开发程序员转金融finance、量化quant的解决方案（含CPA、CFA、CQF等证书要求）

文章目录

- - [一、开发程序员转金融 & 量化](#一、开发程序员转金融 & 量化)
  - 二、金融行业相关证书（CPA、CFA等）
  - 三、量化分析相关证书（CQF等）

一、开发程序员转金融 & 量化

程序员为什么要转金融？

活更少，钱更多。

程序员转金融的优势

金融科技公司崛起，他们需要有计算机技术背景的人员来开发和维护他们的金融科技产品。
数字货币的兴起也为程序员提供了转行做金融的机会。 web3.0
数据科学和量化分析在金融领域的重要性也不容忽视。金融机构需要从大量的数据中提取有用的信息，以支持决策和风险管理。程序员转行做金融可以利用他们在数据处理和分析方面的专业知识。

量化与金融的关系

金融工程比量化投资范围更广。但量化投资也不完全从属于金融工程。两者各有各的侧重点，尽管在方法上存在不少交叠。
金融工程 关注利用金融市场的工具来解决投融资过程中的具体问题，比如收益增强，风险转移，流动性增强等。
典型的例子包括利用资产证券化将流动性弱的资产移出表外，利用其未来现金流作为抵押发行可在二级市场上交易的，流动性强有价证券。利用衍生品的杠杆作用，设计出符合某些特征的高收益产品。
量化投资 则专注于通过市场数据，设计量化策略来充分挖掘市场的获利机会。这其中牵涉到数据，模型，系统等多个维度。量化投资关注的不仅是金融工具本身，也包括具体的交易过程。
比如限价订单最优的执行策略，如何最好地平衡订单的执行速度以便充分利用市场的交易机会，又能够尽可能降低大额交易对市场价格的影响。最优执行策略涉及到交易在时间与空间的分配，即在多个交易所可以交易时如何决定每个交易所在每个时间段的交易量。这其中牵涉到不少复杂的优化问题。解决的方案也不是总是能在传统量化金融理论中找到答案。
金融工程侧重量化分析，量化投资则是量化分析加投资管理 。从这看，金融工程是量化投资中的分析环节。参考

程序员转量化的优势

量化机构主要团队由机器学习、IT开发和策略研究员组成。各岗位的门槛：机器学习＞策略研究员＞IT开发。
机器学习对学历要求最高，通常是博士起步。
策略研究员符合以下两个要求之一能过简历关：①名校/名企背景 ②有说服力的实盘净值曲线
IT开发要求有开发经验➕会C，重视实操经验大于学历背书。

程序员转量化的劣势

一是钱，去年整体国内的quant薪资下调，未来还有下调的预期。而且量化的基础薪资不一定有程序猿多。至于bonus，那看运气
二是风险，交易系统一建立好就裁掉IT开发事经常发生，做不出策略被边缘化或者直接辞退的在行业里见怪不怪，这是被裁掉的风险。还有遇到行情差的时候，公司不赚钱，又会被运输到人才市场上。

量化公募和私募的区别

公募量化指增一般采用基本面量化策略 ，而私募量化指增通常采用量价策略。
基本面量化 策略关注重点在于上市公司本身，其挖掘的因子具有经济学意义上的因果逻辑，例如公司的估值、成长、质量因子等，盈利逻辑在于寻找盈利状况向好的优质公司中长期的定价偏差。
而私募基金 大部分采用量价策略，依靠机器学习、数据挖掘等高级数据工具不断挖掘有效的量价型因子，通过分析关于股票价格和成交量的信息来获取超额收益。
量价类策略最大的特点是高换手率，私募量化产品年化换手率在50倍以上。
公募量化和私募量化虽然都在赚股票中短期内定价偏差的钱，但仍然有所区别，公募量化主要赚股票中期基本面定价偏差的钱，而私募量化主要赚投资者短期不理性行为带来股票定价偏差的钱。参考

