CQF持證后，聊聊感受…

我是在2022年上半年參加的CQF項(xiàng)目，人在上海。最開始做IBD，但是沒法長(zhǎng)期熬夜了，所以想著給自己找個(gè)退路。平時(shí)自己有做交易，國內(nèi)的量化資管在20年，21年都是融資大年，所以想著儲(chǔ)備下技能，看看后面有沒有機(jī)會(huì)去量化私募基金或者投行的自營(yíng)部門。因?yàn)槭巧炭频谋敬T，所以最初在接觸CQF項(xiàng)目的時(shí)候內(nèi)心不是很有底氣，所以提前看了普林斯頓的三劍客教材，比較有啟發(fā)。在某站上白嫖了MIT的線性代數(shù)，布朗運(yùn)動(dòng)，金融數(shù)學(xué)，隨機(jī)過程，伊藤積分，鞅等，算是稍微有點(diǎn)基礎(chǔ)了。

沒記錯(cuò)的話是從3月中旬開始考試的。第一次考試的內(nèi)容相對(duì)簡(jiǎn)單，憑借商科的底子還是可以應(yīng)對(duì)大部分題目的。對(duì)于做資產(chǎn)配置，就是投行的資管部或者PB，family office這些業(yè)務(wù)，之前沒有接觸過，學(xué)起來非常有意思。
第一次對(duì)于數(shù)學(xué)的符號(hào)，均值可以代表收益，方差代表風(fēng)險(xiǎn)，然后整個(gè)投資組合給定目標(biāo)收益比如10%（年化），風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)(5%)，然后去計(jì)算資產(chǎn)配置的比重。這個(gè)非常有意思的，算是FOF研究的實(shí)習(xí)的一部分內(nèi)容，以后如果有想去做FOF的同學(xué)，可以結(jié)合這個(gè)題目，最后的final去選第一個(gè)資產(chǎn)配置的選題，我們那一期呢限定用black-litterman模型去做資產(chǎn)配置，就是在馬科維茨馬老爺子的CAPM模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化。會(huì)用到一部分偏微分方程去算拉格朗日參數(shù)，這個(gè)正課都是有講的，難度還好。主要是用Excel也可以做不影響評(píng)分，所以對(duì)我這類代碼不是很強(qiáng)的選手來說還比較友好。

第一次考試結(jié)束之后一個(gè)月，迎來第二次考試?？碱}就一道題，這個(gè)題目在final里面應(yīng)用的話推薦想去投行做期權(quán)的選手深耕一下。因?yàn)轭}目就一道題，給奇異期權(quán)定價(jià)。種類呢每年都會(huì)換。其次還要研究對(duì)期權(quán)價(jià)值影響最大的希臘字母（Greeks）。希臘字母不需要全都做分析，選自己感興趣的去研究，可視化，得出結(jié)論就可以了。曾經(jīng)畏懼金工沒敢選衍生品定價(jià)的選修課，CQF項(xiàng)目會(huì)介紹三種衍生品定價(jià)的方法，分別是利率二叉樹，有限差分，蒙特卡洛模擬?？荚嚰s束只能用蒙特卡洛模擬來做。這次考試就必須上代碼了，后面的也全都是代碼了。當(dāng)時(shí)的狀態(tài)是白天看視頻課，晚上回去敲代碼，具備這種條件是因?yàn)樯虾７獬橇?。家里沒有足夠的吃的，但是精神是吃的很飽。手動(dòng)Doge。
一個(gè)月之后迎來第三次，因?yàn)檫@次呢題目很費(fèi)解，讀題就花了差不多一周。所以果斷延期了。2周的考試時(shí)間延長(zhǎng)到了四周。這次考試是啟發(fā)做量化交易策略。機(jī)器學(xué)習(xí)有一個(gè)特點(diǎn)，非常吃因子，所以因子的有效性，時(shí)效性，都需要去做研究。這個(gè)后來了解到做量化的朋友才知道，這是實(shí)習(xí)生日常挖因子的工作。在機(jī)構(gòu)里面有人工因子，有機(jī)器挖因子，機(jī)器挖因子的算法很多，曾經(jīng)火了一段時(shí)間的遺傳算法，大多數(shù)是比較常規(guī)的技術(shù)指標(biāo)的參數(shù)研究。我當(dāng)時(shí)的題目是用SVM去做，因?yàn)楣善睌?shù)據(jù)不好拿，就果斷用了ETH的。最后模擬交易的收益率年化40%+，很多同班的同學(xué)做成了“避雷針”索性在試卷中明確標(biāo)注了，策略的虧損不參與考試評(píng)分。
兩個(gè)月之后考試做final。四個(gè)選題，第一個(gè)是資產(chǎn)配置，是延續(xù)第一次考試內(nèi)容下來的，我的數(shù)據(jù)沒有那么容易找，果斷pass；第二個(gè)題目是pair trading，雖然很感興趣，奈何代碼可能跟不上，也pass；第三個(gè)題目是time series in deep learning，可以延續(xù)第三次考試深入去做，ok就你了。在做final的時(shí)候主要是把核心算法從SVM做成了LSTM，CNN，RNN等簡(jiǎn)單的深度學(xué)習(xí)，效果比單純的SVM要好一些。還是非常激動(dòng)從零基礎(chǔ)來時(shí)學(xué)代碼，學(xué)數(shù)學(xué)然后遇到了一群非?？蓯鄣腃QFer，大家都非常上進(jìn)，中間因?yàn)殡y度一度也想過退縮，CSDN直接充了會(huì)員，GitHub，kaggle為了這倆網(wǎng)站直接買了一年的梯子，被大神（人家考試拿滿分的）鼓勵(lì)了很多，最后還是堅(jiān)持下來了，索性自己也成功持證，也認(rèn)識(shí)了比較多量化圈子的選手，從最初的仰慕到可以聊聊相關(guān)的話題，切實(shí)感覺到了自身的提升，這個(gè)項(xiàng)目的知識(shí)體系還是非常棒的。