CQF考試題型大概為兩個大題，多個小題，每個小題根據難易程度占不同的權重，CQF考試總分為100分，合格標準為60分，主要考基礎數學，風險回報，利率等相關內容，具體如下：

CQF考什么

　　1、基礎數學，在CQF課程中，與理科數學相關聯的知識點占大多數，其中包括了轉換密度函數、隨機微積分、概率論、中心極限定理、資產價格、伊藤引理等知識，這些知識點都是與數學密切相關。

　　2、風險與回報，另外還會涉及有資產的定價模型、馬科維茨經典投資組合理論等相關專業知識。

　　3、利率和產品的關系，在金融投資領域里，利率和產品的關系也是占據了比較重要的位置，在CQF中就會涉及到利率和產品的關系這知識點，在教材里各章節還會有固定產品的收益率、測試風險及控制風險的方法等專業知識。

CQF考試科目

　　CQF考試沒人分為六個模塊內容，兩個選定的高級選修課，三個考試和一個最終項目組成，其中6個模塊內容如下：

　　1、量化金融的構建基塊，會介紹作為模型框架的應用It?演算的規則。您將使用隨機演算和mar理論來構建工具，并學習如何使用簡單的隨機微分方程及其相關的Fokker-Planck和Kolmogorov方程。

　　2、定量風險與回報，會學習Markowitz的經典投資組合理論，資本資產定價模型以及這些理論的最新發展。我們將研究定量風險和回報，研究諸如ARCH框架之類的計量經濟學模型和諸如VaR之類的風險管理指標以及它們在行業中的使用方式。

　　3、股票和貨幣，會探討布萊克-斯科爾斯理論作為建立在Delta標題和無套利原則基礎上的理論和實踐定價模型的重要性。您將使用各種數學知識來了解股票和貨幣背景下的理論和結果，以使您熟悉當前使用的技術。

　　4、數據科學與機器學習l，會介紹金融中使用的最新數據科學和機器學習技術。從對該主題的全面概述開始，您將學習基本的數學工具，然后深入研究監督學習的主題，包括回歸方法，k近鄰，支持向量機，集成方法等等。

　　5、數據科學與機器學習ll，會學習更多用于金融機器學習的方法。從無監督學習，深度學習和神經網絡開始，我們將進入自然語言處理和強化學習。您將研究理論框架，但更重要的是，分析實際案例研究，探索如何在金融中使用這些技術。

　　6、固定收益和信用，會回顧行業中使用的多種利率模型，重點是每種模型的實施和局限性。在第二部分中，您將了解信用以及如何在量化金融中使用信用風險模型，包括結構化，簡化形式以及copula模型。

CQF考試流程

　　CQF項目一共包含3次考試和最終的project，每門考試的開始時間如下：

　　1、第一次考試：完成第一門和第二門必修課；

　　2、第二次考試：完成第三門必修課；

　　3、第三次考試：第5門必修課開始兩周之后；

　　4、Final Project:在第5門必修課程接近尾聲的時候開始。

　　其中，前面三次考試持續的時間為兩周，Final Project約為兩個月。前面三次考試為總分權重的20%，最后的project為40%。