量化机构介绍

名词解释：AUM，是Asset Under Management的英文缩写，是资产管理的意思，主要是用来衡量基金管理公司、投资银行、商业银行或金融控股公司的资产管理业务的规模的指标。
所以AUM越大，说明其行业地位越强。AUM数值的增长，取决于老客户投入资本的增长和新客户的发展，以及资产市场价值的增长。也就是说，公司的AUM越高，涉及的资产管理金额越大。
在的六巨头：明汯、幻方、九坤、灵均、诚奇和衍复。规模总是动态变化的，无论是以前的四大天王，还是现在的六巨头。
2023Q2

部分校招笔试 & 面试题

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九坤量化笔试
1️⃣答题时间：自进入系统开始计时
2️⃣笔试时长：5小时
3️⃣笔试内容：编程、数学等
- [x] 把一张100元面值的纸币，换成1，2，5，10，20，50元面值的纸币，共有多少种换法。如果限制换来的纸币总数不能超过N张，又有多少种换法？
- [x] 要求构造一个函数，实现以下功能：输入一个列表lst，返回一个计数列表count，count[i]表示lst中第i个右边有多少个数小于lst[i]算法复杂度尽可能低，低于的复杂度有加分
- [ ] 提供一个格式为pd.Series的价格序列，计算最大回撤和次大回撤（注意两者时间区间不能有重叠），以及两者的开始和结束时间【要求算法复杂度尽可能低，较低的复杂度有加分】
- [x] 话说有A、B两支球队，球队A只投两分球，百发百中，弹无虚发，命中率100%，球队B只投三分球，但准头差点儿，命中率66.67%（平均每投3个球能中2个），请问A、B这两个队伍打一场比赛，谁的赢面更大？

笔试
1.Python编程
批量读写文件，pandas基本操作
2.袋里两个球（黑色或者白色），拿出一个是白球，放回，再拿出一个还是白球，放回，下一次仍拿出白球的概率？
3.有52张扑克牌，其中26张红色26张黑色，不放回地随机抽牌，抽到红色+1，抽到黑色-1，为了maximize收益，何时停止？
4.几个iid的正态随机变量，线性组合之间的协方差
5.一些iid的正态随机变量，单个为正的概率已知，均值为正的概率？

面试
1. 问过往的项目经历。就是你写在简历上，和量化相关的经历，比如竞赛，论文，大创之类的，这一部分要重点准备，说得头头是道
2. 技术性问题。我投递了几家私募，都问了很多 机器学习，计量经济学相关的问题，比如问怎么解决过拟合，用过什么机器学方法
3. 灵活性问题。提出一个问题，让你现场答出思路，这种最难，但是你可以先慢慢说着，然后观察面试官的反应，一般面试官会引导你。你可以察言观色，猜出对方"想听到的答案"。想听到的答案比正确的答案更重要，因为这种开放性问题一般没有标准答案。比如：我这次实习的面试官就希望找一个有耐心会debug的人，所以问我一个程序出了bug该怎么办，我发现当我大谈可以用什么数学方法时，他眼神飘忽，谈到具体的debug心得的时候又频频点头，所以就说了很多编程的心得。

面试问题包含的知识点：
1.金融知识。这种最好通过考个证（cfa）或者上一些金融类网课来补足，比如 alpha beta的含义，暴露，因子收益率之类的
2.机器学习。就是怎么调参，过拟合，各种方法的大致原理，之类的
3.计量经济学。比如 最小二乘（OLS），带权重的最小二乘（WLS），广义最小二乘（GLS），拒绝域之类的知识
实习僧


微观博易：笔试一个小时，题目不能算特别难，但是实在是来不及！一面狂轰滥炸基础知识，实在遭不住。二面project，全面考察高频知识。总体感觉非常重视基础，面试官人也不错，可惜自己太菜没有走到后面。
因诺：笔试好难，都是数学。
希格斯：可以选机器学习或者概率论的笔试，我选了概率论，卒。
伯兄：高频期货笔试题，



