專題
量化金融學習課程有哪些？本文詳細介紹！量化金融是一個熱門的行業，所以有很多人都想從事，那么想學習量化金融可以學哪些課程呢？下面我們一起來看一下！
1.數學基礎課程
數學是量化金融專業的基礎，學生首先需要系統學習數學基礎課程，包括高等數學、線性代數、概率論與數理統計等。高等數學為學生提供了求導、積分等基本運算方法，是后續課程的基礎；線性代數介紹了矩陣、向量空間等概念，為后續課程中線性模型的建立奠定了基礎；而概率論與數理統計則為學生提供了處理隨機事件和統計數據的方法和工具。
2.金融學與經濟學課程
量化金融專業的學生還需要學習金融學與經濟學課程，這些課程為學生提供了金融市場和經濟運行的基本理論知識。其中，金融學課程包括金融市場與金融工具、金融投資學等內容；經濟學課程則涵蓋宏觀經濟學、微觀經濟學等。通過學習這些課程，學生可以深入了解金融市場的各種工具和投資策略，以及經濟運行的基本原理。
3.數據處理與編程課程
量化金融專業的學生將需要處理大量的金融數據和編寫量化交易策略的工作。所以學生需要學習數據處理與編程課程，掌握數據處理、數據分析和編程的基本技能。這些課程包括數據結構與算法、數據庫原理與應用、Python編程等。數據結構與算法課程為學生提供了處理大規模數據和構建高效算法的方法；數據庫原理與應用課程介紹了關系型數據庫的基本原理和SQL語言的應用；而Python編程課程則為學生提供了一種常用的編程語言，用于實現量化金融策略的編寫與回測。
4.金融工程與交易課程
金融工程與交易課程是量化金融專業的核心內容，重點學習研究和量化投資策略。而金融工程課程涵蓋金融工程學、衍生產品定價與風險管理等理論和方法；交易課程則包括交易機制、交易策略建模和交易系統等內容，幫助學生了解交易市場的運作機制以及交易策略的設計和實現。
5.量化投資與風險管理課程
量化投資與風險管理課程是量化金融專業學生的核心課程，是將所學知識應用于實踐的重要環節。這些課程包括量化策略研發、風險管理與資金配置等內容。量化策略研發課程幫助學生掌握量化投資策略的研發流程和方法，并通過實踐訓練提升學生的量化交易能力。風險管理與資金配置課程則教授學生風險管理的重要性，并指導他們如何進行有效的資金配置。
以上就是學習量化金融的幾個課程，如果大家想入行量化金融的話，建議大家直接報考CQF證書，因為CQF證書是量化金融領域內最具權威性的證書之一，具有很高的含金量和認可度。
BS模型即BS期權定價模型，指的是布萊克-斯克爾斯期權定價模型，其全稱是Black-Scholes-Merton Option Pricing Model。bs模型可以對利率期權、匯率期權、互換期權以及遠期利率協定的期權進行定價，也可以在相應品種的遠期和期權間進行套利，這些套利在海外的場外衍生品市場也較為流行。
BS期權定價公式
BS期權定價公式為：C=S·N（d1）-X·exp（-r·T）·N（d2）
BS模型參數估計
1、無風險利率的估計
期限要求：無風險利率應選擇與期權到期日相同的國庫券利率。如果沒有相同時間的，應選擇時間最接近的國庫券利率。
這里所說的國庫券利率是指其市場利率（根據市場價格計算的到期收益率），而不是票面利率。
模型中的無風險利率是按連續復利計算的利率，而不是常見的年復利。
連續復利假定利息是連續支付的，利息支付的頻率比每秒1次還要頻繁。
2、標準差的估計
BS模型的基本假設
1、在期權壽命期內，買方期權標的股票不發放股利，也不做其他分配；
2、任何證券購買者都能以短期的無風險利率借得任何數量的資金；
3、短期的無風險利率是已知的，并且在壽命期內保持不變；
4、股票或期權的買賣沒有交易成本；
5、允許賣空，賣空者將立即得到所賣空股票當天價格的資金；
6、所有證券交易都是連續發生的，股票價格隨機游走；
7、期權為歐式期權，只能在到期日執行；
8、股票價格服從對數正態分布。
