專題
2023年CQF高級選修課是選2門。在完成正課之后，學員要選擇兩門選修課參加考試，這是CQF協會要求的。CQF選修科目也是要參加考試的，對標的是最終項目的考核，是論文的形式，而且在總分中所占的分數權重很高，占比是40%，所以建議考生認真對待。
（來源：CQF官網）
CQF考試的科目有必修課和選修課，必修課有6門科目要參加考試，選修課有2門要參加考試，以下是具體的課程設置：
1、前導課（選修課）
數學、Python和金融。
2、核心課
Level1
金融基礎數量
數量風險和回報
股票和貨幣
Level2
數據科學與機器學習（1）
數據科學與機器學習（2）
固定收益和信用
3、高級選修課
CQF的高級選修課要參加最終項目的考核，一共有十幾門課程，協會要求考生最少選擇兩門參加考試，考生可選擇自己擅長的科目。
CQF培訓體系包括以下幾個方面：
1、數學基礎
CQF強調數學基礎，學員需要具備高等數學、線性代數、概率論和統計學等方面的知識。
2、金融市場
CQF培訓課程包括股票、債券、期貨、期權等金融市場方面的知識，以及市場交易策略、風險管理等方面的知識。
3、編程技能
CQF需要學員具備計算機編程方面的知識，特別是C++和Python語言方面的知識。學員需要熟練掌握數據分析、數值計算、算法設計等方面的技能。
4、課程實踐
CQF的培訓過程中會進行實踐課程，學員需要實現金融模型、設計交易策略、進行風險管理等方面的實踐項目。
5、考試認證
完成CQF培訓課程后，學員需要通過一系列考試，包括理論知識考試和實踐項目考試，才能獲得CQF證書。
總的來說，CQF的培訓體系是比較全面的，涵蓋了金融、數學和計算機科學等方面的知識和技能，旨在幫助學員成為量化金融領域的專業人才。
2022年高考正在進行中，從往年來看，在高考大軍中存在著很多選修政史地的文科生，像這類考生是否可以選擇報讀會計專業?
高考選修政史地能報讀會計專業嗎?
答案是可以的。關于會計專業其實并沒有文科和理科的限制要求，目前眾多院校都設有會計專業，報讀并沒有任何的條件和要求，對于高考考生來說，只要達到想要就讀院校的錄取分數線，一般都可以選擇報讀會計專業。
另外，對于高考考生在報讀會計專業后，大家也不要忘記時刻充實自己，可以選擇考取初級會計、注冊會計師等相關財會類證書，為未來的就業發展道路做好鋪墊。
會計專業畢業生初入職場需注意什么?
1、相關會計職稱證書
在競爭力如此大的時代下，尤其在會計行業中，會計人最離不開的就是證書。考證除了一種實體體現外，現在已經成為進入企業的“敲門磚”。對于一些知名度高的外企，首要條件也需要求職者持有相關的會計職稱證書，比如說CPA、中級會計證、高級會計證、USCPA證等。想要進入外企，首先還是要好好去充實、提升自己，考取一個含金量、認可度高的國際性會計證書，自然就會有外企看重你。
拿USCPA為例，考試科目只有四科，對比起其它職稱類考試，考試周期相當之短，并且考試時間比較隨性，適合于時間比較緊迫的上班族進行報考。由于USCPA適用范圍廣，含金量、認可度高，因此也吸引了大批的考生進行報考。
2、對工作的熱愛程度
無論是那一份工作，外企還是其它類型企業，在你面試的時候，hr首先要了解的、最看重的就是你對所應聘的崗位、對工作的熱愛程度。只要你有熱情，對會計工作有強烈的的興趣，相信會很快勝任你所負責的工作，并且也能快速晉升、加薪，同時也會得到他人的認可。
最近有小伙伴們前來咨詢學姐這樣的問題：P階段選修的兩門科目該怎么做選擇呢？今天，高頓學姐就來給大家介紹一下，一起往下看吧！
一、ACCA選修科目
AFM(高級財務管理)：FM(財務管理)升級版
APM(高級績效管理)：PM(績效管理)升級版
ATX(高級稅法）：TX(稅法)升級版
AAA(高級審計)：AA(審計)升級版
首先選擇ATX同學很少，除非你未來想去英國從事稅務相關方面的工作。而且學習的材料也比較少，所以學姐直接不建議學ATX。
剩下來就是3選2的過程了。而這個過程會直接聯系到你未來的職業規劃。因為在學完ACCA之后大致會有這么三條職業發展的方向：
會計師事務所：如國際四大，國內八大
金融機構：如銀行、券商、投行
企業財務：如大部分世界500強企業
如果你的目標是會計師事務所那建議選擇AAA。因為AAA對應的就是審計行業實務操作，學完之后去會計師事務所實習會有得心應手的感覺，所有的這些英文的專業詞匯以及操作方法都是在日常審計中會碰到的。
如果你的目標是金融機構那建議選擇AFM。因為AFM的課程里面會學到一系列的金融產品，比如遠期、期貨、期權、互換等，同時也會涉及到這些金融產品復雜的計算。這個對你進入金融機構里去做一些量化的分析和研究，撰寫一些市場宏觀報告都會極大的幫助。
如果你的目標是企業財務那建議選擇APM。在中國企業的財務現在已經越來越從財務會計向管理會計轉型。APM就是戰略管理會計，考題通常會把大家定義成企業的管理咨詢師，全面分析企業的運作和績效評估。通過這門科目的學習，可以加快大家在財務部門的晉升速度，因為你會更加從戰略的角度分析問題，切實為企業帶來價值。
當然可能有的小伙伴會說我并沒有想好自己未來的發展規劃，那學姐給你一個最方便的解決方案：你前面的基礎科目哪門比較考的比較好就選擇哪門
如果你PM比較高，你就選APM；
如果你的AA比較高，就選AAA；
如果FM比較高，你就選AFM。
CQF的高級選修課有：算法交易、高級計算方法、高級風險管理、高級波動率模型、基于Python的機器學習、高級投資組合管理、交易對手風險模型、量化中的行為經濟學、基于R語言的量化金融分析、風險預算、金融科技、C++編程。