考试时长：120分钟
考试分值：策略部分试题 8、IT部分试题 8
考试题型：策略部分单选题 3道，IT部分单选题 4道，策路部分填空题4道，IT部分填空题4道，
策略部分问答题 1道
策略部分试题：考欧式期权，BSM公式；泊松分布应用；概率论相关的题目占大头，做完之后我感觉我几百年没学数学了我真的不配
有两道类似行测里的数学题，感觉像小学/中学的数学竞赛题目
一道编程题


佳期量化
‼️一面
1. 实习和项目简介
2. C++编译过程，每一步的详细解释，预处理的工作，编译汇编，涉及到编译原理，静态动态链接，如何由进程运行
3. 算法题，找到1-n中丢失的两个数字
4. 智力题...
‼️4.27 二面
5. 实习和项目简介
6. C++拷打
2.1 虚函数的底层以及弊端，深入到《深入探索对象模型》了
2.2 map和unordered_map的底层实现，包括对排序等的重载，深入到《STL源码解析》
2.3 C++14、17、20的新特性，模板推导，异步，协程...
2.4 lambda函数的作用，大体形式，优缺点以及使用时机
‼️4.27 三面
7. 一道算法题
8. 聊天


百亿
3.八股
python数据结构，dict是否有序，从哪个版本变化的？
C++多线程，共享内存
Linux基础命令，如何查看线程是否挂起？
数据库Mysql和Redis对比，应用场景啥的
TCP/IP协议，如何知道报文丢失等
虚拟内存和物理内存，互斥锁，自旋锁

参考

校招量化部分门槛与行情

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量化入职门槛
学历门槛：985本，清北华五硕，基本是标配
专业门槛：数学，物理，金工，统计，计算机
实习经历：2-3段量化实习，对某个量化方向非常熟练，能力出众，小有成果

量化应届生薪资
如果说达到上面入职门槛，然后又顺利拿到全职offer，0-50e私募薪资base基本在12-20k/月左右，50-150e私募base基本在15-30k/月。所以百亿左右及以下的应届生年薪base部分基本就是15-40w。
是不是觉得量化怎么就这么点薪资，但这是还是卷了一两年量化实习后胜出的佼佼者。

量化卷的主要原因有三
第一，量化私募招人极少，一个20e私募全部员工可能才20人左右，基本不招人。
第二，量化人才多，清北复交基本就能把市场填满，如果没有奥赛牌子那基本没有什么议价能力。
第三，这两年就业形势极其严峻，能找到工作就烧高香了，所以即便私募开的薪资不高，也能招得到人。
可能有人想问，不是还有top百亿私募和外资吗，我只能说他们招的人几乎可以忽略不计
o厂实习，一个月5w。一天2500
百亿量化私募的薪酬水平是50万~80万一年的总包，小一点量化私募40万~60万一年总包。
SRC实习生日新4k，年薪100w

参考，参考2，参考3

二、金融行业相关证书（CPA、CFA等）

证券从业资格证和基金从业资格证

这两个证书是"门槛类"证书，想入行证券和基金做相关工作，一般都要先持有这个证书才能上岗。

"证从"一年有5次考试，考察的内容比较基础，考两科，全部都是选择题，难度不大。

"基从"今年有4次考试，总共考三科，科二和科三任选其中一科报考就可以，考试也都是选择题比较简单。要注意今年唯一一次全国统考安排在5月，非机构人员一定要把握住这次机会。
AFP金融理财师

AFP是初级理财师的标准，银行对这个证书比较认同，还会实行报销学费等鼓励政策，这几年，保险、信托、证券之类的企业在招聘时，也会把AFP当优先考虑项。
CFP国际金融理财师

