量化金融是指依托金融大数据、金融科技和智能金融的技术进展，通过数量化方式及计算机程序发出交易指令，以获取稳定收益为目的的金融投资方式。
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量化金融在美国已有30多年的发展历史，投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大，成为美国投资界的主流方式，并占据了全球投资领域的半壁江山。量化金融一直是全球各大金融机构的高薪岗位，专业人才需求巨大。
与量化金融在国外的蓬勃发展相比，中国资本市场量化金融方兴未艾。随着大数据的广泛应用和金融科技的飞速发展，量化金融日益受到国内投资界的高度关注，呈现井喷式发展态势，各大金融机构纷纷成立量化投资部专门从事量化金融策略研发与投资工作。
与资本市场量化金融井喷式发展相比，我国量化金融人才培养相对滞后，各大金融机构在量化金融方面人才奇缺，量化金融人才争夺日趋白热化。
从金融业界对量化金融人才的现实需求来看，高水平的量化金融人才需要同时具备金融学、行为科学、统计学、计算机、数学领域的专业背景，具有明显的跨学科特征。
量化金融学与传统金融学的区别：
量化金融学主要是涉及量化投资的一门新兴金融学科。量化投资是以金融衍生品和工具为基础的，对于数据和信息要求很高,是一个智慧型、智力型、智商型为主导的产业。
传统金融，主要是指只具备存款、贷款和结算三大传统业务的金融活动。广义的寿命周期成本还包括消费者购买后发生的使用成本、废弃成本等。简单来说，金融就是资金的融通、是货币流通和信用活动以及与之相联系的经济活动的总称。
广义的金融泛指一切与信用货币的发行、保管、兑换、结算,融通有关的经济活动,甚至包括金银的买卖,狭义的金融专指信用货币的融通。
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