量化金融零如何基础入门、哪里有系统学习资料、需要考什么证书？

1 课程知识

量化金融对口专业是金融工程，金融工程常用的技能。

概率论
数理统计
数学分析
线性代数（矩阵分析运算）
常/偏微分方程
风险管理分析
金融期权定价
计算方法
随机过程
时间序列分析
计量经济学
编程（Python、C++、MATLAB）
机器学习
统计建模

2 证书

想要入门量化金融，考一个证书，或者学习一个AQF量化金融分析师的系统课程就可以了。

当然想要多考一些证书，增加自己的含金量。可以考取的证书有

AFQ：量化金融分析师认证
CQF：国际数量金融工程认证
CFA：特许金融分析师

证书考试分为五大科目，分别为《量化投资基础》、《Python语言编程入门》、《基于Python的经典量化投资策略》、《交易系统设计》、《量化实盘交易》。证书要求学员掌握量化投资基础、Python编程基础、经典量化交易策略以及交易系统设计思想。
完整的AQF量化金融分析零基础入门到精通193课及课件、源码，适合系统学习：

https://www.betterbench.top/#/27/detail

或者私信我

2.1 量化投资基础

主要涵盖了量化投资领域的必备知识：包括：基本面分析、技术分析、数量分析、固定收益、资产组合管理、权益、另类投资等内容。

基本面分析基础
技术分析基础
如何评估策略的表现

2.2 Python语言编程入门

包含了Python环境搭建、基础语法、变量类型、基本函数、基本语句、第三方库、金融财务实例等内容。旨在为金融财经人提供最需要的编程方法。

Python的优势与劣势
建立Python编程环境
Python编程基础和工具
Python编程思想
Python基础语言基础
重要库详解：Numpy/Pandas/Matplotlib/Plotly等
矢量化回测
实时数据交易
Python语言在金融中应用
数据获取来源
如何快速导入数据：1）开放数据源；2）国内/国外API接口；3）金融数据软件
数据有效存储
数据过滤与优化
特殊数据处理
实时tick数据获取和可视化
金融数据拟合优化

2.3 基于Python的经典量化投资策略

包含了最富盛名、最基本的量化交易思想和交易策略。例如：海龟交易模型、Logistics模型、配对交易模型、波动扩张模型、Alpha模型、机器学习（随机森林模型、主成分分析），深度学习（人工神经网络）等内容。

统计套利
量化选股与择时
趋势追踪策略
均值回归策略
配对交易策略
技术选股策略
事件驱动型策略
多因子策略
股指期货套利策略
商品期货套利策略
期权交易策略
机器学习：支持向量机SVM
深度学习：神经网络
高频交易策略
等等

2.4 交易系统设计

量化交易系统介绍
市场过滤器(market filter)：牛市/熊市/盘整/平稳等
过滤条件: 筛选个股
进入信号
止损
再进入策略
退出策略
仓位控制
多个系统针对不同的市场
设计你的交易系统

2.5 量化实盘交易

实战交易基础知识
程序化策略的实战部署
量化交易实战案例

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