CFP是专业金融证书，对转岗、晋升、加薪都有帮助，想在职场上有更好的发展就考这个。不过，要先考过AFP，才能考CFP。
CPA注册会计师

CPA是国内会计行业认可度很强的证书，不过考试内容很专业，考证难度很大。拿到CPA，不少公司直接给奖励，投行、券商、大行的骨干或中高层管理岗位对CPA都很青睐。
CFA特许金融分析师

CFA被称为"金融第一考"，含金量很高，持证人全球平均收入是17万刀，年薪百万。不过这个证书考试难度很大，分级考试，全英文教材、全英文考试，备考要3年起步，非常考验学习能力和毅力。

CFA证书介绍：

CFA证书是永久有效的。 CFA持证人需要每年缴纳年费，虽然不按时缴纳年费，证书并不会被收回，但是在CFA协会官网中查询持证人资格时候，会员状态将会更改为Lapse（失效）
另外CFA成绩最有用的阶段是毕业找工作和刚刚工作第一二年，跳槽的时候是最有用的。

CFA考试价格

CFA考试报名费用主要分为注册费（Enrollment Fee）、考试费（Registration Fee）和考试税费（Sales Tax）三个部分
早鸟价格截止 2023年5月10日 $900 考试报名截止 2023年8月8日 $1,200
正常来说想要顺利通过CFA三个级别的考试需要3年时间。
所以如果是从2023年才开始考试的话，顺利考过三级要花350+900+900+900=3050美元（比现在500美金）。

三、量化分析相关证书（CQF等）

1、量化行业准入门槛

如果想要考证：

cqf、cfa和frm被称为国际金融领域内的三大证书，考生可以报考这三个证书中的任何一个。
但是一般来说，花6位数搞cqf而不是用这个钱去实盘的，这行动力和信息收集能力确实不太适合做买方。
可以考证书，但不是必须。当然了，CQF经历，kaggle竞赛，阿里系数学竞赛，AMC等都是加分项。
想从事量化，C9本科+C9以上硕士学历，比证书来的更有优势一些； 若无以上学术背景，有优秀的实盘业绩也会有机会，具体要看用人单位的需求紧急程度。
除了学历背景，量化行业需要复合型的人才，三大从业核心技能：数学、编程、金融，其次还需掌握数据库知识等。
CQF 证书的含金量还可以。同等情况下，面试时可以获得竞争优势。非同等情况下，就一般了。参考

2、CQF介绍与报考

什么是CQF？

CQF（Certificate in Quantitative Finance）中文翻译为，量化投资分析师。
是由Paul Wilmott博士领导的国际知名的数量金融工程专家团队设计和推出，是量化金融领域最高级的专业资格，并获得了全球众多金融公司的认可。
Dr.Paul Wilmott博士是著名金融工程学家，牛津大学教授，英国皇家学会会员，牛津大学量化金融项目创始人，量化投资基金凯萨资本的创始人。Wilmott博士发表了100多篇关于金融与数学的研究性论文，是量化金融著名期刊的主编，也是多套量化金融教科书的作者。从创办CQF至今的17年，Wilmott博士都有坚持参与CQF的授课。

现有的CQF持证人分布？

CQF在国际上赢得了不错的认可和赞誉，如今，在90多个国家/地区的最大金融机构工作的4,500多名专业人员拥有CQF证书。
同时其学员绝大部分就职于高盛、美林、摩根、汇丰、花旗、巴克莱、荷兰银行、美洲银行、国际清算银行、毕马威等。活跃在各个领域，包括模型验证，定量分析，衍生工具，交易，基金管理，定量和股权研究，合规性，经济学和学术界。

