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CQF核心课程有几个单元？6个

来源：高顿教育 2023-04-21

CQF的课程都是线上进行的，内容涉及大量数学计算，相对来说还是有一定难度的。所以想要报考的人就比较好奇CQF的核心课程是哪些？一共有几个单元？下面我们一起来看看，跟随高顿小编一起！

一、CQF核心课程有几个单元？

CQF核心课程由六个单元和高级选修课组成。单元2、3和4之后有测验。在第六单元结束时，所有学员完成一个实操项目，并将他们的理论知识应用于实际的量化金融项目。

单元一：量化金融的基础知识

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

•资产定价的二项模型

单元二：化的风险和收益

•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

•波动模型

单元三：股票和现金

•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

单元四：数据科学和机器学习1

•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-Scikit库

单元五：数据科学和机器学习2

•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

•Tensorflow-Python

单元六：固收和信用

•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

进一步了解我们的核心课程，及每个课程的详细介绍，请访问CQF的官网。

高顿CQF内部资料大放送，去瞅瞅>>

二、CQF高级选修课有哪些？

在您感兴趣的领域进一步提升CQF课程为您提供了进一步学习两门高级选修课的机会，让您能够根据自己的具体职业目标发展自己的技能。高级选修课包括:

•算法交易

•高级程序计算方法

•高级投资组合管理

•高级风险管理

•高级波动性建模

•量化金融的行为学

•C++

•交易对手风险建模

•通过Python来做数据分析

•金融科技

•基于Python的机器

•Python应用

•基于R语言的量化金融

•风险预算

进一步了解我们的高级选修课，以及每个课程的详细介绍，请访问CQF官方网站。

好了，以上就是【CQF核心课程有几个单元？6个】的全部内容了，想要了解更多关于CQF相关政策，请访问【报考指南】栏目！一键轻松GET2023年CQF报名时间、报名条件、报名费用、报名入口等全面信息！2023年CQF（量化投资分析师）考证新征程，高顿教育CQF陪您一起走过！

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因子模型解读

量化金融重要的实操

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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