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想要成为CQF持证人，你必须要经历这些！

来源：高顿教育 2021-11-03

我们都知道，对于想进入量化行业的人，CQF证书是一个非常好的敲门砖。特别是对于专业不对口的人，CQF证书是为数不多的可以放到简历上的亮点之一。

最近，小编就采访了一位在英国的学员Jason，刚刚成为CQF的持证人。他分享了自己的学习经验，我们来听听他的CQF学习之旅吧。

考CQF的想法

我研究生的专业是货币银行和金融，偏计量经济学方面，目前做的是数据分析。

研究生毕业之后想找量化方面的工作，在机缘巧合下，就了解到CQF这个证书。我本来是打算毕业回国的，由于疫情的缘故滞留在英国，也就正好利用这段时间来学习CQF。

至于为什么是CQF这种技能类证书，通过对几个相关证书的了解和对比之后，我发现学习CQF更能帮我更快速、更全面的入门量化金融。

其实，以通过考试为目的话要考下这个证书的难度并不会很大。

至于那些弄不明白的知识点，很多时候是自己的知识储备还不足以理解这个问题，这种情况可以暂时先放一下，等自己学的更好些再回过头来看。知识点是需要反复思考的。

关于CQF的学习心得

对我个人而言，CQF相当于帮我打开了量化分析的大门。

这可能和地方有关系，尤其在英国，金融行业本来就很发达，那他们可能更关心的是你的学历，更看重学术方面的背景。

如果是做量化行业这方面的工作，他们更看重是技能。这时候如果有技能这方面的证书，肯定是有帮助的，那CQF确实是一个比较好的敲门砖。

CQF课程体系

另外，我觉得CQF整个的课程设置，覆盖面还是挺广的。从理论基础、数学基础、统计学基础等都有讲到。

还有一些学习金融的建模，包括债券的分析、估值定价、通过程序法编程这方面来实现蒙特卡罗模拟，还有数据科学、机器学习。我觉得要涉及了解的东西都可以了解的到。

个人学下来的感觉就是，前导课一定要上。因为我入学就晚了一个多月，前导课没有上，所以第1门和第2门考试成绩没有达到我的预期都只是考了85分，慢慢在我进入到状态以后，第三门考了99分，最后一门Deep Learning for Time Series考了满分。

Jason同学的笔记

CQF考试和中国的考试还是有很大区别的，它是主观性的，尤其是第3和第4门都是主观性的考试，发挥空间很大。如果做不好的话，可能分数会打的很低，如果你做的好，可能会达到满分。

但是，想拿到高分其实并不容易，只看老师讲的课、作业课、辅导课是远远不够的。需要自己花时间去查资料，看书，慢慢理解老师讲的内容。

我记得当时在做最后一门考试时，参考了40多本书和30多篇论文，写了8千多字的分析报告。总的来说，在学习的时候，要学会结合各自不同的侧重点搭建金融知识体系，学习效率才会自然而然地会提升。

CQF的学习过程中，怎么分配和规划时间呢？

对于我个人来说，我觉得前导课：编程课和数学课，一定要好好去学，最好是能跟着课程走，不要有拖延症，本周的学习一定要按时完成。

敲的代码

像我也有懒的时候，刚开始学编程时，会给一个网页版的代码，我没有去敲代码，感觉看懂了就会了。但其实不行，就像写英文作文一样，看懂是不行的，一定要去做这个事情。

像第1个模块和第4个模块有好多作业，如果那些题你不做的话，只是看答案，其实没什么用的，哪怕是抄一遍，看懂和自己做一遍推导，感觉是完全是不一样的。

另外，除了Python意外，建议学一下C++，CQF选修课也有C++的内容。我第二门考试做衍生品定价就是用的C++。C++在金融领域用的也很广泛。

C++的截图

至于考试时间规划，前期的考试时间还是很紧的。时间要尽早分配，尽量在一个星期之内把考试做完，后面再留一个星期的时间去修改，千万不要拖，不要延期。因为延期之后，压力会很大，很影响后面的学习。

总之，学习的真正动力应该是来源于对知识的好奇心，用心探索自己的兴趣所在。

祝愿每一个对金融量化有兴趣的小伙伴们都学有所成，前程似锦。

以上就是今天的全部内容。

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CQF备考热门问题解答

CQF考试难度大不大？: CQF考试的难度还是挺大的，因为CQF课程内容非常丰富，需要掌握的知识点非常多。CQF考试主要包括金融工程、计量金融、风险管理、计算金融等多个方面的知识，需要考生掌握才能通过考试。

cqf一共几门几年考完？: cqf一共8门考试，考试的时间每个人都不同，如果考生基础较好的话，那么最快6个月通过所有考试，因为cqf考试的一个学习周期就是半年左右。如果考生的基础比较薄弱，那么通过考试的时间可能就会比较短了。

cqf一年考几次？: cqf的考试一共有四次，每年完成相应的课程就可以考试了。学员可以在六个月内完成六个模块的学习并选修选修课，从而全面攻读该课程。此选项提供立即访问整个计划所需的所有材料以及终身学习。

cqf的含金量如何？: cqf证书含金量是很高的，这一点毋庸置疑。cqf的课程内容不仅包含量化金融领域的基础知识，同时不断更新和吸收前沿的国际量化金融知识，其学习模块有好几种，分别是数据处理基础、量化投资多平台模拟交易、金融知识基础和Python语言编程基础等，内容这一块还是值得金融行业的人才学一下。

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