CQF和CFA、FRM区别？

CFA > CQF > FRM

CFA是入场券，想走资管、投行、基金的朋友

CQF是涨薪券，想做量化分析、风险管理的伙伴走过去；学过CQF的近一半学过CFA。

FRM，更像是CQF的铺垫。
很多考CQF的朋友都是有考CFA和FRM的经验，细看发现CQF和两者之前的区别还是非常大，首先，CFA和FRM是自主学习对应的书籍内容，然后通过参加考试来取得最后的证书，虽然CQF也是通过最后的考试，但是更加注重教学，虽然报名了后，官方会邮寄10本书籍，但是最后的考试内容更多的和老师所讲的内容和课后的作业相关，因此在整个过程中，老师的PPT和课后的作业为主，教材为辅（供参考，具体个人结合自身学习习惯安排）。
其次，CQF考试的灵活度更高，没有标准答案；在考试CFA和FRM时，考试都有标准答案作为参考并且通过集中参加几个小时的考试来考核学生，但是CQF的考试更加的实用，考试的形式是做project，比如，自己做投资组合，收集数据利用机器学习的算法来预测市场等。最后，考试评定的方法不同；在考CFA和FRM时，可能根据全球考生成绩的百分比决定通过率，CQF是根据考试报告质量决定通过率。

CQF怎么报名？

CQF的报名是申请审核制，也很像国外的硕士课程。
高顿教育是CQF在中国的独家合作伙伴。在中国区域，CQF的招生和报名，以及中文辅助课程和支持，都由高顿教育独家提供。
需要注意的是CQF每年有两次入学机会--每次从1月或6月开始。

具体的报考要求如下：

（1）CQF学员应对金融具有强烈的兴趣，并具备一定的分析技能。
（2）CQF要求学员具备一定的数学水平。
（3）报名需提交中英文申请表，身份证、学历学位证书、英语水平证明（非必需）以及其它相关资格证明的复印件。享受"校园助学计划"的学员须开具在校证明。

CQF的费用，不同的国家都不太一样。

（1）在美国是2万美金左右；
（2）在英国和欧洲不包括VAT（增值税）大概是1.6万美金，加上VAT也是2万美金左右；
（3）在国内，目前的价格是65800人民币约等于9845美金（2021年7月12日汇率），不到一半的价格，而且这个里面还包含了培训和后续终身学习的费用。当然，不排除后面价格会有上调的可能。
价格问题往往取决于对比对象。如果CQF对标海外金融硕士课程，虽然从老师配置到课程设置都高度一致，但海外硕士课程学费一般4万美金左右，CQF作为一个半年学期的课程，于是就把自己定价为2万美金了。

3、CQF学习形式

CQF能学到什么？

CQF能够学习到的内容非常广，大致来说可以说是以传统的金融工程为基础，在叠加最前沿的金融领域的课程，课程的设置六门必修课程和两门选修课程，课程内容的话，大家可以参考课程内容的大纲：
更重要的是CQF的课程每年定期更新。实际上课的时候，老师都会更新讲义，而课程是老师讲课直播录制的网课，因此老师更新讲义也会带来课程的更新。
正如CQF持证人Anton Antonov所说："参与CQF课程学习是我量化金融职业生涯中的决定性时刻之一。"
CQF的另外一个特点是终身学习，而CQF的学员也可以终身看课。同时，CQF有很多选修的课程也非常经典，部分参考如下：
量化的行为金融学，基于R语言的量化金融，高级投资组合管理，风险预算，Python应用，金融科技，基于Python的机器学习，C++，算法交易，高级风险管理，高级波动率模型，交易对手风险建模，复杂计算方法，基于Python的数据分析。

CQF考试流程介绍

CQF项目一共包含3次考试和最终的project，以2019年的6月报名参加CQF的项目为例，每门考试的开始时间如下：
第一次考试：完成第一门和第二门必修课；

第二次考试：完成第三门必修课；

第三次考试：第5门必修课开始两周之后；

Final Project:在第5门必修课程接近尾声的时候开始。

前面三次考试持续的时间为两周，Final Project约为两个月。前面三次考试为总分权重的20%，最后的project为40%。

参考资料：1，2，3，4，5，6，7