近年来，量化金融(Quantitative Finance)变得越来越时髦，听上去也极其高端，那么什么是量化金融呢？其实量化金融通俗点来说就是数学金融，主要是在应用数学领域应用数学建模。在金融市场领域，数学模型与金融理论之间没有必然的联系，而以市场的价格作为输入参数从而建立数学模型。
在量化金融领域中通常有三个角色。他们是量化交易者、金融工程师（量化分析师）和建模（量化模型开发）。从弄量化金融领域里涉及基础数据的抓取及处理（比如产品的当期以及过去的价格）、量化交易策略的编写及回测、程序化交易、机器学习、高频交易及衍生品定价等内容。基于策略及数学模型编程的自动化交易给交易及投资者带来的好处，详见笔者的《自动化交易带来的好处》一文。自动化交易正在逐步取代人工的重复性劳动，金融科技的发展方兴未艾，必定是个大趋势。
进入该量化金融领域的一条途径，尤其是在投资银行业，就是取得金融工程硕士（MFE）文凭。大多数课程需要扎实的本科数学能力，同时这些大学课程提供了衍生品定价的随机定价演算方法、投资组合和风险管理以及软件开发等课程。MFES也为那些想要事业转型的人提供了一个很好的跳板。课程主要是为投资银行的角色而设计的，因为他们不经常强调算法交易、广泛的研究技能或编程能力。
目前在国内取得量化金融分析师证书也是一条途径。量化金融分析师，英文全称（Analyst of Quantitative Finance），简称AQF，是基于Python语言的专业量化投资证书。该证书由中国社科院下设的中国市场学会金融服务工作委员会建立的全国财经金融专业人才培养工程（简称PFT）主办并颁发，是代表量化金融领域的专业水平培训考试项目。有兴趣或是想从事量化金融领域的读者，可以自行百度了解。
量化金融的三个角色代表着三个方向：
1. 量化交易者
需要具备掌握全面的金融知识，在合适的时间、在合适的产品上运用算法及数学模型进行交易。一切以数字说话，是否是个合格的量化交易者，其以往的交易记录往往具有代表力。
2. 金融工程师（量化分析师）
金融工程师更加注重金融市场交易与金融工具的可操作性，应用最新的科技手段、规模化处理方式（工程方法）应用到金融市场上，创造出新的金融产品、交易方式，从而为金融市场的参与者赢取利润、规避风险或完善服务。
3. 建模（量化模型开发）
量化模型，是把数理统计学应用于科学数据，以使数理统计学构造出来的模型得到经验上的支持，并获得数值结果。这种分析是基于理论与观察的并行发展，而理论与观测又通过适当的推断方法而得以联系。
对量化金融感兴趣的读者，可以就这三个方向，选择适合自己的或是自己感兴趣作为切入点进入这一领域。要做一个合格的量化金融领域工作者，这三个角色绝不是独立的，而是应该整合，三者缺一不可。
此篇文章仅仅给各位读者一个介绍。对此领域感兴趣的读者或希望进一步了解量化金融领域的朋友，可以联系作者。
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