股票量化投资知识测试

❶ CQF考试题型有哪些主要考什么内容

CQF考试题型大概为两个大题，多个小题，每个小题根据难易程度占不同的权重，CQF考试总分为100分，合格标准为60分，主要考基础数学，风险回报，利率等相关内容，具体如下：
CQF考什么
1、基础数学，在CQF课程中，与理科数学相关联的知识点占大多数，其中包括了转换密度函数、随机微积分、概率论、中心极限定理、资产价格、伊藤引理等知识，这些知识点都是与数学密切相关。
2、风险与回报，另外还会涉及有资产的定价模型、马科维茨经典投资组合理论等相关专业知识。
3、利率和产品的关系，在金融投资领域里，利率和产品的关系也是占据了比较重要的位置，在CQF中就会涉及到利率和产品的关系这知识点，在教材里各章节还会有固定产品的收益率、测试风险及控制风险的方法等专业知识。
CQF考试科目
CQF考试没人分为六个模块内容，两个选定的高级选修课，三个考试和一个最终项目组成，其中6个模块内容如下：
1、量化金融的构建基块，会介绍作为模型框架的应用It?演算的规则。您将使用随机演算和mar理论李族来构建工具念隐，并学习如何使用简单的随机微分方程及其相关的Fokker-Planck和Kolmogorov方程。
2、定量风险与回报，会学习Markowitz的经典投资组合理论，资本资产定价模型以及这些理论的最新发展。我们将研究定量风险和回报，研究诸如ARCH框架之类的计量经济学模型和诸如VaR之类的风险管哪高弊理指标以及它们在行业中的使用方式。
3、股票和货币，会探讨布莱克-斯科尔斯理论作为建立在Delta标题和无套利原则基础上的理论和实践定价模型的重要性。您将使用各种数学知识来了解股票和货币背景下的理论和结果，以使您熟悉当前使用的技术。
4、数据科学与机器学习l，会介绍金融中使用的最新数据科学和机器学习技术。从对该主题的全面概述开始，您将学习基本的数学工具，然后深入研究监督学习的主题，包括回归方法，k近邻，支持向量机，集成方法等等。
5、数据科学与机器学习ll，会学习更多用于金融机器学习的方法。从无监督学习，深度学习和神经网络开始，我们将进入自然语言处理和强化学习。您将研究理论框架，但更重要的是，分析实际案例研究，探索如何在金融中使用这些技术。
6、固定收益和信用，会回顾行业中使用的多种利率模型，重点是每种模型的实施和局限性。在第二部分中，您将了解信用以及如何在量化金融中使用信用风险模型，包括结构化，简化形式以及copula模型。
CQF考试流程
CQF项目一共包含3次考试和最终的project，每门考试的开始时间如下：
1、第一次考试：完成第一门和第二门必修课；
2、第二次考试：完成第三门必修课；
3、第三次考试：第5门必修课开始两周之后；
4、Final Project:在第5门必修课程接近尾声的时候开始。
其中，前面三次考试持续的时间为两周，Final Project约为两个月。前面三次考试为总分权重的20%，最后的project为40%。

❷ 如何量化炒股

首先，可以通过学习量化策略来进行，主要包括多因子策略、统计套利、机器学习。

量化交易是一种新兴的系统化金融投资方法，它综合多个学科的知识，用先进的数学模型代替人的主观思维制定交易策略，利用计算机强大的运算力从庞大的股票、债券、 期货等历史数据中回测交易策略的盈亏“概率”，通过管理盈亏的“概率”帮助投资者做出准确的决策。

此外，我们可以通过数库多因子量化平台进行炒股，它会呈现出影响股价走势的相关因子，让投资者从中选取影响力高的因子，组合成量化策略，进行收益对比分析，得出最理想的股票组合。还可以自由添加、删除、收藏多个因子，仅需几秒钟就可以完成大量的数据运算，操作方便快捷。

潜在风险

量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验，并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，实现风险最小化和收益最大化，但往往也会存在一定的潜在风险，具体包括：

1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。行情数据自身风格转换，也可能导致模型失败，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等，而这一点是量化交易难以克服的。

