澳洲量化金融硕士课程辅导

量化金融是投资管理的一个分支，它利用数学和统计方法来分析各种资产类别的投资机会。量化金融从业者(通常称为“量化分析师”)涉及股票、固定收益和结构化产品、大宗商品、外汇以及各种衍生品。量化金融的分部门包括衍生品定价、交易和套保、投资组合分析和优化、风险管理以及合规监管。此外，近年来，量化分析师正在进入人工智能和机器学习领域，金融行业对数据科学家的需求迅速增长。

一、量化金融的历史

量化金融起源于20世纪中期到晚期，随着金融市场的演变变得更加庞大和复杂。然而，一些关键的模型和理论甚至出现得更早。以下是一些重要的量化金融历程和从业者的概述。

⌚19世纪

⌚早期的19世纪

在1827年，量化金融的一个主要概念起源于生物学领域，苏格兰植物学家罗伯特·布朗(Robert Brown)观察到了困在花粉颗粒内的微粒在水池中的运动。他注意到这些微粒的运动似乎是随机的。这种随机运动后来被称为“布朗运动”，它是量化金融的基石之一，还包括漂移和扩散的概念。

⌚19世纪晚期

在1860年代，法国股票经纪人助手朱尔·奥古斯丁·弗雷德里克·雷诺(Jules Augustin Frédéric Regnault)使用“随机游走”的概念，在他的著作《机会计算和交易哲学》中，探索了现代股价变动理论。雷诺是最早以统计和概率分析为基础创建“股票交易科学”的作家之一。

⌚20世纪

⌚早期的20世纪

对于衍生品领域的一个重大里程碑是法国数学家路易·巴舍利耶(Louis Bachelier)于1900年发表了他的博士论文《投机理论》。在该论文中，他对随机过程进行了建模，现在被称为布朗运动，并用它来评估股票期权。巴舍利耶被认为是第一个这样做的人，他的巴舍利耶模型在其他广泛使用的模型的发展中起到了开创性作用，包括布莱克-肖尔斯模型。

英国数学家和生物统计学家卡尔·皮尔逊(Karl Pearson)于1905年引入了术语“随机游走”。皮尔逊主要被认为是建立数学统计学学科的人，他的著作《科学语法》的主题后来被应用于艾因斯坦等科学家的理论中。

到了20世纪中期，经济学家们正在为更完善的金融市场理论奠定基础，例如1940年代弗里德里希·哈耶克(Friedrich Hayek)关于有效市场的研究，以及1952年哈里·马科维茨(Harry Markowitz)发表的论文“投资组合选择”后，现代投资组合理论开始崭露头角。现代投资组合理论现在被广泛用于机构投资者和金融顾问进行资产分配、风险控制和归因分析。马科维茨在1990年还因他的投资组合理论工作获得了诺贝尔经济学奖。

⌚20世纪晚期

在20世纪70年代初，美国经济学家尤金·法玛(Eugene Fama)在这一基础上推进了该领域，提出了他在20世纪70年代早期的有效市场假说(EMH)。法玛通常被称为“金融之父”，因为他的工作为今天的金融经济学奠定了许多基础。自法玛的工作以来，寻求分析股票、评估高效风险-回报边界和进行投资组合优化的人们逐渐发展出各种量化模型。

20世纪晚期，对量化金融的发展也有其他关键人物，其中包括数学家埃德华·索普(Edward Thorp)，他通过在拉斯维加斯的二十一桌上的概率和统计学研究而进入金融领域。索普在1966年出版的书《赢在庄家手上》(Beat the Dealer)探讨了他的二十一博弈理论，通常被认为是卡片计数的原始指南。

此时期的另一个著名量化分析师是伊曼纽尔·德曼(Emanuel Derman)，

他是华尔街上的第一批物理学家之一，开发了许多今天仍在使用的模型，包括布莱克-德尔曼-托伊模型(BDT)。随着期权定价和量化交易在20世纪70年代和80年代的发展，继Fischer Black、Myron Scholes和Robert Merton在1973年提出布莱克-肖尔斯(Merton)方程之后，量化方法和先进的计算在衍生品市场变得普遍。

⌚今天的量化金融

今天，量化金融方法应用于所有市场，从股票和债券到结构化产品、衍生品、大宗商品，甚至风险投资和私募股权投资。量化模型不断涌现，学术界对其进行批判、改进、实施和性能分析，这些都超出了市场本身的结果。

除了模型和数学方法的进步外，技术在量化金融的演变中发挥了非常重要的作用。早在1990年代初，电子交易平台就被引入，通过2000年代支持了全球股票、债券和信贷市场的扩展。此外，数据的数量、速度和多样性的壮观增长推动了从2010年代至今的机器学习领域的高强度活动。

除了这些趋势外，投资分析的混合形式正在出现。尽管量化分析与基本分析有所不同，后者侧重于对个别股票的估值，但在“量基合一”分析领域，基本研究的技巧与量化方法相结合，以形成有关投资机会的判断。

量化方法还被应用于ESG投资，尤其是评分方法，机器学习被用于替代数据分析、演讲和自然语言处理(例如财报和Twitter情感分析)，以及从交易数据中进行信号处理，深入分析市场微观结构本身。

这些研究领域都需要深入了解量化模型和方法，强大的计算机编程技能，以及对金融市场的良好理解。那么，一位有抱负的量化分析师应该怎么做呢?

二、量化金融与CQF

量化金融是一个要求求知欲强、高度积极的人具有出色机会的领域。量化金融领域的职位提供高薪、成长机会，对于真正对金融市场的现实世界感兴趣的人来说，工作满足感也相当大。像加密货币和ESG投资这样的利基市场也吸引了量化人才，新工具、产品和服务的发展将为未来的量化分析师提供更多机会。

金融市场的这些巨大变化强调了在职业生涯的各个阶段继续进行专业发展的重要性。量化金融证书(CQF)计划是一项在全球范围内认可的硕士级专业资格。该计划由世界知名的量化从业者在线传授，教授今天金融市场中使用的前沿实用的量化金融和机器学习技能。完成该计划后，所有CQF校友还将永久获得不断扩展的终身学习库，其中包括来自行业专家的演讲和大师课程，以及所有更新后的CQF计划内容。

随着市场的不断发展，无论您职业生涯的哪个阶段，量化金融教育都是未来几年帮助您实现职业目标的明智投资。

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