Hello~大家好，今天学姐为同学们分享定量金融学概念与考试前需要注意的知识要点，学姐整理了非常详细的流程细节可以参考。

定量分析师

定量分析师使用数学模型并将其应用于金融市场以支持银行和金融机构的交易和风险管理部门。

量子分析师的职业需要很强的数学背景，分析师通常会获得该领域的硕士或博士学位等高级学位。这些类型的工作远不如在金融行业工作的传统金融分析师常见。

具体来说，定量金融分析师需要了解:

算法

C++

微分方程

线性代数

多元微积分

概率论

统计分析

前台定量分析师

在销售和交易中，定量分析师致力于确定价格、管理风险和识别盈利机会。从历史上来看，这是一项与交易截然不同的活动，但桌面量化分析师和量化交易员之间的界限越来越模糊，现在，如果没有至少一些量化分析教育，很难将交易作为一种职业。在...领域算法交易它已经到了没有什么有意义的区别的地步。前台工作倾向于更高的速度质量比，更强调解决具体问题，而不是详细建模。foq通常比那些在后台、风险和模型验证方面的foq报酬高得多。虽然FOQs是高技能的分析师，但他们经常缺乏软件工程经验或正式培训，并且受到时间限制和业务压力的限制，因此通常采用战术解决方案。

量化投资管理

定量分析广泛应用于资产经理。一些银行，如FQ、AQR或巴克莱，几乎完全依赖定量策略而其他公司，如皮条客、贝莱德或Citadel则混合使用定量和定性方法基本方法。

首批推出的量化投资基金之一位于新墨西哥州圣达菲并于1991年以这个名字开始交易预测公司。到20世纪90年代末，预测公司开始使用统计套利为了确保投资回报，与当时的其他三只基金一起，复兴科技公司和D.肖公司，两者都位于纽约。预测公司从邻国雇佣了科学家和计算机程序员洛斯阿拉莫斯国家实验室使用“工业级计算机”创建复杂的统计模型，以“[建立]”超级超导对撞机金融学院”。

图书馆定量分析

大公司投入大量资金，试图制定评估价格和风险的标准方法。这些工具与前台办公工具的不同之处在于，Excel非常罕见，大多数开发都是在C++中进行的，尽管Java、C#和python有时也用于非性能关键的任务。LQ花更多的时间来建模，以确保分析既有效又正确，尽管LQ和FOQ之间在结果的有效性上存在紧张关系。LQs需要理解以下技术蒙特卡罗方法和有限差分方法以及被建模产品的性质。

算法交易量化分析师

通常情况下，作为薪酬最高的量化宽松形式，量化宽松使用的方法来自信号处理,博弈论，赌博凯利标准,市场微观结构,计量经济学，和时间序列分析。算法交易包含统计套利，但包括了很大程度上基于响应速度的技术，以至于一些ATQs修改硬件和Linux内核来实现超低潜伏。

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