2、模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。

3、网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。

4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。

5、单一投资品种导致的不可预测风险。

为规避或减小量化交易存在的潜在风险，可采取的策略有：保证历史数据的完整性；在线调整模型参数；在线选择模型类型；风险在线监测和规避等。

❸ 关于量化交易，这些入门知识你需要了解

这篇文章将向你介绍量化交易系统的一些基本概念。本文主要面向两类读者，第一类是正在努力寻找一份量化交易员工作的求职者，第二类是期望尝试开启自己量化交易事业的个人投资者。关于量化交易，这些入门知识你需要了解。
量化交易是数量金融学一个极其艰深复杂的领域。若要通过面试或构造你自己的交易策略，就需要你投入时间学习一些必备知识。
量化交易系统包括四个主要部分：
策略识别：搜索策略、挖掘优势、确定交易频率。
回溯测试：获取数据、分析策略性能、剔除偏差。
交割系统：连接经纪商、使交易自动化、使交易成本最小化。
风险管理：最优资本配置、最优赌注或凯利准则、交易心理学。
我们首先来谈谈如何识别一个交易策略。
策略识别
所有量化交易流程都肇始于一个初期研究。这个研究流程包括搜索一个策略、检验它是否适合你可能正在运作的策略组合、获取任何测试策略时所需数据、努力优化策略使其预期年化预期收益更高且(或)风险更低。如果你是一个“散户”交易员，一定要清楚自己的资金是否充足，以及交易成本对策略的影响。
通过各种公开数据搜索可盈利的策略实际上十分简单，并没有大家想的那么难。研究学者会定期发表理论交易结果(虽然大多为交易成本总额)。一些数量金融学主题博文也会详细讨论策略。交易期刊还会简报一下基金管理公司使用的一些策略。
你可能会问，个人与公司怎么可能愿谈他们的可盈利策略，特别是当他们知道，如果其他人“复制相同的策略”，长期而言它终将失效。
原因就在于，他们通常不会透露具体的参数以及他们所使用的调参方法，而这些优化技能才是把一个表现平庸的策略调成一个回报丰厚的策略所需的关键技术。实际上，若要创建你自己的、独一无二的策略，一个最好的法子就是寻找相似的方法，尔后执行你自己的优化程序。
你所看到的很多策略都可归入均值回归交易策略、趋势跟随或动量交易策略两类。
均值回归策略试图利用这么一个事实：“价格序列”(如两个关联资产的价差)存在一个长期均值，价格对均值的短期偏离终将回归。
动量交易策略则试图“搭上市场趋势的顺风车”，利用投资心理和大基金结构信息在一个方向积聚动量，跟随趋势直至回归。
定量交易还有一个重要方面，即交易策略的频率。低频交易(Low Frequency Trading， LFT)通常指持有资产超过一个交易日的策略。相应地，高频交易(High Frequency Trading， HFT)通常指持有资产一个交易日的策略。
超高频交易(Ultra-High Frequency Trading， UHFT)指持有资产的时常达秒级与毫秒级的策略。虽然散户可以进行HFT与UHFT交易，但也只是在你掌握了交易“技术栈”与订单簿动力学的详细知识后才有可能。本篇入门文章，我们不会对这些问题做任何深入探讨。
策略或策略集合一旦确定，现在就需要在历史数据上测试其盈利能力，这就进入了回溯测试的工作范围。
回溯测试
回溯测试的目标是提供证据，佐以证明通过以上流程所确定的策略，无论是应用于历史(训练)数据还是测试数据均可盈利。它可以反映该策略未来在“真实世界”中的预期表现。
由于种种原因，回溯测试不能保证一定成功。这或许就是量化交易最为微妙之处，由于它包含了大量的偏差，我们必须尽尽力仔细审查并剔除它们。
我们将讨论几种常见类型的偏差，包括先窥偏差、幸存者偏差与优化偏差(亦称“数据窥视偏差”)。回溯测试中其他几个重要方面，包括历史数据的可用性与清洁度、真实交易成本及可靠回测平台上的决定。我们会在后续“交割系统”一节深入讨论交易成本。
