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都说CQF的费用不便宜！2022年值得一考吗？

来源：高顿教育 2021-11-30

我国量化投资市场稳步增长，关于量化的人才市场更是应接不暇。现如今无论业界内外都喜欢将CQF的量化分析技术充分应用于实际工作中，都说CQF的费用不便宜！2022年值得一考吗？我们共同来看看！

一、CQF的费用不便宜！2022年值得一考吗？

价格贵不贵，就是看考生要对比的对象。CQF可以对比的是海外金融硕士项目，从老师配置到课程的模式都基本一致，国外硕士课程费用一般在四万美金左右，CQF作为一学期的课程，所以价格定在了20000美金。

实际上，为了平衡发展中国家的学习，中国目前提供了一个特别优惠，但是这个价格最近即将到期。实际上，CQF的教学费用包括在总费用中，在美国就是大约两万美金；而在英国和欧洲则不包括VAT，大约16000美金，VAT加上VAT也是20000美元左右；目前国内的售价是63800元(包含课程费用.高顿中文辅助课程.教学费用)。

二、2022的入学时间及申请流程

CQF每年有两次入学机会，，一般是在1月和6月。2022年最新的入学时间是1月25日，如果有变更，协会会提前通知。可以关注https://www.gaodun.com/cqf/关于CQF最新的动态！

1）高顿CQF顾问协助考生提交并提交申请。

2）提交的申请书，考生必须提供正确的姓名、联系方式及其他申请要求。（考生保证并声明所提交的资料正确无误，根据考生所在国家并订立具有法律约束力的合同）

3）如考生符合条件，将会在未来48小时内收到确认电邮，确认初步入学通知。

4）最后协会要求你提供一份简短的报名表格，接受你的入学申请。付款成功后，考生就可以参加课程的学习，并开始CQF的旅途。

三、CQF的学习内容
CQF资格认证阶段包括六个模块.两个高级选修课程，三个考核部分和一个最终考核。

一级

第一部分：量化财务构建基础。

第二部分：风险数量与收益。

第三部分：股票和货币。

二级

第四部分：数据科学和机器学习(1)

第五部分：数据科学和机器学习(2)

第六部分：固定收入和信贷。

高级课程（选修课程）
附：CQF各模块的简介
模块一（量化金融的基础知识）

在模块一，我们将向您介绍一些基础量化模型。您将使用随机计算作为工具，并学习如何使用简单的随机微分方程及其相关的普朗克和科尔莫戈罗夫方程。
• 资产的随机行为 • 重要的数学工具和结论 • 泰勒级数 • 中心极限定理 • 偏微分方程 • 转移密度函数 • 普朗克和科尔莫戈罗夫方程 • 随机微积分及其引理 • 随机微分方程的求解 • 资产定价的二项模

模块二（量化的风险和收益）

在模块二，您将学习马科维茨的经典投资组合理论，资本资产定价模型以及这些理论的最新发展。我们将研究定量风险和收益，研究诸如 ARCH框架之类的计量经济学模型和诸如VaR之类的风险管理指标以及它们在行业中的使用方式。 • 现代投资组合理论 • 资本市场资产定价模型 • 夏普比率和风险的市场定价 • 无风险价格套利策略 • 投资组合优化 • 布莱克利特曼模型 • 风险监督和巴塞尔条约 • 风险价值和亏损预期 • 抵押品和保证金 • 流动资产负债管理 • 波动性过滤 • 高频数据 • 资产收益: 关键和经验数据 • 波动模
模块三（股票和现金）

在模块三, 我们将探讨布莱克-斯科尔斯理论作为基于定价和无套利原则的理论和实践定价模型的重要性。您将使用各种数学知识来了解股票和货币背景下的理论和结果，以使您熟悉当前使用的技术。 • 布莱克-斯科尔斯模型 • 对冲和风险管理 • 期权策略 • 欧式行权和美式期权 • 有限差分法 • 蒙特卡罗模拟 • 奇异期权 • 波动率套利策略 • 吉尔萨诺夫理论 • 高级风险指标 • 衍生品市场 • 完全竞争市场中的高级波动性建模 • 非概率波动模型

模块四（数据科学和机器学习1）

在模块四，将向您介绍金融中使用的最新数据科学和机器学习技术。从对该主题的全面概述开始，您将学习基本的数学工具，然后深入研究监督学习的主题，包括回归方法，k近邻，支持向量机，集成方法等等。 • 什么是数学建模? • 机器学习中的数学工具 • 监督学习 • 线性回归 • 拉索回归，岭回归和弹性网络回归 • 逻辑回归 • K近邻策略 • 朴素贝叶斯分类 • 支持向量机 • 决策树 • 集成模型 • Python -
模块五（数据科学和机器学习2）

在模块五，您将学习更多用于金融机器学习的方法。从无监督开始学习，深度学习和神经网络，我们将进入自然语言处理和强化学习。您将研究理论框架，但更重要的是，分析实际案例研究，探索如何在金融中使用这些技术。 • 无监督机器学习 • 高级机器学习中的数学工具 • 主成分分析 • K-均值 • 自组织映射 • 人工神经网络 • 神经网络结构 • 自然语言处理 • 深度学习和NLP工具 • 强化学习 • 强化学习的风险敏感性 • 量化投资的机器学习实例 • 基于AI的Algo交易策略 • 量子计算在金融的应用 • Tensorflow - Python
模块六（固收和信用）
在模块六的第一部分中，我们将回顾行业中使用的多种利率模型，重点是每种模型的实施和局限性。在第二部分中，您将学习信用以及如何在量化金融中使用信用风险模型，包括结构化，简化形式以及关联结构模型。 • 固收产品和市场 • 收益率，久期和凸性 • 随机利率模型 • 利率的随机方法 • 数据分析和校准 • 同业拆借利率模型 • 标准风险管理模型 • 结构化模型 • 简化模型和风险率 • 信用风险和信用衍生品 • X-值调整 (CVA, DVA, FVA, MVA) • CDS 定价和市场方法 • 违约风险，结构性和简化形式 • 关联结构模型的使用

高级选修课（选修）

CQF课程为你提供了进一步学习两门高级选修课的机会，让你能够根据自己的具体职业目标发展自己的技能。

•高级机器学习

•高级投资组合管理

•高级风险管理

•高级波动性建模

•算法自动化交易I•算法自动化交易II

•量化相关的行为金融学

•C++

•交易对手风险建模

•金融科技

•数值计算方法

•基于R语言的量化金融

•风险预算:风控下的投资组合构建

以上就是【2022年CQF怎么培训？有什么方式？】的全部解答，如果你想要学习更多这方面的【CQF国际数量金融工程师】的知识，欢迎大家前往高顿CQF频道!

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拓展阅读：
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CQF量化投资分析师考试课程有哪些？都分为几个模块？

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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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