量化分析師招聘要求有哪些？立即了解！量化分析師是一個火熱的崗位，也是很多金融留學生夢寐以求的，所以下面我們就一起來了解一下量化金融分析師的崗位招聘要求！
1、有量化相關經驗
必須要有量化相關的實習經驗或者項目經驗，大家招人，都希望能招到未來溝通成本低的伙伴，能獨立做項目就更好，如果不能，至少要有一些相關知識儲備，方便交流或者指導。
比如，做過別的公司的量化實習生buyside；在sellside做過risk或者定價相關的模型；在學校用金融數據，研究過一些模型，從數據處理到模型回測都很熟悉。如果有用自己的策略上過實盤就是大大的bonus。
2、細節控+態度真誠謙遜所有談及的工作或者項目，都經得起深挖，具體到應用了什么特征，哪些因子，到模型的關鍵指標，預測目標，模型回測表現的多個維度的數據表現結果。建議熟悉自己簡歷上的每一段。
對于面試者的問題，直擊結果，不要彎彎繞繞講一些無關緊要的場面話，搞量化的同學平時被市場教育多了，只喜歡直來直往的feedback，摻水份很容易被識別而且是很不好的減分項。比如，如果你給自己的python水平評價是9/10，然后對多線程任務設計一問三不知，就有點假了。
3、學校所學的專業過硬因為招的是實習生，或者是初級崗位，那么在學校的表現必然是會考察的方面。我們一致認為線性回歸是很基礎，量化專業會教，又很有用的模型，所以有圍繞這個設計一些問題，
如果有期權相關的經驗，我們也會聊一聊期權定價公式相關的。ARIMA-GARCH只要簡歷上有提及，也一定會深入問一下是否真的懂。
作為金融行業從業者，想要在職場上脫穎而出，擁有一張金融證書是必不可少的。而在金融領域中，量化金融學是一個備受關注的領域，所以說做量化考CQF是很有必要的！
CQF是QuantitativeFinance的縮寫，是一張由英國金融學院提供的專業量化金融學證書，注重數學和編程技能。CQF更加注重應用數學和編程技能，這也是量化金融學所需要的。而且，CQF的課程設置和教學方式也更加貼近實際應用，能夠幫助從業者更好地應對實際工作需要。所以，如果你想要在量化金融領域有更好的發展，選擇CQF會更有優勢。
決策模型類型有經濟理性模型、有限理性模型和社會模型，共三類。決策模型是為管理決策而建立的模型，即為輔助決策而研制的數學模型。隨著運籌學的發展，出現了諸如線性規則、動態規則、對策論、排隊論、存貸模型、調度模型等有效的決策分析方法。
什么是經濟理性模型？
經濟理性模型認為決策者在任何方面都是完全理性的。相對于理性模型而言，西蒙的有限理性模型更加接近現實。與理性模型相對的另一端，是來自心理學的社會模型。根據弗洛伊德的理論，人類的行為主要是由無意識的需求來驅動的，人類沒有辦法進行有效的理性決策。雖然絕大多數組織行為學研究者不同意弗洛伊德對人類行為的描述，但是都同意心理對人的決策行為會產生重要影響。
什么是有限理性模型？
有限理性決策模型是相對于理性模型而言，西蒙的有限理性模型更加接近現實，該模型認為在選擇備選方案時，決策者試圖使自己滿意，或者尋找令人滿意的結果。滿意的標準可以是足夠的利潤、市場份額、合適的價格等。決策者所認知的世界是真實世界的簡化模型。他們滿意于這樣的簡化，因為他們相信真實世界絕大部分都是空洞的。由于采用的是滿意原則而非最大化原則，決策者在進行選擇的時候不必知道所有的可能方案。
什么是社會模型？
社會決策模型是與理性模型相對的另一端，是來自心理學的社會模型。根據弗洛伊德的理論，人類的行為主要是由無意識的需求來驅動的，人類沒有辦法進行有效的理性決策。雖然絕大多數組織行為學研究者不同意弗洛伊德對人類行為的描述，但是都同意心理對人的決策行為會產生重要影響。
鉆石模型四要素是生產要素；需求條件；相關與支持性產業；企業戰略、企業結構和同業競爭的表現。
