礎上的理論和實踐定價模型的重要性。您將使用各種數學知識來了解股票和貨幣環境下的理論和結果,以使您熟悉當前使用的技術。 | 將向您介紹金融中使用的最新數據科學和機器學習技術。從對該主題的全面概述開始,您將學習基本的數學工具,然后深入研究監督學習的主題,包括回歸方法,k近鄰,支持向量機,集成方法等等。 |
Module 5 數據科學和機器學習II | Module 6 固收和信用風險 |
將探討布萊克-斯科爾斯理論作為建立在三角洲頭寸和無套利原則基礎上的理論和實踐定價模型的重要性。您將使用各種數學知識來了解股票和貨幣環境下的理論和結果,以使您熟悉當前使用的技術。 | 將向您介紹金融中使用的最新數據科學和機器學習技術。從對該主題的全面概述開始,您將學習基本的數學工具,然后深入研究監督學習的主題,包括回歸方法,k近鄰,支持向量機,集成方法等等。 |
高級選修課[錄播] |
注:本內容僅供參考,以官方實際公布為準。具體信息請咨詢在線輔導老師!