策略一旦确定，我们就需要获取历史数据，并借此展开测试，如有可能还可改进策略。现在卖数据的很多，所有资产类型的数据都有。通常，数据的质量、深度、时间间隔不同，其价格也不同。
刚入门的量化交易员(至少零售等级)最初使用雅虎金融板块(Yahoo Finance)的免费数据就行。对于数据供应商，这里不再赘言。我想重点谈一谈处理历史数据时，时常遇到的问题。
对于历史数据，人们主要关心的问题，包括数据精度或清洁度、幸存者偏差、应对如分发红利、拆分股票等公司行为的调整。
精度与数据整体质量有关，无论数据是否包含错误。有时错误容易识别，比如使用一个窄带滤波器，就可以找出时间序列数据中的“窄带”并更正它们。其他时候，错误又很难甄别，经常需要根据多个数据供应商提供的数据进行对比检查。
幸存者偏差通常是免费数据集或廉价数据集的一个”特征“。对于一个带有幸存者偏差的数据集，它不包含已经不再交易的资产数据。不再交易的证券，则表示已经退市或破产公司的股票。如果数据集中含有此类偏差，策略在此数据集上的测试表现可能比在”真实世界“里表现的更好，毕竟历史”赢家“已经被预先筛选出来，作为训练数据使用。
公司行为即公司开展的常引发原始价格阶梯形变化的”逻辑“活动，它不应该计入价格预期年化预期收益。公司分发红利和拆分股票行为是引发调整的两个常见行为，二者无论发生哪一种，都需要进行一个”回调“的流程。我们一定要留心，不要把股票拆分和真实预期年化预期收益调整混为一谈。许多交易员在处理公司行为时都碰过壁！
为了开展回溯测试，我们必须使用一个软件平台。你可以选择一个专门的回测软件如MultiCharts，一个数值平台如Excel或MATLAB，或者一个用Python或C++完全自主实现的平台。对于MultiCharts(或类似平台)，个人是比较介绍，对于编程的要求比较低。
在做系统回测时，一定要量化表示系统性能。定量策略的“业界标准”度量为最大资金回挫与夏普比率。最大资金回挫表示一段时间(通常一年)内账户资金曲线从波峰至波谷的最大跌幅，常使用百分比表示。
由于大量的统计因素，LFT策略比HFT策略的资金回挫更高。历史回测会显示过去的最大资金回挫，它能够较为贴切地反映策略的未来资金回挫情况。第二个度量指标是夏普比率，它被启发式地定义为“超额预期年化预期收益均值与超额预期年化预期收益标准差的比值”。
这里，超额预期年化预期收益表示策略预期年化预期收益超出某个预定基准，如标普500或三月期短期国债(预期年化预期收益)的额度。注意人们通常不使用历史预期年化预期收益指标，因为它忽略了策略波动性的影响，而夏普比率却考虑到了这一点。
如果经过回测，策略的夏普比率很高且其最大资金回挫已经最小化，则可以认为它趋于无偏，下一步就是要搭建一个交割系统。
交割系统
交割系统是一个方法集合，由它来控制交易策略生成的交易列表的发送和经纪商的交割行为。事实上，交易可以半自动、甚至全自动生成，而执行机制可以手动、半自动(即“点击一次交割一项”)或者全自动。
尽管如此，对于LFT策略，手动和半自动技术却比较常见；对于HFT策略，则必须创建一个全自动交割机制，由于策略和技术彼此依赖，还要经常与交易指令生成器紧密相接。
在搭建交割系统时，我们需要考虑几个关键因素：连接经纪商的接口、交易成本(包括佣金、滑动价差与价差)最小化、实时系统与回测时系统性能的差异。
联系经纪人的方法有很多，你可以直接电话联系他，也可以通过一个全自动高性能的应用程序接口(API)实现。理想情况，就是希望交割交易的自动化程度尽可能高。这样一来，你不仅可以脱开身集中精力进行深入研究，还能运行多个策略、甚至HFT策略(实际上，如果没有自动化交割，HFT根本不可能)。
前面说过的几种常用回溯测试软件如MATLAB、Excel和MultiCharts，对于LFT策略或简单策略都是不错的选择。但是，如果要做真正的HFT，你就必须要构造一个用高性能语言(如C++)编写的内部交割系统。
说个我的亲身经历，以前受聘于一家基金管理公司，我们有一个十分钟的“交易周期”，每隔十分钟下载一次新的市场数据，然后根据这十分钟的信息进行交割。这里用的是一个优化的Python脚本。对于任何处理分钟级或秒级频率数据的工作，我相信C/C++更理想。
