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AI
金融工程是投资行业的一个跨学科分支,利用应用数学、统计学、计算机科学、金融理论和经济学对金融市场进行定量分析 。该领域侧重于开发模型和技术,以开发和测试投资策略 , 设想和创建新的金融产品 , 管理风险,并为市场的短期和长期观点提供情景和预测 。金融工程师受雇于投资银行、对冲基金、资产管理公司、商业银行、保险机构和金融业咨询公司 。他们还在企业、国库、监管机构和世界银行等国际准政府组织工作 。
什么是金融工程师金融工程师(也称为“定量分析师”或“量化分析师”)是金融行业的从业者,负责开发、测试和改进定量金融中普遍存在的模型、工具和技术 。他们致力于为个人投资者和机构创造新的投资产品、模式和策略 。他们的大部分工作集中在投资分析上 , 包括交易、对冲、风险管理和投资组合管理 。除了管理广泛的量化模型和方法外,金融工程师还可以专注于衍生品和期权定价、结构性产品、算法交易、高频交易或机器学习 。
作为受过高等教育的专业人士,金融工程师在投资行业中占有重要的地位 。近几十年来,对投资和投资组合管理的定量方法的关注和应用大幅增长,金融工程师在世界各地都有很多机会 。
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Business
如何成为一名金融工程师自1970年代以来,定量金融领域一直在稳步增长 , 但金融工程作为学术研究的特定领域 , 自1990年以来才存在,从1990年那时起,已经推出了专业资格,如量化金融证书(CQF),以及一些大学课程 , 如金融工程硕士(MFE),为该行业提供学习通道 。
一般来说 , 开始金融工程师的职业生涯需要在本科和研究生阶段具有强大的微积分、概率和统计学以及计算机编程背景 。对于那些希望在全职工作 , 同时完成额外教育的人 , CQF 提供严格的以从业者为中心的证书,并包括以下主题的坚实基?。?
- 金融市场和证券
- 金融衍生品
- 固定收益模型
- 信用模型
- 风险管理
- 投资组合管理
- 机器学习
- 计算机科学/编程:Python
- 证券分析
- 衍生品和期权定价
- 结构性产品
- 交易和套利,包括算法交易
- 投资组合管理
- 风险管理 , 包括信用风险管理
- 行为金融学
- 机器学习应用于投资策略和投资组合管理
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Machine Learning
金融工程师可能会探索金融市场的模式和趋势,并寻求了解市场参与者的行为,从而有可能获得有关投资,或对冲策略,或对冲的见解 。或者金融工程师可能会深入研究机器学习领域,如自然语言处理或替代数据集的分析,以开发进一步研究和测试的想法 。
有的金融工程师专注于市场微观结构,可能会探索算法或高频交易等技术领域及其对金融市场动态的影响 , 还有的金融工程师可以致力于开发评估和管理特定资产类别或金融产品风险的方法 , 或者针对整个金融体系固有的所谓“系统性风险” 。
作为全球资本市场中的专业飞地,金融工程人才需求不断扩大 , 技术娴熟的员工需求量很大 。这是一个令人兴奋的研究领域,也是您考虑在量化金融职业道路上选择的好时机 。
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