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量化投资与金融工程两者紧密相连，前者是一种方法，后者是一个学科。国内大学开设金融工程专业的很多，有的是放在一级学科应用经济学0202下(排名不分前后)，比如武汉大学、南开大学、厦门大学、辽宁大学、四川大学，湖南大学、中央财经大学、对外经济贸易大学、东北财经大学、上海财经大学、上海对外经贸大学、中南财经政法大学、山西财经大学、西南财经大学、中南大学、广东外语外贸大学、济南大学、浙江工商大学、湖南工商大学。 有的是放在一级学科管理科学与工程1201下面，比如北京航空航天大学、天津大学、东南大学、北京外国语大学、中国矿业大学、河海大学、福州大学、安徽工程大学、电子科技大学、昆明理工大学；还有放在一级学科工商管理1202下的叫金融工程管理，比如复旦大学；以及放在一级学科数学下的，比如山东大学[1]。在学位授予上应用经济学授予经济学学位，管理科学与工程授予管理学或工学学位。在培养内容上没有严格区分，但会向金融或工程两个方向有所侧重。 国内没有开设量化投资方向，但金融工程专业和现在比较新的金融科技专业都会讲授量化投资的内容，我个人认为，金融工程更像是量化投资的一个“分支”。因为量化投资涉及的学科方向比较广，在全球范围内尚未形成一个成熟的培养和教学体系，专业认证组织的影响力也不能和CFA, CPA, ACCA相提并论。CQA(Certificate in Quantitative Finance 量化金融认证)的培养体系是比较全面的，可以为有志投身量化投资方向的学习者提供参考。 在投行或基金做量化的实习生可能都会考虑如何在P-Quant和Q-Quant进行选择，前者主要做买方分析，P-Quant研究的是真实世界概率，以多维统计为基础，对资产价格进行预测以辅助投资；Q-Quant可以认为是卖方分析，研究的是风险中性概率，主要工作是对衍生产品进行定价，需要学生具备随机过程、微分方程等数学基础，这部分也是目前国内大学金融工程方向培养的主要内容，因为他的理论体系已经比较成熟。至于选择哪个方向发展看个人偏好，市场好的时候，买方需求旺盛，大家会忙着做分析进行投资，市场不好的时候，能帮着机构定个价格把产品卖出去就行。 Q端内容包括：偏微分方程、转移概率密度函数、二叉树模型，鞅、随机积分、投资组合管理、最优化理论、在险值、期望损失、波动率模型、Black-Scholes模型，期权定价、数值方法、P 端内容包括：机器学习基本概念和常用数学工具、决策树、监督学习、无监督学习、深度学习、自然语言处理、强化学习、算法交易。 学好这个专业对计算机和数学都有一定要求，Python可以作为入门，网上关于它的学习材料非常多，同时人工智能和机器学习的函数库、计算框架都支持Python，学起来效率也会非常高。有个误区是认为Python是用来爬数据的，虽然这是它的看家本领，但是金融领域一般不需要，数据都通过接口直接获取，初学者所需的大部分数据都能找到免费资源，后续会向大家详细介绍。最后学量化的英语也不能太差，到后面特别专业的内容就必须读英文的文献和材料了。 [1]http://www.moe.gov.cn/jyb_xxgk/xxgk/neirong/fenlei/sxml_gdjy/gdjy_xwgl/xwgl_glbf/202209/t20220908_659458.html |
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