在一家大型的基金管理公司，交割系统的优化通常不在量化交易员的工作范围。但是，在小点的公司或高频交易公司，交易员就是交割人，所以技术面越广越好。你要想进一家基金管理公司，一定要记住这一点。你的编程能力不说比你的统计学和计量经济学禀赋更重要，至少也同样重要！
另外一个属于交割系统的重要问题是交易成本最小化。一般地，交易成本由三部分构成：佣金(或税收)、损耗与价差。佣金是向经纪商、交易所和证券交易委员会(或类似政府监管机构)支付的费用；滑动价差是你的预期交割价位与真实交割价位的差值；价差则是待交易证券的卖出价与买入价之差。注意价差不是常数，它依赖于市场当前流动性(即买单和卖单数量)。
交易成本是决定一个策略是高夏普比率且盈利丰厚，还是低夏普比率且极不盈利的关键。根据回溯测试正确预测未来的交易成本很具有挑战性，你需要根据策略频率，及时获取带有卖出价与买入价信息的历史交易数据。
为此，大型基金管理公司量化交易的整个团队都专注于交割优化。当基金管理公司需要抛售大量交易时(原因五花八门)，如果向市场“倾泻”大批股票，会迅速压低价格，可能都来不及以最优价格交割。
因此，纵使遭受损耗风险，基金管理公式也会选择使用算法交易，通过“打点滴”的方式向市场出单。此外，其他策略如若“捕到”这些必要性条件，也能利用市场失效(获利)。这是基金结构性套利的内容。
交割系统最后一个主要问题关系到策略的实时性能与回测性能的差异。这种差异由多种因素造成，比如我们在“回溯测试”一节已经深入讨论过的前窥偏差与最优化偏差。
然而，对于有些策略，在部署之前不易测得这些偏差。这种情况对于HFT最为常见。交割系统和交易策略本身均可能存在程序错误，回溯测试时没有显现却在实时交易时出来捣乱。市场可能受到继交易策略部署后的一场政变的影响，而新的监管环境、投资者情绪与宏观经济形势的变化也均可能导致现实市场表现与回溯测试表现的差异，从而造成策略盈利性上的分歧。
风险管理
量化交易迷宫的最后一块是风险管理程序。风险包含我们之前谈论的所有偏差。它包括技术风险，比如所有在交易所的服务器突然发生硬盘故障。它还包括经纪风险，如经纪商破产(此说并非危言耸听，引发恐慌的明富环球就是一个例子)。
总而言之，它覆盖了几乎所有可能干扰到交易实现的因素，而其来源各不相同。已经有成套的书籍介绍量化交易策略的风险管理，本人也就不再对所有可能的风险来源做详细说明。
风险管理还包括投资组合理论的一个分支，即所谓的“最优资本配置”，涉及到如何将资本分配给一组策略、如何将资本分配给策略内不同交易的方法。这是一个复杂的领域，依赖于一些高级数学知识。
最优资本配置与投资策略杠杆通过一个名为凯利准则的业界标准建立联系。本文是一篇入门文章，我在此不详谈其计算。凯利准则对策略预期年化预期收益的统计性质做过一些假设，但是它们在金融市场中并不一定成立，交易员因此在实现时通常会有所保留。
风险管理的另外一个关键成分涉及到交易员自身心理因素的处理。尽管大家都承认，算法交易若无人为干涉，不太容易出现问题。交易员在交易时，稍不留神仍然可能会掺入许多认知偏差。
一个常见的偏差是厌恶规避，当人发现损失已成定局，其所带来的痛苦，可能会麻痹人的行为，不能做到及时抛盘止损。类似地，由于太过忧心已经到手的预期年化预期收益可能赔掉，人们可能也会过早抛盘收利。
另外一个常见的偏差是所谓的偏好偏差：交易员太看重事件而非长远地看问题。此外，当然不能落下“恐惧与贪婪”这对经典的情绪偏差。这两种偏差常导致杠杆不足或杠杆过度，造成爆仓(账户资产净值近乎为零或更糟)或盈利缩水的局面。
总结
由此观之，量化交易是数量金融学中一个虽趣味十足但极其复杂的领域。我对这个话题的讨论浅尝辄止，文章就已经这么长了！我在文中三言两句带过的问题，已经有大量的相关书籍和论文出版。
因此，在你申请量化基金交易职位前，务必要进行大量的基础调研，至少应当具有统计学和计量经济学的广泛背景，以及使用MultiCharts、MATLAB、Python或者R程序语言实现的丰富经验。如果应对的是更加复杂的高频端策略，你的技能组合可能还要包含Linux内核修改、C/C++、汇编编程和网络延迟优化。