其中，波特把生產要素分為初級生產要素和高級生產要素，初級生產要素通過被動繼承或者簡單的投資就可獲得；高級生產要素需要在人力和資本上先期大量和持續地投資才能獲得。
在鉆石模型中，需求條件主要是指國內市場的需求。
相關與支持性產業是指產業和相關上游產業的競爭力。波特認為，單獨的一個企業以至單獨一個產業，都很難保持競爭優勢，只有形成有效的“產業集群”，上下游產業之間形成良性互動，才能使產業競爭優勢持久發展。
波特認為，企業的戰略、組織結構和管理者對待競爭的態度，往往同國家環境相關，同產業差異相關。一個企業要想獲得成功，必須善用本國的歷史文化資源，形成適應本國特殊環境的企業戰略和組織結構，融入當地社會，并符合所處產業的特殊情況。
波特菱形理論又稱波特鉆石模型、鉆石理論及國家競爭優勢理論，是由美國哈佛商學院著名的戰略管理學家邁克爾·波特于1990年提出的，用于分析一個國家如何形成整體優勢，因而在國際上具有較強競爭力。
鉆石模型的影響因素有哪些？
鉆石模型的影響因素有主要機遇、政府功能、產業創新。其中，機會是可遇而不可求的，機會可以影響四大要素發生變化。波特指出，對企業發展而言，形成機會的可能情況大致有幾種：基礎科技的發明創造；傳統技術出現斷層；外因導致生產成本突然提高（如石油危機）；金融市場或匯率的重大變化；市場需求的劇增；政府的重大決策；戰爭。政府功能是指波特指出，從事產業競爭的是企業，而非政府，競爭優勢的創造最終必然要反映到企業上。即使擁有最優秀的公務員，也無從決定應該發展哪項產業，以及如何達到最適當的競爭優勢。產業創新
與其他國際貿易理論相比，國家競爭優勢理論有多方面的重大突破。它不僅對當今國際經濟和貿易格局進行了理論上的概括和總結，而且對國家未來貿易地位的變化有一定的前瞻性和預見性，為我們從事國際經濟貿易理論研究及其政策的制定提供了全新的思路。
鉆石模型的理論要求有哪些？
鉆石模型的理論要求有對企業的要求是企業應有不畏風險的創新精神；企業要建立創新環境預警系統；企業創新應以國內為本；在與國外廠商的合作中，爭做元帥，不當士兵。對政府要求是政府不僅要承擔一些基本、公用事業的職責（例如，初、中級教育、基礎設施建設、全民醫療保健等，政府應根據國力，逐年加大對它們的投資），同時還應特別注重對國內專門要素的培育，這里的專門要素是指那些高級、且與特定產業關聯，并對形成競爭優勢有特殊意義的那些生產要素，如一些專門性高級技工、與新興工業直接接軌的科研機構等。
股利增長模型計算公式：股利增長率=本年每股股利增長額/上年每股股利×100%。股利增長率就是本年度股利較上一年度股利增長的比率。
股利增長率在短期內有可能高于資本成本，但從長期來看，如果股利增長率高于資本成本，必然出現支付清算性股利的情況，從而導致資本的減少。
資本資產定價模型與股利增長模型計算的股權資本成本有什么不同？
資本資產定價模型與股利增長模型計算的股權資本成本的不同有：對風險的解釋度不同、兩者的基本假設有諸多不同、市場保持平衡的均衡原理不同。股利增長模型又稱為“股利貼息不變增長模型”、“戈登模型（Gordon Model）”，在大多數理財學和投資學方面的教材中，戈登模型是一個被廣泛接受和運用的股票估價模型。資本資產定價模型主要研究證券市場中資產的預期收益率與風險資產之間的關系，以及均衡價格是如何形成的，是現代金融市場價格理論的支柱，廣泛應用于投資決策和公司理財領域。
什么是股利？
股利一般指紅利，是指上市公司在進行利潤分配時，分配給股東的利潤。一般是每10股，派發XX元，股東在獲得時，還要扣掉上交稅額。普通股股東所得到的超過股息部分的利潤。普通股股東所得紅利沒有固定數額，企業分派給股東多少紅利，則取決于企業年度經營狀況的好壞和企業今后經營發展戰略決策的總體安排。
什么是股利發放日？
股利發放日將股利正式發放給股東的日期。股利的主要發放形式有現金股利、股票股利、財產股利和建業股利。宣布股利日是董事會宣布決定在某日發放股利的日期。除息日是除去股息日期。在除息日當天或其后購買股票者將無權領取最近一次股利。除息日一般在股權登記日后面若干天。
