这门课程是我是极度推荐的，因为以前从事这个行业，在日常摸索研发量化模型的过程中，为了给自己丰富殷实自己的模型、为自己的理论寻找论据，开始在互联网上找相关论据，无意
手动交易策略，一般是相对于程序化、自动化交易类型的策略而言，也泛指传统交易的下单方式的交易策略。这样的策略存在主观意识流部份，也同时存在客观统计算法部份。手动交易
目前国内的量化产业才刚刚起步，对于人才还有很大的需求，机会和前景有大把，随便打开一家金融企业的招聘就能看到，总有岗位是和量化有关的。在这一前提下，能否抢占时机就显
我们利用计算机技术，通过建模分析、优化参数等手段，从历史金融数据中挖掘出影响投资的指标，使用程序进行自动交易来获得“超额”的收益，这种投资方法就叫做量化交易。
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选出能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略。极大地减少了投资者情绪波动的影响。
我们都知道要学会量化投资，统计模型是必不可少的，量化投资的模型几乎都是统计模型。总结起来就是：1、学会处理数据；2、建立统计模型，制定投资策略；3、使用模型，建立策略.
机器学习是从数据中提取知识，是实现人工智能的主要方法。作为人工智能的核心组成部分，其一般定义为计算机通过自身经验来判断并自动完善自身的性能的行为。这实际上就是让机
机器学习是从数据中提取知识，是实现人工智能的主要方法。作为人工智能的核心组成部分，其一般定义为计算机通过自身经验来判断并自动完善自身的性能的行为。
Meteor学长帮你整理了Quant的六条职业道路：数据科学和机器学习、投资组合管理、风险管理、量化策略和研究、技术、量化交易，包括一般薪酬范围，希望对你的职业选择有所帮助
Quant们往往在投资银行、对冲基金、商业银行等公司就职。事实上，同样是Quant岗位，在不同公司的工作内容可变化性较大，比如有的人可能在调试交易模型，有的人则在写代码。
现在各企业都争相抢夺这方面的人才，可以说CQF证书持证人士的就业方向选择非常多，能在银行、证券商、投资银行、风险控制管理等相关金融企业开展业务。
CQF持证人的年薪都比较高，为什么这么说呢？首先CQF持证人都是从事金融行业多年的人士，想要在这个AI+金融的时代有所突破，所以量化金融成为了他们的突破点。
CQF作为量化领域的专业证书，为不少从事金融行业的人士提供了助力。根据了解，目前大部分的持证人都就业于大型投行、基金和银行类的机构，比较知名的就德意志银行、摩根大通等
美国几大牛x的量化公司，很多都是对冲基金，比如Two Sigma、DE Shaw、Citadel，当然Citadel的高频业务也很牛。不过还有一些纯高频交易的公司，它们的招人门槛和薪资都绝不在这些对冲基金
很多的原因在于僧多粥少，国内也就100多家券商，相应的量化也并不是资产管理部所管理资金的全部，而是一少部分，有能力的话，最好去一些好的国外量化机构。话说国外也挺卷的，
如果是打算从程序员转行到金融机构从业，那么可能还是需要一些学历光环背景的，这一行业的人群比较爱面子，尤其是TOP排行前面那几家。但拥有光环的出身只决定了你的起点不低，
丈量世界的尺子不止你那一把，只要是成系统的，花了时间研究的，有据可查的，都值得尊重，尤其是在这个混沌的市场，越来越多人开始认同布朗运动是这个世界的主宰的背景下。顶
不管我们国内的经济环境如何，社会如何发展。发展习主席上任初期曾说过，人民群众追求美好幸福生活的意志不会变。而金融证券人追求美好幸福生活的“财富欲望”亦不会改变。