❹ CQF是什么考试考什么内容

CQF又称为国际量化投资分析师，是由Paul Wilmott博士在2003年创办的全球知名的量化金融认证。通过CQF的学习，学员可以系统性的掌握量化领域必备的各项知识技能，从而掌握实用的量化金融技术。
不过，CQF并不是简单的一个考试，而是类似于一个海外的硕士项目，基本就是把一个硕士的课程搬到线上，CQF通过老师线上授课，线下学生自己完成作业，还有线上习题课等方式教授考生知识。不过这个项目的时间成本和经济成本比硕士项目低得多，灵活性很大，最快6个月持证，考试可以随时延期，只要在三年之内完成就可以。
CQF考什么内容？
CQF考试所涉及的课程内容分别为：量化金融基础、量化风险和收益、股票和现金、数据分析和机器学习I、数据分析和机器学习II、债券和评级、高级选修课程（选择两门）。
高级选修课程具体有：算法交易、高级计算方法、高级风险管理、高级波动率模型、基于Python的机器学习、高级投资组合管理、交易对手风险模型、量化中的行为经济册搏裂学、基于R语言的量化金融分析、风险预算、金融科技、C++编程等12门。
CQF什么时候考试？
CQF具体的考州闭试时间安排如下：
1、第一场考试，在完成第一门和第二门必修课后；
2、银孙第二场考试，在完成第三门必修课后；
3、第三场考试，在第五门必修课开始两周之后；
4、在第五门必修课程接近尾声的时候，需要完成最终的project，可以依据个人兴趣和选修课选择的内容进行选择。
CQF考试的形式是开卷考试，基本上是将课上的内容进行深化。
CQF考试可以延期吗？
CQF整个项目包含三次考试和一个Final Project，每学期的考试最多都可以申请2次延期，每一次考试最多延期一次，最终的project不允许延期。延期是没有额外费用的。如果要申请延期考试的同学需要在考试截止日前，在自己的Learning Portal提交申请，申请提交后，系统将自动的将考试的截止日期延长两个周。如果大家忘记提交考试答案也不用担心，在考试截止日期之前如果没有提交自己的答案，将会自动延期到下一个program。

❺ CQF考试考什么考试成绩什么时候出

CQF考试内容由六个模块，两贺锋个选定的高级选修课组成，具体如下：
模块一：量化投资基础，使用随机计算作为工具，并学习如何使用简单的随机微分方程及其相关的普朗克和科尔莫戈罗夫方程。
模块二：量化分析风险和收益，学习马科维茨的经典投资组合理论，资本资产定价模型以及这些理论的最新发展。
模块三：股票和现金，使用各种数学知识来了解股票和货币背景下的理论和结果，以使您熟悉当前使用的技术。
模块四：数据分析和机器学习I，学绝含习基本的数学工具，深入研究监督学习的主题，包括回归方法，k近邻，支持向量机，集成方法等等。
模块五：数据分析和机器学习II，从无监督开始学习，深度学习和神经网络，我们将进入自然语言处理和强化学习。
模块六：债券和评级，回顾行业中使用的多种利率模型，学习信用以及如何在量化金融中使用信用风险模型，包括结构化，简化形式以及关联结构模型。
高级必修课（任选两科）：高级投资组合管理、高级机器学习I、高级机器学习II、高级风险管理、高级波动率建模、算法交易I、算法交易II、量化分析师的行为金融学、c++、交易对手信用风险建模、Fintech、量子计算在金融中的应用、数值方法、R代表数据科学与机器学习、风险预算：基于风险的资产配置方法。
CQF考试什么时候考？
CQF项目一共有三场考试和一个Final Project，形式是开卷考试，基本上是老师的上课或者习题课讲过的内容进行深化，最后的project有多个题目的选择，大家可以依据个人兴趣和选修课选择的内容进行选择。每次考试的开始时间如下：
第一次考试：完成第一门和第二门必修课后；
第二次考试：完成第三门必修课后；
第三次考试：第五门必修课开始两周之后；
Final Project：在第五门必修课程接近尾声的时候开始。
CQF考试成绩什么时候出？
CQF考试在提交考试答案两周后考试官方会给出老师的评分，考生只需耐心等待官方的通知即可。考试的评分是按照每一个小题答案的准确性进行评定的，最后的得分就是每一个小题的准确性乘以对应的权重。
CQF考试合格分数
CQF考试通过的分数为60分，如果考试没有达到60分，那么需要进行补考，如果补考通过了，不并拍笑管成绩如何都是60分。