CQF是開卷考試，在提交考試答案以后，兩周后考試官方會給出評分，考試總分為100分，考試通過的分數為60分，如果考生沒有達到60分，可以申請補考，如果補考通過了，不管成績如何都是60分。
CQF項目一共包含3次考試和最終項目，每個考試共有兩個大題，多個小題，考試總分為100分，每個小題根據難易程度占不同的權重。
| 考試次數 | 考試時間 | 分值占比 |
| 第1次考試 | 完成第1門和第2門必修課 | 20% |
| 第2次考試 | 完成第3門必修課 | 20% |
| 第3次考試 | 第5門必修課開始兩周之后 | 20% |
| 最終項目 | 在第5門必修課程接近尾聲的時候開始 | 40% |
如果學員在某個模塊學習上遇到困難，請與CQF協會聯系獲得CQF教員的一對一幫助。如果學員某門考試未通過，學員可以選擇重考，也可以選擇延到下一學期。重考或延考都無需繳納額外費用。
CQF考試核心課程由六個模塊與高級選修課程組成。模塊二、模塊三、模塊四之后有測試。在模塊六結束之時，所有學員都要完成一個final projectCQF核心階段，將自己的理論知識應用到現實問題的解決上。
模塊一：量化金融的基礎知識
我們將向學員介紹作為模型框架的應用It?演算的規則。學員將使用隨機演算和鞅論構建工具，學習如何運用簡單的隨機微分方程以及相關的FokkerPlanck和Kolmogorov方程。
?資產的隨機行為
?重要的數學工具和結論
?泰勒級數
?中心極限定理
?偏微分方程
?轉移密度函數
?普朗克和科爾莫戈羅夫方程
?隨機微積分及其引理
?隨機微分方程的求解
?資產定價的二項模型
模塊二：量化風險與收益
包含經典的馬科維茨組合理論、資本資產定價模型以及這些理論的最新進展。我們將研究量化風險與收益，研究計量經濟模型，如ARCH框架與VaR在內的風險管理指標，以及它們在行業中的應用方法。
?現代投資組合理論
?資本資產定價模型
?最優化投資組合
?風險監督和巴塞爾協議Ⅲ
?風險價值和虧損預期
?抵押品和保證金
?流動資產負債管理
?波動性過濾（GARCH系列）
資產收益:關鍵和經驗數據
?波動模型（ARCH框架）
模塊三：股票與貨幣
探討Black-Scholes理論作為基于定價和無套利原則的理論和實踐定價模型的重要性。學員將學習如何使用不同數學計算方法，在股票與貨幣的背景下，研究相應的理論與結果，熟悉目前使用的一些技術。
?Black-Scholes模型
對沖和風險管理
?期權策略
?歐式期權和美式期權
?有限差分法
?蒙特卡洛模擬
?奇異期權
?波動率套利策略
?定價鞅論
?Girsanov's定理
?高級風險指標
?衍生品市場
?完全競爭市場中的高級波動率建模
模塊三：股票與貨幣
?非概率波動模型
?股票與貨幣
?FX期權
模塊四：數據科學與機器學習I
對金融學中所用到的最新數據科學和機器學習技術作了介紹。從全面概述入手，該模塊提供一些關鍵數學工具的學習，接著深入研究監督式學習，包括回歸方法、K近鄰算法、支持向量機、集成方法等眾多知識。
?什么是數學建模？
?機器學習中的數學工具
?主成分分析法
?監督式學習技術
?線性回歸
?邏輯、SoftMax回歸
?懲罰回歸：lasso,ridge,elastic net
K近鄰算法
?基本貝葉斯分類器
?支持向量機
?決策樹
?集合方法：袋翻法與助推法
?Python–機器學習算法庫
模塊五：數據科學與機器學習II
介紹了金融領域用到的多種機器學習方法。從非監督式學習法、深度學習、神經網絡開始，我們將逐步深入到自然語言處理和強化學習。學員將學習理論框架，更為重要的是，學員將學會如何分析實際案例，探索這些技術在金融學中的應用。
?非監督式學習技術
