怎么自学量化金融? 50

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小胖盼
2019-02-18 · TA获得超过194个赞
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我把微积分/高等数学/数学分析、线性代数/高等代数、概率论和统计学/概率论+统计学+数理统计这三块内容归到这一类。每一块中,越靠后的难度越大。这一块学得是否熟练以及是否深入,直接决定了后面的“数学进阶和应用”部分的课程学得是否吃力。

  对于一部分同学来说,“数学进阶和应用”部分的课程和“资产定价”部分的课程是吃饭的家伙。这一部分同学起步的职业往往是量化分析师(Quantitative Analyst)。一个典型的量化分析师熟练掌握2种以上的编程语言和各类资产定价模型,并有能力找到套利策略。如果发现自己数学课学得不吃力且比较有感觉,可以考虑在这个职业路径上多投入时间。反之,则建议选择较轻松的课程,并考虑其他的职业路径。

  微积分/高等数学/数学分析

  往低了说是理解中高级的经济、金融学理论的一块拼图,往高了说是一种重要的思维训练。数分里能训练的东西太多,一两句话说不清楚,我自己也没太学好,就不献丑了。

  线性代数/高等代数

  在“数学进阶和应用”以及“资产定价”部分,需要经常使用矩阵的性质和运算。这门课往低了说,是做定量分析的一块拼图,往高了说也是一种重要的思维训练。尤其是对线性空间和投影这两个概念的理解,对于以后的学习很重要。

  概率论和统计学/概率论+统计学+数理统计

  往低了说是理解中高级的经济、金融学理论的另一块拼图,往高了说……你大概知道我要说什么了。培养关于不确定性的思维对于金融从业人员来说很重要。即使是看上去和不确定性不大相关的财务工作,也需要干把未来发生的现金流对到现在的事情。
百度网友934c76d
2019-02-18 · TA获得超过786个赞
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懂量化投资,但是他们应该完全不知道CQF是什么,问题被他们简化成了“不懂数学和编程的金融硕士,是否可以学习量化投资?还是自己学习编程比较好?”不过同意他们的言论。
CQF是paul wilmott搞的一个培训课程和认证体系。
第一就是不官方,没人会认,除非你已经在投行里工作,公司给你出钱修个CQF来进行再教育,比如Sales和Trader对产品背后的数学知识有限,但是没必要去脱产读个MFE,就来修个CQF事半功倍。
第二,CQF的课程跟MFE项目差不多,更偏向于金融产品端,讲各类金融衍生品和FICC产品(期权 互换 债券 结构化产品等)定价以及量化风险管理的内容。这些不是搞量化投资的内容。
可以通俗的认为CQF是Q QUANT方向的知识,而量化投资是P -QUANT方向的,具体参见:
P Quant 和 Q Quant 到底哪个是未来? - 宽客 (Quant)
另外一个问题,学习编程。不知道你怎么定义“学习编程”和“不会编程”。如果不会写MATLAB R PYTHON这类语言,没法实现基本的数据处理统计分析和策略回测的话,那真是不会编程,先学编程。 如果定义学编程是搞C++ JAVA要开发啥啥的,那暂时没必要,能用M R P三个语言干活就行了。
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百度网友3746cee
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安然平和19
2019-03-06 · TA获得超过389个赞
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精通金融的人跟同时精通编程的人,少之又少
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2019-02-18
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买书。报班
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