❻ 量资是什么意思

问题一：建筑工程中量资是什么意思 1、测量原始资料、原始观测数据和记事项目，必须严格按测量规定的内容及格式统一填写，现场记录清晰、完整，不得事后补记。记录手薄必须填列页次，注明日期、起止时间、地点、测量项目、观测者、记录者、天气情况及使用仪器等。
2、测量计算成果和图表，必须标注清楚，计算过程清晰并签署完备。未经复核、检算和签署不完备的测量资料不得使用。成果交接时需填写测量成果交接书，测量交辩历没接书必须填写工程名称、测量日期、交接时间、交接内容、交接单位，交接双方负责人签字。测量成果移交后，接受单位需对成果资料和现场桩点进行复测核对，发现问题及时上报，烂庆以便及时处理。
3、测量工作注意事项：为确保测量成果质量，对工程项目的关键测量科目必须实行彻底换手测携纳量，一般测量科目应实行一般换手测量。彻底换手测量，须更换全部测量人员、仪器及计算资料。一般换手测量，须更换观测和计算人员。当换手测量成果与原测量成果恭较大差异时，应再次换手复测，直至确认测量成果准确可靠。各测量单位必须将换手测量成果资料与初始测量成果资料一并保存；委托外部单位测量的，还应将其测量资格证明和委托测量协议复印件留存备查。所有测量成果（现场桩厥和内业资料）经测量计算，确认无误后，办理移交签字手续。
4、所有测量依据图纸必须以纸质版施工图纸为准，电子版图纸仅供参考。

问题二：亮资和量资术语解释 亮资是经济术语亮资，是指在经济活动过程中，向活动对象（合作对象或购买...要看你是个人还是企业量资

问题三：资质是什么意思？ 资质是指能区分在特定的工作岗位和组织环境中的工作绩效的个人特质。这些个人特质既包括知识、技能等表层特质，又涵盖了深层的个性、价值观念，内驱力等方面的内容。现在,我们把这个词的外延也扩展到法人(既单位或社会组织).例如我们常讲房地产开发单位的资质指的就是一能不能进行房地产开发，二不同资质开发的面积及房屋类型不一样。
1973年，美国哈佛大学教授麦克莱兰德在其发表的题为《测量资质而非智力》（Testing for petence Rather Than for Intelligence）的论文中，首次提出了资质（petence）一词。这个词在国内有四种翻译法：胜任力，胜任特征，素质，资质。虽然具体用语上有差异，但其内涵是一致的。
麦克莱兰德认为，个人的行为品质和特征比智商更能有效地决定人们工作绩效的高低，因此应该改变过去那种对人的认知能力进行总体测试的方法，转而衡量那些对人在某一特定工作中的绩效表现有直接影响的特征。他把这些特征称作资质。
自从资质的概念提出之后，很多学者从各自不同的角度出发对“资质”一词提出了各自不同的解释。总体来说，学者们关于资质的定义，在内容上可以分为以下几种观点：
1、资质是一种个人的基本特征
资质是个人所具有的与工作相关的一种特征，正是这种特征产生了绩效优异者和绩效不良者的区别。资质是一个人或个体的基本特征，与高效率和高效的工作业绩有密切联系，并且可以测量。为了区分一般员工和优秀员工，人们一般将资质分为普通资质和特殊资质两类，普通资质是指从事工作必要的条件，特殊资质则是能够将普通员工和优秀员工区分开的资质。
2、资质是一种行为
这种观抚强调资质的可观察性，主张资质是一种可以预期并加以衡量的、用来完成和实现工作目标的行为或者行为组合，是人们（在工作中）需要展示的行为模式的组合，而不是工作本身。资质是一种明显的、能使个体胜任的完成某项工作的行为。换言之，那些导致工作绩效有差异的个人行为，就构成了资质，它是一种未来导向的工作行为，可以被观察、教授、习得和测量。
3、资质是一种知识／技能
资质是与工作相关联的一系列知识和技能的组合。
也有人将资质界定为完成日常、战术性工作所需要的职位要求，是会对工作产生影响的知识、态度或者技能，与工作绩效相关并且可以测量和提升。可以被转移到其他工作之中的。可转移的资质是任何工作的基础和关键部分。
4、资质是一种综合体
该观点认为资质不能简单地归结为单一的维度定义，或者说资质是包括几个方面的综合体。一方面，资质包括了知识、技能和能力，它主要是由工作所需要的知识和技巧所组成的。它对于完成那些常规的、有计划的和拥有技术本质的工作任务来说具有指导意义，称之为技术资质。另一方面，资质还包括了其他的一些个人特征，例如动机、态度、个性，这些对于完成工作中那些不是那么常规、有计划性和技术性的部分来说是必需的。
综合上述的观点，我们不难得出资质的一般性定义：所谓资质，就是个体所具有的知识、能力和态度等多种因素的组合，这种组合产生了绩效优秀者与绩效一般者的区别。资质具有以下特征：
资质与绩效水平相联系，任职者在资质上的差别将体现在工作绩效上的差异；
资质的本质和基础是个体特征的综合表现，是由资质要素构成的，包括个体的知识、能力水平以及心理活动过程，三者是缺一不可的有机整体；
资质是可以观察、分级并测量的，无论是什么类型或者表现形式的资质要素......>>