?K值聚類
?自組織映射
?T分布隨機近鄰嵌入
?均勻流形近似與投射
?自編碼器
?人工神經網絡
?神經網絡架構
?自然語言處理
?深度學習與NLP工具
?強化工具
?基于AI的算法交易策略
?金融學中的實際機器學習案例
?金融學中的量子計算
?Python–TensorFlow
模塊六：固收與信用
我們將回顧行業中用到的眾多利率模型，關注每個模型的應用與限制。在第二部分，將學習信用概念，以及信用風險模型在量化金融中的應用，包括結構式、簡化式和Copula模型。
?固收產品與市場操作
?固收產品與市場操作
?收益率、久期、凸性
?隨機利率模型
?利率的隨機方法
?校準與數據分析
?Heath,Jarrow和Morton
?Libor市場模型
?結構模型
?簡化型模型與風險率
?信用風險與信用衍生產品
?X估值調整（CVA,DVA,FVA,MVA）
?CDS定價與市場方法
?結構型與簡化型的違約風險
?Copula模型的實施
高級選修課
CQF項目為學員提供進一步提升個人專業度的機會，通過選擇兩門高級選修課，結合個人的職業目標發展所需專業技能。我們的高級選修課包括：
?高級機器學習
?高級集成模型I
?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
2025年CQF項目的報名時間并沒有限制，一年中的任何時間都可以報名。但CQF每年有兩次入學機會，每次從1月或6月開始。目前CQF協會給出了2025年最新的入學時間，是2025年1月23日。
2025年CQF考試費用多少？
2025年CQF考試費用為72800元。費用包括：
?前導課：數學、Python、金融
?直播課（含回放）、學習支持、答疑，pythonlab
?9本英文原版實體教材和其他學習資料
?CQF協會學習portal賬號（永久使用權）
?CQF APP（可下載課程離線觀看）
?Lifelong learning終身學習資源庫
?CQF所有模塊考試和期末考試
?訪問全球校友網絡
?Wilmott雜志一年訂閱（紙質）
欲知詳情及費用細目，請登錄CQF協會的網站www.cqf.com/fees
如何申請CQF？
1、在線申請
完成在線申請表格www.cqf.com/fees
2、等待審核
CQF協會將在48小時內通知學員是否初步接收。
3、報名與準備
CQF協會將要求學員提交一份簡短的報名表，接受學員的入學資格。在完成首次付款后，學員就可以查看入門課程，開啟學習。
CQF考試科目有哪些？
CQF考試的核心課程由六個模塊與高級選修課程組成。
模塊一：量化金融的基礎知識
我們將向學員介紹作為模型框架的應用It?演算的規則。學員將使用隨機演算和鞅論構建工具，學習如何運用簡單的隨機微分方程以及相關的FokkerPlanck和Kolmogorov方程。
?資產的隨機行為
?重要的數學工具和結論
?泰勒級數
?中心極限定理
?偏微分方程
?轉移密度函數
?普朗克和科爾莫戈羅夫方程
?隨機微積分及其引理
?隨機微分方程的求解
?資產定價的二項模型
模塊二：量化風險與收益
包含經典的馬科維茨組合理論、資本資產定價模型以及這些理論的最新進展。我們將研究量化風險與收益，研究計量經濟模型，如ARCH框架與VaR在內的風險管理指標，以及它們在行業中的應用方法。
?現代投資組合理論
?資本資產定價模型
?最優化投資組合
?風險監督和巴塞爾協議Ⅲ
?風險價值和虧損預期
?抵押品和保證金
?流動資產負債管理
?波動性過濾（GARCH系列）
資產收益:關鍵和經驗數據
?波動模型（ARCH框架）
模塊三：股票與貨幣
探討Black-Scholes理論作為基于定價和無套利原則的理論和實踐定價模型的重要性。學員將學習如何使用不同數學計算方法，在股票與貨幣的背景下，研究相應的理論與結果，熟悉目前使用的一些技術。