CQF整個項目的主要包含核心課程和高級選修課程，核心課程是Model 1-Model 6,在Model 6模塊學習完后，還有上述的12門高級選修課，每位學員可以選擇2門自己感興趣的課程內容進行學習，高級選修課的內容和CQF的Final Project考試課題是相關的，因為Final Project的多個考試課題中，大部分是來自高級選修的課題，如果你想在Final Project考試中做一個你擅長的課題，那么在高級選修課中就選擇相關課題進行學習，就一舉兩得了。
CQF的高級選修課的課程介紹如下：
1、算法交易（Algorithmic Trading）
The use of algorithms has become an important element of modern-day financial markets,used by both the buy side and sell side.This elective will look into the techniques used by quantitative professionals who work within the area.
算法的使用已經成為現代金融市場的一個重要元素，買方和賣方都在使用。這門選修課將研究在該領域工作的定量專家使用的技術。
What is Algorithmic Trading
Preparing data；Back testing,analysing results and optimisation
Build your own algorithm
Alternative approaches:Paris trading Options；New Analytics
A career in Algorithmic trading
2、高級計算方法（Advanced Computational Methods）
One key skill for anyone who works within quantitative finance is how to use technology to solve complex mathematical problems.This elective will look into advanced computational techniques for solving and implementing math in an efficient and succinct manner,ensuring that the right techniques are used for the right problems.
對于任何從事量化金融工作的人來說，一個關鍵技能是如何使用技術解決復雜的數學問題。這門選修課將研究先進的計算技術，以高效和簡潔的方式解決和實施數學，確保正確的技術用于正確的問題。
Finite Difference Methods(algebraic approach)and application to BVP
Root finding
Interpolation
Numerical Integration
3、高級風險管理（Advanced Risk Management）
In this elective,we will explore some of the recent developments in Quantitative Risk Management.We take as a point of departure the paradigms on how market risk is conceived and measured,both in the banking industry(Expected Shortfall)and under the new Basel regulatory frameworks(Fundamentals Review of the Trading Book,New Minimum,Capital of Market Risk).
在這門選修課中，我們將探討量化風險管理的一些最新發展。我們以如何在銀行業(預期虧空)和新的巴塞爾監管框架(交易賬簿基本回顧，新的最小值，市場風險資本)下構思和衡量市場風險的范例為出發點。
Review of new developments on market risk management and measurement
Explore the use of extreme value of theory(EVT)
Explore adjoint automatic differentiation
4、高級波動率模型（Advanced Volatility Modeling）
Volatility and being able to model volatility is a key element to any quant model.This elective will look into the common techniques used to model volatility throughout the industry.It will provide the mathematics and numerical methods for solving problems in stochastic volatility.