问题四：资本总量是什么意思 通俗的说，资金总量就是某地区所聚拢的资金，形象点，“你家里有多少现钱（包括存款，也包括你自己挣的，借来的）”。

问题五：股票量化是什么意思 就是当天的量能和过去五天平均量能的比

问题六：经济里的资本存量是什么意思,怎么算的? 资本存量 capital accumulation;
许多实证研究都要涉及到对资本存量K的估计 ,但是现有研究中对资本存量的估计值存在较大的差异,可以说现在中国乃至世界并没有一整套完善且科学的方法。没有现成计算公式。
但是可以通过经济学建模思想，选取相关影响变量，设计相关影响变量参数 ，最后设计所需函数。当然其基础在于掌握大量现实数据，并作出一次又一次的数据修订，变量增删，和各种计量经济分析。
下面这部分，在学术界已经被公认，即相关概念的阐述，网络和中国期刊数据库给的答案相同，望您揣摩。
资本存量 在学术文献中的解释
1、所谓资本存量,从企业资本经营角度看,是指企业现存的全部资本资源,它通常可反映企业现有生产经营规模和技术水平
文献来源
2、途径之一：调整资本存量所谓资本存量是指已投入企业的各类资本的总和.它以资产形式存在又叫资产存量.根据它在生产过程中所处的状态可以划分为两类：即正在参与再生产的资产存量和处于闲置状态的资产存量包括闲置的厂房、机器设备等
文献来源
3、资本存量是指经济社会在某一时点上的资本总量.资本增量则是一定时期内增加到资本存量中的资本流量.增量资本的投入便是投资一旦投资行为完成便形成新的时点上的资本存量
文献来源
4、资本存量是指在一定时点上所积存的实物资本反映在一定时点上人们所实际掌握物质生产手段.大多数研究经济增长的学者认为用资本存量作为度量资本投入的指标是合适的
文献来源

问题七：量化投资是什么意思 量化投资是一种操作方法或操作理念，与其他各种“非量化”的方法并列。量化也可以采取择时、趋势跟踪、超跌、强弱对冲等等投资模型。区别仅在于，量化投资会使用量化的行情和走势来进行买卖点决策，而不是传统的图形式行情。
量化投资是很广泛的一个概念，可以这么说，只要你不是简单地拍脑袋、或者是听消息进行的投资行为都可以叫量化投资，是不是瞬间没有了高大上的感觉？:) 最常见的，你通过MACD指标顶背离、底背离进行交易，也是量化投资，因为MACD指标是有严格数学公式计算出来的。同样，你根据财务指标选股，构建股票组合也是量化投资，因为你的决策基本是基本面数据； 这些都很“老土”，那么来点新的，通过多因子模型构建投资组合、然后每天用程序进行风险测算并自动调仓，用算法交易完成调仓动作的执行（比如一次性买200万股，总不能一单下去吧），这够“高大上”了吧，前提是你得有一套复杂而完善的系统支持。

❼ 如果从零基础开始学量化投资，需要学哪些

学习量化投资和大数据分析，首先你得具备一定的数学基础、统计学基础，经济学基础以及物理较好一定的编程能力（最好是学python，入门快，效率高），如果这些基础你都不具备，没关系，说好的零基础入门，那就跟着我一步一步的走。

一. 数学

打好数学基础，学一学集合论、统计学方面的知识，集合论和统计学如果没学过建议先入个门。下面有几本书，个人觉得讲的十分的透彻，下面就分享给大家。

《概率论与数理统计》

CSDN下载链接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596845

网络云链接：https://pan..com/s/10G95rPCE6kdwi8dSkG8xng

《数理统计学教程》

CSDN下载链接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596851

网络云链接：https://pan..com/s/13ShF4T9zgaPUbdP5hOfpsg

二. 经济学&金融学

数学基础学习完成后，就要进行进一步的学习了，接下来那就看一点计量经济学和中级微观经济学方面的书，下面我给大家推荐几本我认为比较好懂且干活很多的书，以下这三本正好是讲的不同的三个知识模块，也是后面一定要用上的，请各位接好武功秘籍了。

