量化投资是指通过数量化及计算机程序化方式发出买卖指令，以获取稳定超额收益为目的的交易方式。量化交易起源于上世纪七十年代的股票市场，之后迅速发展和普及，尤其是在期货交易市场，程序化逐渐成为主流，国外成熟市场期货程序化交易已占据总交易量的70%-80%。如下图所示，UBS大型交易大厅的绝大多数金融交易员都已经被算法代替。
所以量化金融一定是将来金融市场的发展方向，而掌握量化交易所最需要的两大技能是：计算机编程技术和金融知识。具体来讲，对于计算机编程技术，由于Python开发策略效率高，并拥有大量的科学计算库（如：Pandas、Numpy、scipy、Statistics等），国内许多量化平台也是基于Python开发，所以Python目前最为主流；对于金融知识，量化交易属于金融行业里的细分领域，固然少不了对于股票、期货、期权等金融证券的了解，以及交易策略的掌握。
为了更好地帮助大家适应时代的发展，“量化金融分析师”培训课程也因此应运而生。量化金融分析师，英文全称Analyst of Quantitative Finance，简称AQF，是基于Python语言的量化投资金融证书，结合当前的金融市场实务，证书的设计理念是为有志从事量化金融投资的学员提供以上两大技能的系统化学习（课时长达120小时），证书的培养目标是使持证人具备在量化金融投资领域中极富市场竞争力的专业技能。
纵观当下金融科技（Fintech）的迅速发展，未来合格的金融从业人员必须是复合型的（“金融”+“IT”），AQF将系统地完善每一位学员的知识架构，势必为新时代的金融发展输送优秀的人才。
AQF课程具体的知识模块设计如下：
Python语言编程基础：几乎涵盖所有有关金融建模中所需的Python语言知识，具体有Python环境搭建、基础语法、变量类型、基本函数、基本语句、第三方库等内容，编程零基础也不用怕；
量化投资基础：介绍相关量化领域必备的金融学知识，包括了数量分析、权益类资产、固定收益类资产、投资组合、衍生品投资、另类投资、资产组合管理等；
基于Python的经典量化投资策略：涉及了最富盛名、最经典的量化交易思想和交易策略，比如，海龟交易模型、Logistics模型、配对交易模型、波动扩张模型、Alpha模型等，还会深入神经网络、探讨深度学习、朴素贝叶斯等前沿话题；
量化交易系统设计：旨在学习量化交易系统的具体知识，包括过滤器、进入信号、退出信号、仓位管理等详细内容，并指导学员设计具备个人交易哲学的量化交易系统；
量化实盘交易：理论不忘实践，目的是解决实际量化交易策略搭建过程中的一些问题提供最优解决方案。
AQF课程开设以来，受到了市场的广泛好评，哪些人正在学习呢？从目前报考AQF课程的学员背景看，主要有：在读研究生、交易员、行业研究员等。其中，一名从事基本面分析的学员感言，通过学习，研究效率大大提高，比如，利用Python编写了股票市值、ROE、PE等筛选指标，他很快就从一个很大的范围定位到自己想要重点关注的那一组研究对象上，再结合基本的策略投资模型，可以少时间、高精准地发掘当前市场的投资机会。
所以量化金融一定是将来金融市场的发展方向，而掌握量化交易所最需要的两大技能是：计算机编程技术和金融知识。具体来讲，对于计算机编程技术，由于Python开发策略效率高，并拥有大量的科学计算库（如：Pandas、Numpy、scipy、Statistics等），国内许多量化平台也是基于Python开发，所以Python目前最为主流；对于金融知识，量化交易属于金融行业里的细分领域，固然少不了对于股票、期货、期权等金融证券的了解，以及交易策略的掌握。
为了更好地帮助大家适应时代的发展，“量化金融分析师”培训课程也因此应运而生。量化金融分析师，英文全称Analyst of Quantitative Finance，简称AQF，是基于Python语言的量化投资金融证书，结合当前的金融市场实务，证书的设计理念是为有志从事量化金融投资的学员提供以上两大技能的系统化学习（课时长达120小时），证书的培养目标是使持证人具备在量化金融投资领域中极富市场竞争力的专业技能。
纵观当下金融科技（Fintech）的迅速发展，未来合格的金融从业人员必须是复合型的（“金融”+“IT”），AQF将系统地完善每一位学员的知识架构，势必为新时代的金融发展输送优秀的人才。
AQF课程具体的知识模块设计如下：
Python语言编程基础：几乎涵盖所有有关金融建模中所需的Python语言知识，具体有Python环境搭建、基础语法、变量类型、基本函数、基本语句、第三方库等内容，编程零基础也不用怕；
量化投资基础：介绍相关量化领域必备的金融学知识，包括了数量分析、权益类资产、固定收益类资产、投资组合、衍生品投资、另类投资、资产组合管理等；
基于Python的经典量化投资策略：涉及了最富盛名、最经典的量化交易思想和交易策略，比如，海龟交易模型、Logistics模型、配对交易模型、波动扩张模型、Alpha模型等，还会深入神经网络、探讨深度学习、朴素贝叶斯等前沿话题；
量化交易系统设计：旨在学习量化交易系统的具体知识，包括过滤器、进入信号、退出信号、仓位管理等详细内容，并指导学员设计具备个人交易哲学的量化交易系统；
量化实盘交易：理论不忘实践，目的是解决实际量化交易策略搭建过程中的一些问题提供最优解决方案。
AQF课程开设以来，受到了市场的广泛好评，哪些人正在学习呢？从目前报考AQF课程的学员背景看，主要有：在读研究生、交易员、行业研究员等。其中，一名从事基本面分析的学员感言，通过学习，研究效率大大提高，比如，利用Python编写了股票市值、ROE、PE等筛选指标，他很快就从一个很大的范围定位到自己想要重点关注的那一组研究对象上，再结合基本的策略投资模型，可以少时间、高精准地发掘当前市场的投资机会。