?Black-Scholes模型
對沖和風險管理
?期權策略
?歐式期權和美式期權
?有限差分法
?蒙特卡洛模擬
?奇異期權
?波動率套利策略
?定價鞅論
?Girsanov's定理
高級風險指標
?衍生品市場
?完全競爭市場中的高級波動率建模
模塊三
?非概率波動模型
?股票與貨幣
?FX期權
模塊四：數據科學與機器學習I
對金融學中所用到的最新數據科學和機器學習技術作了介紹。從全面概述入手，該模塊提供一些關鍵數學工具的學習，接著深入研究監督式學習，包括回歸方法、K近鄰算法、支持向量機、集成方法等眾多知識。
?什么是數學建模？
?機器學習中的數學工具
?主成分分析法
?監督式學習技術
?線性回歸
?邏輯、SoftMax回歸
?懲罰回歸：lasso,ridge,elastic net
K近鄰算法
?基本貝葉斯分類器
?支持向量機
?決策樹
?集合方法：袋翻法與助推法
?Python–機器學習算法庫
模塊五：數據科學與機器學習II
介紹了金融領域用到的多種機器學習方法。從非監督式學習法、深度學習、神經網絡開始，我們將逐步深入到自然語言處理和強化學習。學員將學習理論框架，更為重要的是，學員將學會如何分析實際案例，探索這些技術在金融學中的應用。
?非監督式學習技術
?K值聚類
自組織映射
?T分布隨機近鄰嵌入
?均勻流形近似與投射
?自編碼器
?人工神經網絡
?神經網絡架構
?自然語言處理
?深度學習與NLP工具
?強化工具
?基于AI的算法交易策略
金融學中的實際機器學習案例
金融學中的量子計算
?Python–TensorFlow
模塊六：固收與信用
我們將回顧行業中用到的眾多利率模型，關注每個模型的應用與限制。在第二部分，將學習信用概念，以及信用風險模型在量化金融中的應用，包括結構式、簡化式和Copula模型。
?固收產品與市場操作
?固收產品與市場操作
?收益率、久期、凸性
?隨機利率模型
?利率的隨機方法
?校準與數據分析
?Heath,Jarrow和Morton
?Libor市場模型
?結構模型
?簡化型模型與風險率
?信用風險與信用衍生產品
?X估值調整（CVA,DVA,FVA,MVA）
?CDS定價與市場方法
?結構型與簡化型的違約風險
?Copula模型的實施
高級選修課
CQF項目為學員提供進一步提升個人專業度的機會，通過選擇兩門高級選修課，結合個人的職業目標發展所需專業技能。我們的高級選修課包括：
?高級機器學習
?高級集成模型I
?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考試的核心課程由六個模塊與高級選修課程組成。模塊二、模塊三、模塊四之后有測試。在模塊六結束之時，所有學員都要完成一個final projectCQF核心階段，將自己的理論知識應用到現實問題的解決上。
模塊一：量化金融的基礎知識
我們將向學員介紹作為模型框架的應用It?演算的規則。學員將使用隨機演算和鞅論構建工具，學習如何運用簡單的隨機微分方程以及相關的FokkerPlanck和Kolmogorov方程。
?資產的隨機行為
?重要的數學工具和結論
?泰勒級數
?中心極限定理
?偏微分方程
?轉移密度函數
?普朗克和科爾莫戈羅夫方程
?隨機微積分及其引理
?隨機微分方程的求解
?資產定價的二項模型
模塊二：量化風險與收益
包含經典的馬科維茨組合理論、資本資產定價模型以及這些理論的最新進展。我們將研究量化風險與收益，研究計量經濟模型，如ARCH框架與VaR在內的風險管理指標，以及它們在行業中的應用方法。
?現代投資組合理論
?資本資產定價模型
?最優化投資組合
?風險監督和巴塞爾協議Ⅲ
?風險價值和虧損預期
?抵押品和保證金
?流動資產負債管理
?波動性過濾（GARCH系列）
資產收益:關鍵和經驗數據
?波動模型（ARCH框架）
模塊三：股票與貨幣
