量化金融ra教程（量化金融JPMorgan）

今天，跟着金程AQF（www.gfedu.cn/aqf）小编一起来看以下这些问题，什么是量化金融?大学里怎样去学习能更好的去准备未来的职业道路?大家如何安排现在的学习，这样能更大的概率进入，比如说大家理想的量化金融职业，无论是投行还是量化投资?

1、什么是量化金融

首先大家可能更熟悉的是传统衍生品定价derivative pricing，现在投行里面还有一个新的方向，叫做可投资的指数Investable Index。

美国这边量化投资大概就是entry level(入门级别)的量化投资大概一两年经验，可以分成两部分，一般是researcher(研究员)，还有做portfolio management(投资组合管理)。

最后一个是量化交易，可能大家听的比较多，我看知乎上讨论也比较多，叫高频做市。

2、大家如何在大学中学习

能更好的为未来的从业做准备

这个也依赖大家喜欢哪个方向，我个人看未来5年或者是10年我不是特别能看到传统的衍生品呈爆发性增长，就是重新焕发第二春这种感觉，我个人看不是特别可能，但我有可能说错。

然后就是怎么学习，如果大家对derivative pricing之外的一些东西也感兴趣，比如说flow product，还有systematic trading，更要学习如下三个：一个是optimization，一个是statistics，然后还有一个是machine learning。

Optimization重要的就是当你希望用所谓的systematic，就是不是人类在discretionary(自由决定的)那种，是凭自己主观的，我觉得市场会涨，我觉得风险会小，所以我这么trade，它是希望找到一些signal(信号)，然后历史上是work(工作)的。

statistics就是统计非常重要，虽然说大家可能觉得statistics比较简单，但是简单的往往是最好用的。

经典的统计机器学习statistic machine learning这些各种模型还是非常有必要看一看，就不得不提，量化金融分析师AQF实训课程了，了解下~

金程AQF实训项目

3、怎么在大学里学习

其中还有非常非常甚至是最重要的一点就是编程。

我个人感觉python一定是最重要的，就是一定是最重要的。可能现在一些pricing library用C 的原因真的只是legacy issue(遗留问题)，就可能上世纪八九十年代那些quant更熟悉。

4、大家如何准备进入quant finance

进入差不多的学校，比如CMU，巴鲁克学习MFE的硕士，然后好好顺被面试，刷LEETCODE。

国内的话需要把统计和机器学习还有python学好。