波動率和能夠對波動率進行建模是任何量化模型的關鍵要素。本選修課將研究用于模擬整個行業的波動率的常用技術。它將提供解決隨機波動率問題的數學和數值方法。
Fourier Transforms
Functions of a Complex Variable
Stochastic Volatility
Jump Diffusion
5、基于Python的機器學習（Machine Learning with Python）
This elective will focus on Machine Learning and deep learning with Python applied to Finance.We will focus on techniques to retrieve financial data from open data sources.
這門選修課將側重于使用Python在機器學習和深度學習在金融中的應用。我們將重點介紹從開源數據中檢索財務數據的技術。
Using linear OLS regression to predict financial prices&returns
Using scikit-learn for machine learning with Python
Application to the pricing of the American options by Monte Carlo simulation
Applying logistic regression to classification problems
Predicting stock market returns as a classification problem
Using TensorFlow for deep learning with Python
Using deep learning for predicting stock market returns
6、高級投資組合管理（Advanced Portfolio Management）
As quantitative finance becomes more important in today’s financial markets,many buyside firms are using quantitative techniques to improve their returns and better manage client capital.This elective will look into the latest techniques used by the buy side in order to achieve these goals.
隨著量化金融在當今的金融市場中變得越來越重要，許多買方公司正在使用量化技術來提高回報并更好地管理客戶資本。該選修課將研究買方為實現這些目標而使用的最新技術。
Perform a dynamic portfolio optimization,using stochastic control
Combine views with market data using filtering to determine the necessary parameters
Understand the importance of behavioural biases and be able to address them
Understand the implementation issues
Develop new insights into portfolio risk management
7、交易對手風險模型（Counterparty Credit Risk Modeling）
Post-global financial crisis,counterparty credit risk and other related risks have become much more pronounced and need to be taken into account during the pricing and modeling stages.This elective will go through all the risks associated with the counterparty and how they are included in any modeling frameworks.
后全球金融危機、交易對手信用風險和其他相關風險變得更加明顯，需要在定價和建模階段加以考慮。該選修課將介紹與交易對手相關的所有風險，以及它們如何包含在任何建模框架中。
Credit Risk to Credit Derivatives
Counterparty Credit Risk:CVA,DVA,FVA
Interest Rates for Counterparty Risk–dynamic models and modeling
Interest Rate Swap CVA and implementation of dynamic model
8、量化中的行為經濟學（Behavioural Finance for Quants）
Behavioural finance and how human psychology affects our perception of the world,impacts our quantitative models and drives our financial decisions.This elective will equip delegates with tools to identify the key psychological pitfalls,use their mathematical skills to address these pitfalls and build better financial models.
行為金融學以及人類心理學如何影響我們對世界的感知，影響我們的定量模型并推動我們的財務決策。該選修課將為學員提供工具，以識別關鍵的心理陷阱，利用他們的數學技能來解決這些陷阱并建立更好的財務模型。
S ystem 1 Vs System 2
Behavioural Biases；Heuristic processes；Framing effects and Group processes
Loss aversion Vs Risk aversion；Loss aversion；SP/A theory
Linearity and Nonlinearity
Game theory
9、基于R語言的量化金融分析（R for Quant Finance）
R is a powerful statistical programming language,with numerous tricks up its sleeves making it an ideal environment to code quant finance and data analytics applications.
R是一種強大的統計編程語言，擁有眾多技巧，使其成為編寫量化金融和數據分析應用程序的理想環境。
Intro to R and R Studio
Navigate and understand packages
Understand data structures and data types
Plot charts,read and write data files
Write your own scripts and code
10、風險預算（Risk Budgeting）
Rather than solving the risk-return optimization problem as in the classic(Markowitz)approach,risk budgeting focuses on risk and its limits(budgets).This elective will focus on the quant aspects of risk budgeting and how it can be applied to portfolio management.
風險預算不是像經典（Markowitz）方法那樣解決風險回報優化問題，而是專注于風險及其極限（預算）。本選修課將側重于風險預算的量化方面以及如何將其應用于投資組合管理。
Portfolio Construction and Measurement
Value at Risk in Portfolio Management
Risk Budgeting in Theory
Risk Budgeting in Practice
11、金融科技（Fintech）
Financial technology,also known as fintech,is an economic industry composed of companies that use technology to make financial services more efficient.This elective gives an insight into the financial technology revolution and the disruption,innovation and opportunity therein.
金融技術，也稱為金融科技，是一個利用技術使金融服務更有效率的公司組成的經濟產業。這門選修課讓你深入了解金融科技革命帶來的變革，創新和機遇。
Intro to and History of Fintech
Fintech–Breaking the Financial Services Value Chain
FinTech Hubs
Technology–Blockchain；Cryptocurrencies；Big Data 102；AI 102
Fintech Solutions
The Future of Fintech
12、C++編程（C++）
Starting with the basics of simple input via keyboard and output to screen,this elective will work through a number of topics,finishing with simple OOP.
