很多人抱着想要转行的心态来学习CQF，但是小编想说，进入一个行业，尤其是金融行业，绝不只是有一张证书那么简单。
将理论与实践进行相互印证，才会有更多新的体会。对于新手来说，通过CQF考试是次要的，培养实操能力才是首要的。没有前面的1，后面有再多的0也是于事无补。
今天给大家介绍的是来自安徽财经大学金融学的冯同学，他目前是在某金融科技公司做信用风险建模工作，偶尔玩一玩乐队担任吉他手、剑道。
其实很多人对量化都有误解，认为可能学的一些代码，学的一些算法，写出来之后就可以什么都不用管，可以躺着赚钱了，其实不是这样的。
量化领域还是需要不断的学习的。不管是技术还是市场行情也好，都是在变化的，所以如果不保持持续学习的话，基本上很难做出成果来。
如果你对量化感兴趣，或者以后就想从事这个行业，我觉得还是很值得去考的。因为一方面它是一个比较系统化的课程，同时还可以培养在职学习的习惯。
今天给大家介绍的是来自安徽财经大学金融学的冯同学，他目前是在某金融科技公司做信用风险建模工作，偶尔玩一玩乐队担任吉他手、剑道。
其实很多人对量化都有误解，认为可能学的一些代码，学的一些算法，写出来之后就可以什么都不用管，可以躺着赚钱了，其实不是这样的。
量化领域还是需要不断的学习的。不管是技术还是市场行情也好，都是在变化的，所以如果不保持持续学习的话，基本上很难做出成果来。
如果你对量化感兴趣，或者以后就想从事这个行业，我觉得还是很值得去考的。因为一方面它是一个比较系统化的课程，同时还可以培养在职学习的习惯。
（图：第2次考试成绩）
学完CQF后最大的帮助就是看别人量化的策略论文不会一脸懵了。因为CQF基本把主要的数学知识和量化思想都讲清楚了。虽然策略并没有成功，但是主要的工具、思路和方法已经打下了良好的基础。不管在投资中应用，还是开拓视野方面都很有帮助。
而且CQF是可以终身学习的，协会永久向会员开放定时更新的资料，这个也是非常实用的。
而且CQF是可以终身学习的，协会永久向会员开放定时更新的资料，这个也是非常实用的。
（图片：CQF的终身学习图书馆）
更重要的是学习CQF能和当代一些顶级大师交流，并结识了各种各样的同学，这是不能简单用钱来衡量的。
CQF需要大量专注的学习。我是在职考的，当时同时在准备FRM2级和CQF的前两门考试，需要花很多时间的。基本上都是在上下班路上挤时间去看，每天尽量保持3-4小时的学习。
当然对于有基础的人可以适量减少，但也不要一直学习，看不下去，适量去运动或者做其他事情，有助于大脑切换模式，反而有助于理解，有助于和其他知识储备建立连接。
对我来说，因为工作原因，编程这块上手是比较快的，日常工作也都在写Python，所以编程方面没有遇到很多困难，主要难点在数学，因为像随机微积分这些东西之前也没有系统去学过，所以我觉得还是这块是比较吃力的。
所以如果后面有想学CQF的同学，我建议还是先把数学和编程的基础打牢。
CQF需要大量专注的学习。我是在职考的，当时同时在准备FRM2级和CQF的前两门考试，需要花很多时间的。基本上都是在上下班路上挤时间去看，每天尽量保持3-4小时的学习。
当然对于有基础的人可以适量减少，但也不要一直学习，看不下去，适量去运动或者做其他事情，有助于大脑切换模式，反而有助于理解，有助于和其他知识储备建立连接。
对我来说，因为工作原因，编程这块上手是比较快的，日常工作也都在写Python，所以编程方面没有遇到很多困难，主要难点在数学，因为像随机微积分这些东西之前也没有系统去学过，所以我觉得还是这块是比较吃力的。
所以如果后面有想学CQF的同学，我建议还是先把数学和编程的基础打牢。
（图片：Final Project成绩）
国内最终也会和海外接轨，量化交易占有越来越大的比例。像我之前的工作，一直是在做主观交易，经常会容易受市场大的波动的影响。
像最近国际形势不好，再叠加YQ的冲击，导致以前的一些交易经验很难适用于现在的，但我觉得如果通过量化的手段，还是可以有效的控制好的风险。
像最近国际形势不好，再叠加YQ的冲击，导致以前的一些交易经验很难适用于现在的，但我觉得如果通过量化的手段，还是可以有效的控制好的风险。
关于CQF的含金量，可以戳下下方了解：
CQF对于我自己的交易还是有很大的帮助，包括数据的获取，回撤等。多实践，才能对知识有更深刻理解。
投资本质上是一个不断扩展认知，探索世界真相的过程，包含对商业，科技和社会演化的深层次理解。人生是一场无边界游戏，不以一战论输赢。
投资本质上是一个不断扩展认知，探索世界真相的过程，包含对商业，科技和社会演化的深层次理解。人生是一场无边界游戏，不以一战论输赢。