《计量经济学导论》

中文版CSDN下载链接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596855

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《微观经济学》

中文版CSDN下载链接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596861

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《期权,期货和其他衍生品》

中文版CSDN下载链接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596863

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三. 计算机与编程

1. 计算机

你如果之前没有学过计算机相关知识，我建议可以先看一本书入个门，因为学懂了以上两方面的理论进行实践操作了，正所谓是实践出真知嘛！

要实践的话就必须掌握一门编程技术，我推荐使用python语言，简单好上手，并且各种丰富的资源库让你事半功倍。

《零起点Python大数据与量化交易》

CSDN下载链接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596866

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四. 实践

现在有一些在线的金融系统，可以给你机会让你写你自己的模型的，你多留意一下，闲来没事儿写几个交易模型试一试。
据我所知目前大多数写交易模型的，都没有较强的综合能力（综合经济金融、数学、编程这三个方面），你要想比他们都强，那就把这三个方面的基础都打好。

最后，加油奋斗吧，相信自己，只要你努力，你肯定是最棒的。

引用自《

小判官教你零基础入门量化投资，大数据分析，内含对应资料下载地址。

》，链接为网页链接

❽ 什么是量化交易，未来前景如何知道的讲讲。

国外量化交易已经发展了40年左右，量化交易程序换交易占比60%，量化基金规模达到30个亿美元，而国内量化交易起步较晚第一只量化基金在2004年左右，至今量化交易规模不过2万亿RMB，国内现在的量化人才也很缺失，随着过来一批量化交易的海龟回来从事量化交易会一定程度带动行业的发展，但是仍需一定时间，加上国内量化交易政策还不够明朗，整体来说量化交易在国内还是一年蓝海，但是路途并非坦途。

❾ 如何系统地学习量化交易

首先，我对这个问题是完全不知道怎么回答，为此，我专门去请教了我的老师。

• 我理解很难有一个定量交易的所谓的系统学习过程，定量的只是手段，交易逻辑是多样的，你可以通过形态描述，追踪市场方法，如不合理的降价，也可以把天体物理、小波分析、神经网络等复杂模型应用其中，你可以做的是K线结构上的策略，也可以做日线或每500毫秒数据进行决策的策略。所有的一切目的就是为了获利，所谓量化和程序化只是实现这一目的的手段。

  

• 一个strategist需要思考策略的思维框架，实现方式，而developer则是侧重了前后端接口，输入输出，界面设置，风控机制，平台拼接等等很多很多方面。其实很不相同吧。

❿ CQF是什么考了有作用吗

CQF指的是量化投资分析师，是量化领域的专业证书。CQF目前在国际上有较高的知名度，国际海外学员较多，发展规模较快，具有真正的国际性。
通过CQF的学习，学员可以系统性的掌握量化领域必备的各项知识技能，从而掌握实用的量化金融技术。考试通过后由英国CQF总部颁发证书。
CQF证书的作用是什么
CQF的含金量在国内有多少，CQF在其实在国际上赢得了一致的认可和高度赞誉，其学员绝大部分就职于高盛、美扒唤林、摩根、汇丰渗此档、花旗、巴克莱、荷兰银行、美洲银行、国际清算银行、毕马威等。
CQF讲师团队中既有牛津大学学者，也有经验丰富的银行及对冲基金资深从业人员。其中，Paul Wilmott博士是全球数量金融工程领域最享有盛名的专家之一，牛津大丛乱学学者，被学员们戏称为“Wizard in Mathematics”,即“数学巫师”，在学术界与实务界享有极高的声望。CQF其实侧重的就是Black Schores期权定价公式这一个数学理论，以及一些极为基本的Machine Learning。然而，在中国，真正做量化的机构就目前统计结果来看，一般来说买方基金的量化多因子产品对量化的应用程度以及就业岗位占比比较大，比较多。所以多因子投资模型（Multi Factor Investment Model）是中国量化投资市场的基本中的基本。
2023年CQF是什么时候考试
2023年最新考试计划安排在1月和6月，量化金融分析师考试可以延期，在整个量化金融分析师项目的四次考试中，最多可以申请两次延期，每一次考试最多延期一次，最终的project不允许延期。
如果要申请延期考试的同学需要在考试截止日期前，在自己的Learning Portal提交申请，申请提交后，系统将自动的将考试的截止日期延长两个周。
在考试截止日期之前如果没有提交自己的答案，将会自动延期到下一个program。
CQF报考条件是什么
CQF的报名是申请审核制，CQF项目对大家的专业、学历背景和年龄等没有明确要求，具体的报考要求如下：
1.考生应对金融具有浓厚的兴趣，并具备一定的金融投资分析技能。
2.考生需要具备一定的数学水平。
3.考生需要具备一定的编程能力。