加拿大大学专业介绍| 量化金融专业

一直以来，从事偏量化职位都是华人毕业生在金融行业首选之一，论其原因，华人群体历来在数理分析有一定优势；其次该类职位对语言与本土文化的要求相对较低，因此在工作环境上面临的压力相对较小。另外稳定的工作环境加上丰厚的薪水与福利，这些因素都让该群体心向往之。



1. 量化金融是什么

量化金融算是一个比较宽泛的词，可以理解为 Data Science in Finance (金融里的数据科学). 国内其实开设这个专业的不太多，在海外院校一般也是开设在graduate school，对应的专业包括 financial engineering (金融工程), quantitative finance (量化金融) 或者是 master in finance 项目下面的一些 quantitative investment (量化投资), algorithmic trading(算法交易) 等具体的分支方向。

量化金融是金融和计算机的交叉学科，因此包括很多金融的分支，也包括很多计算机下面的分支。举几个简单的例子：金融里面有风险管理， 那么对应的就有量化风险管理；金融里面有各类投资，对应的就有量化投资。同样。计算机下面有软件开发，那么对应的就有量化开发人员；计算机下面有系统工程师，对应的也就是量化系统工程师。诸如此类。

凡是和金融搭上边，也能和计算机搭上边，其实都算量化金融的范畴。因此，有时候也能听到一些比如 fintech (金融科技), DeFi (去中心化金融), high frequency trading (HFT, 高频交易) 等词，都是这个领域下面的子概念或者类似概念。

2. 量化金融对应哪些岗位

海内外市场因为监管不同，金融制度不同，因此这个领域在两边的发展态势不完全一样。目前比较主流的有以下几个：

1) 量化研究和投资：研究市场数据，并利用计算机构建模型，做出投资决策。根据市场的不同，又包括股票，债券，期货，期权，外汇等市场。其中国内主要是股票和期货市场，在海外则各类都包括。最近几年以比特币为代表的区块链市场也是一个热门。

2) 风险管理：用风险模型来对投资组合的风险进行控制。这个岗位虽然在海内外都有，但是目前来看真正有发展的还是海外市场。国内的风控部门就算给出这样的职位，主要还是以规章制度为主，对模型的依赖度和认可度都不高。

3) 资产定价：用定价模型对期权等衍生品进行定价。因为国内的期权市场还很不成熟，个股基本都是场外期权，所以其实这部分在国内基本等于没有。主流的还是在场外。

4) 量化开发：为各类量化职位搭建基础设施。这部分以计算机技术为主，类似于软件开发，和一般IT从业人员的不同只是面对的服务对象不同。在一些特殊的比如高频交易等领域，则更多的关注数据计算的效率和网络传输的延迟，这部分技能更具有行业特点。

5) 其他岗位：这部分比较松散，比如银行信用卡部门构建量化模型来给申请人进行还款能力的评估，或者是一些炒股软件提供的智能决策助手等。

所以，在国内提及量化金融，不加特殊说明的时候，一般就指的是量化研究和量化投资。

3. 量化金融需要哪些技能

计算机，数学，金融，基本是这三类。

4. 入门所需的知识（主要针对想要进入这个行业的在校学生，针对非IT类的岗位）

1) 数学：微积分，线性代数，概率论与数理统计，常微分方程，偏微分方程，随机过程，时间序列，非线性规划（可旁听），最优化方法（可旁听）

2) 计算机：Python/C++入门, 数据结构和算法，操作系统（可旁听），机器学习

3) 金融：经济学原理，金融市场，公司金融，风险管理，证券投资，金融衍生工具和衍生品定价

学完以上课程之后，除了个别岗位之外，基本补全了所有知识上的短板。之后可根据感兴趣的岗位，对某一些部分进行更加深入的学习。

5. 入门所需的项目经历（针对非IT类的岗位）

1-2项数据科学的项目经历(Kaggle，天池，各类量化比赛等）

6. 入门须知（仅针对量化研究和投资这一块，这部分风险最高，关注度也最高）

1) 不要高估自己的智商

2) 不要低估市场的残酷

这就是一个完全拼天分，拼运气的行业，二者缺一不可。我觉得其实性质类似于电子竞技。最顶尖的1%获得了 99%的财富和关注度，而其他的都是尘土。同时，年轻人上位快，年长者除了（可能已经被市场淘汰掉的）经验，未必有太多壁垒。它有比电子竞技更残酷的地方，因为这是被主流社会认可的行业，所以从业基数要多出好几个数量级。也有比电子竞技更温情的地方，就算离开了这个行业，你的计算机技能至少也可以让你至少维持温饱。

另外，这个行业没有太多社交属性，大部分时候都是在玩数字游戏，很难谈及对社会的贡献，也无法如同教师公务员等带来社会资源。甚至于大多数时候，人与人之间的互动都是很少的。

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