從簡單的鍵盤輸入和屏幕輸出開始學習C++的基礎知識，該選修課將會涉及許多主題，最后將會以C++面向對象編程的簡單示例結束。
Getting Started with the C++Environment–First Program；Data Types；Simple Debugging
Control Flow and Formatting–Decision Making；File Management；Formatting Output
Functions–Writing User Defined Functions；Headers and Source Files
Intro to OOP–Simple Classes and Objects
Arrays and Strings
2023年CQF高級選修課有以下：
在完成正課之后，學員要選擇兩門選修課參加考試，這是CQF協會要求的。選修課分別如下：
?高級機器學習 ?高級集成模型
?高級機器學習II ?高級組合管理
?高級風險管理 ?高級波動性建模
?算法交易I ?算法交易II
?量化中的行為金融學 ?C++
?對手方信用風險建模 ?去中心化金融技術
?能源交易 ?外匯交易和對沖
?數值法 ?金融學中的量子計算
?基于數據科學和機器學習的R語言 ?風險預算：基于風險的資產配置方法
CQF的主體知識包括6個模塊和高級選修課，分別是：
1.正課：
模塊1——量化金融的構建基塊
模塊2——定量風險與回報
模塊3——股票和貨幣
模塊4——數據科學與機器學習Ⅰ
模塊5——數據科學與機器學習Ⅱ
模塊6——固定收益和信貸
（三）高級選修課
1、制定學習計劃
在開始備考CQF證書之前，制定一個詳細的學習計劃，包括每天的學習時間、學習內容和復習計劃等，可以幫助您更好地掌握知識點并提高學習效率。
2、選擇合適的教材
備考CQF考試，除了CQF協會提供的原版教材外，也可以選擇一些其它的輔助教材。建議選擇權威、全面的教材，同時也可以參考一些在線課程和視頻教程。
3、做好筆記和總結
在學習CQF證書的過程中，及時做好筆記和總結,可以幫助更好地理解和記憶知識點。可以將重點內容、公式和例題整理成筆記或腦圖，以便隨時查閱和復習。
4、做題練習
做題練習是鞏固CQF考試相關知識的重要途徑。可以通過做歷年真題、模擬試題等方式進行練習。
5、建立聯系
CQF考生來自全國各地，考生們可以和其它學員建立廣泛的練習，這樣方便學習上的交流。可以加入一些備考群組或者論壇，與其他人分享自己的學習進度和問題。
CQF官網公布最新的CQF選修科目，具體如下：
2023年CQF選修科目
（來源：CQF官網）
CQF選修科目也是要參加考試的，對標的是最終項目的考核，是論文的形式，而且在總分中所占的分數權重很高，占比是40%，所以建議考生認真對待。
2023年CQF課程體系
CQF培訓體系包括以下幾個方面：
1、數學基礎
CQF強調數學基礎，學員需要具備高等數學、線性代數、概率論和統計學等方面的知識。
2、金融市場
CQF培訓課程包括股票、債券、期貨、期權等金融市場方面的知識，以及市場交易策略、風險管理等方面的知識。
3、編程技能
CQF需要學員具備計算機編程方面的知識，特別是C++和Python語言方面的知識。學員需要熟練掌握數據分析、數值計算、算法設計等方面的技能。
4、課程實踐
CQF的培訓過程中會進行實踐課程，學員需要實現金融模型、設計交易策略、進行風險管理等方面的實踐項目。
5、考試認證
完成CQF培訓課程后，學員需要通過一系列考試，包括理論知識考試和實踐項目考試，才能獲得CQF證書。
總的來說，CQF的培訓體系是比較全面的，涵蓋了金融、數學和計算機科學等方面的知識和技能，旨在幫助學員成為量化金融領域的專業人才。
2023年CQF課程內容
CQF資格考試由六個模塊，兩個選定的高級選修課，三個考試和一個最終項目組成。
CQF考試課程分為三大部分，分別是前導課、核心課程以及高級選修課。以下是具體的課程設置：
前導課程
1、數學入門
該課程涵蓋了量化金融所需的數學基礎知識，包括：微積分、微分方程、線性代數、概率、統計。
2、Python編程入門
該課程教你如何從頭開始用Python編程，包括：Python語法、標準數學函數、SciPy和NumPy庫、經典的程序案例、記錄代碼和調試。
3、金融入門
介紹關鍵概念和資產類別，包括：宏觀經濟學、資本市場基礎、貨幣市場入門、貨幣的時間價值、金融資產介紹。
核心課程（必修課）
核心課程分為六個模塊：
1、模塊一：量化投資基礎
