CFA 和 Quant 有聯繫嗎？

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僅僅從表面上看，兩者在技能上的側重點的確不同。CFA是為財富管理從業人員量身定製的，1，2級僅僅是基礎和鋪墊，3級才是核心。考完3級，你會初步了解如何去根據客戶理財的需求（長短期收益目標，未來大宗現金流支出）收益和實際情況（年齡，收入，財產，稅率），結合市場環境，為其設計合理的資產投資配置和財務規劃。當然2級的一些關於固定收益與權益類證券的內容對投資公司的證券分析師也非常有幫助。

傳統的quant，不管是買方還是賣方，強調的更多是量化分析技能，具體來說就是數學與統計（概率論，隨機微分方程，數值計算，Monte Carlo 模擬，主成分與因子分析）以及編程能力（C++,Python,資料庫操作等等), 應用於複雜衍生產品的定價與對沖策略，買方的統計套利，高頻演算法交易等等, 以及銀行風控模型的建立與實現。這與CFA的著重點似乎大相徑庭。

這裡談一下量化風控這塊內容與CFA的聯繫。個人認為，從近年來歐美銀行的監管趨勢來看，CFA的幾塊內容，尤其是經濟學與財務報表分析，非常系統和有針對性地提供了risk quant （不管是market還是credit)需要掌握的相關知識，特別是對於出身理工科的量化風控從業人員，填補了這方面的空缺。對基本金融工具(equity, fixed income, alternative investment)的介紹，也提供了許多金融從業必備的知識。

傳統的quant(包括risk quant) 習慣於專註於微觀問題，如模型參數的細調，程序的測試與bug fix等等，而往往忽視對於宏觀business background的把握。對於risk quant, 要真正地對金融行業有深入的了解，必須對銀行的各種資產在銀行財務報表，特別是資產負債表與損益表中的作用有深刻的了解，至少也需要有一個大體的宏觀把握。比如為什麼銀行的資產分為HTM, AFS 和trading assets, 以及其在RWA計算中不同的處理，監管出表與會計出表的聯繫與區別等等。許多的複雜衍生產品，包括CDO, 其設計的目的都與資產負債表的優化有關。其產品設計本身甚至也是與資產負債表的結構對應的。

舉個例子，近幾年業界面臨的一個突出問題就是監管規則與公允會計準則的不一致性。比如DVA的處理。IFRS的會計準則強調對場外衍生品公允計價必須包含CVA和DVA, 而監管規則則不允許將DVA進入巴塞爾資本計算來抵消CVA資本。眾所周知，正是由於公允會計準則要求將衍生品按照公允價值反映在財物報表上，導致了08年危機前後許多公司賬面上資產的大幅縮水，一定程度上加劇了危機的蔓延。08年之後，許多的財務概念進入風控領域，對從業人員這方面的要求提高了。隨著銀行面臨監管的壓力加速去槓桿的過程，以及複雜衍生品交易市場的萎縮，那種rocket scientist可以在華爾街銀行里閉起門來搞複雜數學模型的時代已經結束了。為了適應新的大環境，quant必須調整自己的知識結構，特別是加深對於金融財務知識，會計知識，經濟學知識的了解。

再舉個例子。近幾年美國risk quant job market上需求最火熱的CCAR modeling, 牽涉的主要一塊內容就是對資產負債表的建模與預測。同時，CCAR模型要建立風險資本，資產負債，損益等指標與宏觀經濟變數，如GDP, 失業率，通脹率，房價指數等的定量關係，也必須要求對宏觀經濟學有一定的掌握。而財務報表與宏觀經濟學這些內容，都在CFA一二級教材中得到了非常充分的體現。

此外，CFA涵蓋的公司金融(Corporate Finance)方面的內容，對了解一些產品的風險與定價機制，比如municipal bond, 也有非常大的幫助。而牽涉到alternative investment 的內容，比如hedge fund的常用策略等等，更是每個金融從業人員必須了解的內容。即使是三級portfolio management的許多知識點，比如Black Litterman模型，在一些量化風控模型的設計中也會不時設計。我在工作過程中經常聽到同事的感嘆就是感覺自己的會計與金融方面的知識太少了，以至於對許多business concept無法真正有效地把握，開會時對於其它業務部門的同事談到的內容無所適從也插不上嘴，從而影響事業的前途。試想一下，在一個金融機構里，如果一個人不能對business concept有真正的了解，而只能根據上級的指派做模型寫程序，其在公司里上升的空間多半是很有限的（做的特別出色的除外）。

可以毫不誇張的說，CFA一二級內容對於risk quant的作用大體上與對equity analyst的作用相當。其深度和廣度，對quant來說也大體適合。話又說回來，考試與證書畢竟只是一個形式，不太可能僅憑此來作為擇業的敲門磚。最終的目的還是充實與提高自己。成功與否，或許重要的不在於一個人掌握了多少知識，而在於其是否能將其所學到的東西充分利用和發揮到極致，而這本身就是一種很重要的能力。

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聯繫不大,CFA更適合做equity research, CFA只教你些金融基觸知識，而Quant對統計,數學和編程的要求很高，CFA不能給你Alpha-seeking的硬技能。個人感覺CFA對投行可能還有點用，想進對沖基金還是算了吧。

有聯繫但是聯繫不大，在CFA的quantitative methods下有考到regression的定義和相關問題比如異方差，共線性，假設檢驗等等，算是Quant的基礎知識，在Portfolio Management下有涉及CAPM 和一些最基本的市場模型教你怎麼算股票的Beta, 這是應該是每一個Quant的第一步（具體見初級 (Entry Level) Quant 的工作內容一般都是什麼？）另外的內容雖然跟quant沒什麼關係，但也能教會一個理工科學生應該知道的金融知識。

不過不要指望CFA能給做Quant帶來太大幫助，Quant依靠的是過硬的編程能力和優秀的數學知識，而這個只有選擇題和essay的筆試考試是絕對不會考查這些的。相較於CFA，FRM可能更適合Quant吧。

cfa對quant基本沒有意義（唯一的意義，是cfa對金融裡面每個學科都有一些介紹，算是比較系統的訓練）。

cfa的目的是盈利，不是考察。不可能存在適合quant的證書，因為沒幾個人能考過，從而提供這樣的證書也並不能盈利。

quant請去考CQF