探討Black-Scholes理論作為基于定價和無套利原則的理論和實踐定價模型的重要性。學員將學習如何使用不同數學計算方法，在股票與貨幣的背景下，研究相應的理論與結果，熟悉目前使用的一些技術。
?Black-Scholes模型
對沖和風險管理
?期權策略
?歐式期權和美式期權
?有限差分法
?蒙特卡洛模擬
?奇異期權
?波動率套利策略
?定價鞅論
?Girsanov's定理
高級風險指標
?衍生品市場
?完全競爭市場中的高級波動率建模
模塊三
?非概率波動模型
?股票與貨幣
?FX期權
模塊四：數據科學與機器學習I
對金融學中所用到的最新數據科學和機器學習技術作了介紹。從全面概述入手，該模塊提供一些關鍵數學工具的學習，接著深入研究監督式學習，包括回歸方法、K近鄰算法、支持向量機、集成方法等眾多知識。
?什么是數學建模？
?機器學習中的數學工具
?主成分分析法
?監督式學習技術
?線性回歸
?邏輯、SoftMax回歸
?懲罰回歸：lasso,ridge,elastic net
K近鄰算法
?基本貝葉斯分類器
?支持向量機
?決策樹
?集合方法：袋翻法與助推法
?Python–機器學習算法庫
模塊五：數據科學與機器學習II
介紹了金融領域用到的多種機器學習方法。從非監督式學習法、深度學習、神經網絡開始，我們將逐步深入到自然語言處理和強化學習。學員將學習理論框架，更為重要的是，學員將學會如何分析實際案例，探索這些技術在金融學中的應用。
?非監督式學習技術
?K值聚類
自組織映射
?T分布隨機近鄰嵌入
?均勻流形近似與投射
?自編碼器
?人工神經網絡
?神經網絡架構
?自然語言處理
?深度學習與NLP工具
?強化工具
?基于AI的算法交易策略
金融學中的實際機器學習案例
金融學中的量子計算
?Python–TensorFlow
模塊六：固收與信用
我們將回顧行業中用到的眾多利率模型，關注每個模型的應用與限制。在第二部分，將學習信用概念，以及信用風險模型在量化金融中的應用，包括結構式、簡化式和Copula模型。
·固收產品與市場操作
·固收產品與市場操作
·收益率、久期、凸性
·隨機利率模型
·利率的隨機方法
·校準與數據分析
.Heath,Jarrow和Morton
·Libor市場模型
·結構模型
·簡化型模型與風險率
·信用風險與信用衍生產品
.X估值調整（CVA,DVA,FVA,MVA）
.CDS定價與市場方法
.結構型與簡化型的違約風險
·Copula模型的實施
高級選修課
CQF項目為學員提供進一步提升個人專業度的機會，通過選擇兩門高級選修課，結合個人的職業目標發展所需專業技能。我們的高級選修課包括：
?高級機器學習
?高級集成模型I
?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考試時間
CQF四次考試時間安排分別如下：
| 第一次考試 | 模塊二之后 |
| 第二次考試 | 模塊三之后 |
| 第三次考試 | 模塊四之后 |
| Final Project | 模塊六結束之時 |
CQF報名時間
CQF考試的報名時間沒有限制，考生任何時候都可以報名。只是每年只有兩次入學機會，通常在每年的1月份和6月份，具體時間每年都是不同。
注意：目前CQF2024年最新的入學時間已經出了，是2024年1月23日，所以考生們現在報名，可以趕上明年最早的入學時間。
面對重要的企業決策、復雜的經營環境，財務及投資分析者們需要提供更完整、更系統的定量數據分析報告，來更客觀的評價企業財務績效、投資收益、決策風險等，傳統的財務工具和處理方法，已然無法滿足現在的要求。在工作中，您是否常遇到過下列問題：
每月都要重復做大量數據分析計算，耗時費力，但其實算法流程都是一樣的；
每天都要編制復雜的公式，還需要一遍遍的重復著手工輸入，卻仍有很多紕漏？