使用隨機計算作為工具，并學習如何使用簡單的隨機微分方程及其相關的普朗克和科爾莫戈羅夫方程。
2、模塊二：量化分析風險和收益
學習馬科維茨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。
3、模塊三：股票和現金
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、模塊四：數據分析和機器學習I
學習基本的數學工具，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、模塊五：數據分析和機器學習II
從無監督開始學習，深度學習和神經網絡，我們將進入自然語言處理和強化學習。
6、模塊六：債券和評級
回顧行業中使用的多種利率模型，學習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，簡化形式以及關聯結構模型。
高級選修課
可從在上述課程任選兩科：
2024年cqf考試科目由6門必修+2門選修組成。cqf考試內容一直都是同學們比較關注的問題，那么2024年cqf考試科目有哪些組成呢？下面我們一起來看一下！
cqf考試科目有很多，但是參加考試的是6門必修+2門選修。cqf考試一共有四次，前三次是必修課的考試，是試卷的形式，選修課的考試是最終項目考核，考生只需要在十幾門選修課中選擇兩門參加考試即可，最終項目考核是論文的形式。
cqf的課程內容一共有三個階段，分別是前導課、必修課、選修課，其中只有必修和選修要參加考試，前導課是為基礎薄弱的考生準備的。
（一）入門選修課
三種入門課程：金融、數學和Python,基礎好和有專業背景的考生可以直接跳過。
（二）知識模塊
cqf的主體知識包括6個模塊和高級選修課，分別是：
1.正課：
模塊1——量化金融的構建基塊
模塊2——定量風險與回報
模塊3——股票和貨幣
模塊4——數據科學與機器學習Ⅰ
模塊5——數據科學與機器學習Ⅱ
模塊6——固定收益和信貸
（三）高級選修課
在完成正課之后，學員要選擇兩門選修課參加考試，這是cqf協會要求的。
具體的考試流程如下所示：
1、第一次考試：模塊二之后；
2、第二次考試：模塊三之后；
3、第三次考試：模塊四之后；
4、Final Project:在模塊五接近尾聲的時候開始。
cqf的考試都是由兩個大題和多個小題組成，前面三次考試為總分權重的20％，考試持續的時間為兩周。project部分的權重為40％，持續的時間大約為兩個月。考試總分為100分，達到60分及以上的成績就表示合格了。
1、制定合理的學習計劃
考生需要制定合理的學習計劃，合理分配時間，注重基礎知識的學習和鞏固。
2、多做練習題和模擬題
建議考生多做一些歷年真題和模擬題，以熟悉考試形式和內容。
3、加強英語學習
因此考生需要加強英語學習，建議考生多聽、多讀、多寫、多說，提高自己的英語水平。
cqf的課程會定時更新最前沿的量化金融知識，主要包括前導課、核心課、高級選修課，具體內如下：
cqf前導課
cqf為了幫助那些想要更新知識的業內人士，以及那些沒有金融服務相關經驗的考生，開設了三門前導課程，分別是數學、Python和金融。具體如下：
數量入門：
?基礎代數；
?不等式；
?線性代數；
?概率；
?統計；
Python編程入門：
?Python代碼
?基礎函數
?SciPy和NumPy庫；
?經典的程序案例；
?調試；
金融入門：
?宏觀經濟學；
?資本市場基礎；
?貨幣市場入門；
?貨幣的時間價值；
?金融資產介紹；
cqf核心課
Level1
金融基礎數量
數量風險和回報
股票和貨幣
Level2
數據科學與機器學習（1）
數據科學與機器學習（2）
固定收益和信用
cqf高級選修課
cqf考試讓你擁有一個終身學習的機會，讓你可以選擇兩門選修課程進行學習和考試，不斷完善自己的知識體系。
高級投資組合管理、高級機器學習I、高級機器學習II、高級風險管理、高級波動率建模、算法交易I、算法交易II、量化分析師的行為金融學、c++、交易對手信用風險建模、Fintech、量子計算在金融中的應用、數值方法、R代表數據科學與機器學習、風險預算:基于風險的資產配置方法
會計網所有內容信息未經授權禁止轉載、摘編、復制及建立鏡像，違者將依法追究法律責任。
滬公網安備 31010902002985號，滬ICP備19018407號-2， CopyRight © 1996-2025 kuaiji.com 會計網， All Rights Reserved.
