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AQF本科生可以考嗎?有學歷限制嘛?

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AQF本科生可以考嗎?大家也會有疑問說學歷上會不會有所限制?給大家看下AQF考試報名條件~還有大家關註的問題,量化金融分析師薪酬如何?量化金融整個行業大環境如何?

  AQF報名條件

  同時符合下列條件的中國公民,可以申請參加AQF量化金融分析師全國統一考試:1.具有完全民事行為能力且年滿18周歲;

  2.已參加並完成指定授權培訓機構提供的量化金融分析師實訓項目,並獲得對應的學分。

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  有人會問,AQF證書含金量如何?量化金融分析師薪酬如何?量化金融整個行業大環境如何?

  首先,我們先來回答前兩個問題。

  在國外,AI 量化投資已經屢見不鮮。據調研公司 LCH 在今年初出具的調研報告,美國業績排前 20 的對沖基金,包括橋水基金、索羅斯基金,全部采用計算機根據算法自動交易。據國際基金評級機構 Morningstar 數據顯示,截止 2017 年 7 月,機器人投顧管理的資產將近 3900 億美元,而在七年前這項數字幾乎為零。接下來的 10 年,機器人投顧管理的資產將達到 5 萬億美元。

  量化金融分析師薪酬

  根據美國市場情報公司Tractica公布的一些數據,我們可以推斷,在接下來的至少10年中,AI都將依然持續成為一大熱門領域。

如何轉行人工智能
  據美國市場情報公司Tractica預測的數據,相較2018年,至2025年,AI市場總值會增長近15倍

  近兩年的概念炒作期,使得AI人工智能這個概念到了近乎無一人不曉的地步。

  可能眾人對AI的火爆已經當做了一種常態,以至於很多人在聽到AI與自己本職工作的對抗與協作時,內心也都激不起任何波瀾。

  但新時代的更叠,卻不會被個體內心消極的感受所阻礙。

  2015年07月04日×××發布《×××關於積極推進“互聯網+”行動的指導意見》

  2016年11月29日×××發布《“十三五”國家戰略性新興產業發展規劃》中關於人工智能的部分。

  2017年7月20日,×××發布《新一代人工智能發展規劃》,正式開啟國內人工智能的新篇章。相關政策進入全面爆發期。人工智能人才需求也達到井噴期,真正供不應求。

  而剛過去的2018年的11月底,在深圳召開的第二十屆中國國際高新技術成果交易會人才與智力交流會上,相關記者又了解到:

  0年經驗AI工程師年薪30萬起,算法工程師等年薪40萬+。

  普遍從業者年薪30萬起的情況下,AI應屆生的薪水較之往年,上漲了10%~20%以上或者更多;

  博士生的薪水則從2017年的 50 萬元直接猛漲到 80 萬元;

  一些準備布局 AI 領域的新銳企業,則更是做好了高價從互聯網巨頭處搶奪人才的準備。

  可想而知,在國家項目、互聯網、金融等100多種熱門行業中,新興產業人才需求之旺盛,已然成為每個人打破階層,進軍大公司及國企的好機會。

  “順著大浪遊泳,怎麽都能遊得更快一點”。如果你想擁有更多機會,如果你想要高薪,那就現在開始學習量化金融、人工智能、機器學習吧。

  紀慧誠老師

  金程教育金融研究院資深培訓師、金程教育Excel金融建模、量化投資(AQF)課程開發負責人。 金融行業從業經驗豐富,曾先後就職於中國建設銀行、中信證券等知名金融機構。對企業IPO、投資理財、量化投資等領域有著深入的研究和獨到的見解。

  參與金程CFA項目各類參考書目的編寫工作,包括翻譯CFA協會官方參考書《企業理財》,《國際財務報告分析》等。

  一、AQF課程提供什麽服務?

  課程內容以學習主流交易策略為核心,提供Python語言編程基礎、數據處理基礎、金融知識基礎、量化投資策略實現和量化投資多平臺模擬交易五個模塊的教學。在市面課程中,本課程具備課程體系完整、課程內容豐富、課程內容銜接合適等優勢。

  課程學習實務導向:金程教育的量化投資項目課程以實務應用為導向,實現從零開始到量化投資實戰的垂直提升;

  售前售中售後一站式服務:提供服務包括咨詢、課程培訓、資料寄送、課後答疑等相關的一站式服務;

  課程研發團隊獨立自主:金程教育專設量化投資獨立研發團隊並陸續推出各種量化高階課程;如:量化策略的持續研發、量化回測框架設計等。 >>>點擊咨詢AQF證書含金量

  二、學什麽?

  第一部分:前導及課程介紹

  1.AQF核心課程

  2.量化策略的Python實現和回測

  3.整體代碼介紹

  第二部分:量化投資基礎

  1.量化投資背景及決策流程

  2.量化擇時

  3.動量及反轉策略

  4.基金結構套利

  5.行業輪動與相對價值

  6.市場中性和多因子

  7.事件驅動

  8.CTA_1(TD模型)

  9.統計套利_低風險套利

  10.大數據和輿情分析

  11.機器學習

  12.高頻交易和期權交易

  13.其他策略和策略註意點

  第三部分:Python編程知識

  Python語言環境搭建:

  1.Python語言環境搭建

  Python編程基礎:

  1.python數字運算和Jupyter notebook介紹

  2.字符串

  3.Python運算符

  4.Tuple和List

  5.字典

  6.字符串格式化

  7.控制結構_1.For循環

  8.函數

  9.全局和局部變量

  10.模塊

  11.Python當中的重要函數

  第四部分:量化交易策略模塊

  第五部分:面向對象和實盤交易

  第六部分 實盤模擬交易

  第七部分:基於優礦的進階學習

  四、如何報名?

  直接掃描下方二維碼即可~
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