預算編制、財務預測工作經常需反復修改，一個數據的變化就需要調整大量數據；
想為管理層的決策分析提供支持，但面對大量信息不知從何入手，有沒有好的工具？
本課程是對傳統EXCEL管理課程的重大延伸，以決策支持為目標，通過內部經營分析、外部投資評估等多個經典模型，滲透到企業經營的資產、利潤管理和金融工具定價評估中。課程從經典易懂的預算、財務分析與決策模型入手，層層深入，系統梳理財務建模的方法，幫助財務及投資分析者全面掌握利用財務模型解決具體問題的思路，真正達到“授之以漁而非魚”。
【財務建模技術】學習財務建模的基本步驟，幫助學員掌握財務建模的使用技巧
【函數模型設計】掌握預算編制、財務分析、投資分析和利潤管理的模型設計方法
【模型功能拓展】拓寬財務模型應用邊界，提升財務人運用模型解決復雜問題的能力
◆財務總監，財務經理
◆負責預算、投資分析和項目分析的高級財務人員
◆銀行、投行、證券公司等金融機構的財務數據分析人員
一、設計與建立有效的EXCEL財務模型 | 二、商業分析與經營管理模型 |
◆公司財務模型的建立流程 ◆建模前需要掌握的常用技術 | ◆如何利用杜邦分析進行模擬決策 ◆利潤管理模型設計 ◆流動資金管理模型設計 ◆財務預測模型的建立及應用 ◆敏感性分析模型分析在預算差異分析中的運用 案例演練：利潤隨變量變化的三維曲面圖和俯視圖制作 |
三、經營決策模型 | 四、投資決策模型 |
◆經濟訂貨批量模型 ◆自制與外購模型——不同決策下成本的比較 ◆產品定價模型——量本利下的價格選擇 ◆產品組合線性規劃模型——多產品下的最優生產組合 | ◆基于凈現值的投資決策模型建立及應用 ◆投資項目可行性分析模型建立及應用 ◆各種規劃求解報表與影子價格 ◆檢驗資本資產定價模型(CAPM) ◆與投資組合有關的受險價值（V&R）技術 案例演練：計算A公司的最優投資組合 |
五、籌資決策模型 | 六、用EXCEL模型解決復雜的期權問題 |
◆確定資金需求量預測模型 ◆不同方式下分析償還借款分析模型 ◆可轉款債券發行的定價模型 ◆融資租賃和經營租賃籌資模型
| ◆歐式期權的數學模型 ◆保護性看跌期權策略 ◆股票期權權益-利潤計算模型 |
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財務管理分析模型包括財務比率分析模型、趨勢分析模型、杜邦分析模型、財務報告分析模型、投資決策分析模型等。
比率分析是指通過對比財務報表中有關項目的數據，計算出一系列財務比率，以此評估企業財務狀況的一種分析方法；趨勢分析是指連續地觀察一段時間內的財務報表和財務比率，此種方法比只看一期情況能更全面掌握具體情況，且能進一步評估企業財務狀況的整體變化趨勢；杜邦分析模型是指將多個用以評價企業經營成效和財務狀況的比率憑借其內部的聯系綜合起來，構建一個完整的指標體系，并最終通過此來綜合反映總體情況，這一方法可使財務比率分析的范圍更全面、內容更清晰，方便報表利用者進一步了解企業的經營和盈利狀況。
財務管理是以某個具體目標為指引，對資產、現金流量以及利潤分配進行管理。財務管理是企業管理的一個重要部分，它是根據財經法規制度，組織企業財務活動，處理財務關系的一項經濟管理工作。也就是說財務管理是組織企業財務活動，處理財務關系的一項經濟管理工作。
1、籌資管理。企業籌措的資金可分為兩類，一是企業的權益資金，企業可以通過獲取直接投資、發行股票、利用內部留存收益等方式獲得；二是企業負債資金，企業可以通過向銀行借款、發行債券等方式獲得。
2、投資管理。正確選擇合適的投資方案，評估風險和效益。
3、營運資金管理。保持現金的收支平衡；加強對存貨、應收賬款的管理，提高資金利用率；通過對各項費用支出的管理，降低成本，提高生產效率，提高效益。
4、利潤分配管理。企業需根據具體情況正確制定分配政策，高效處理各項財務關系。
相對價值評估模型這一方法可以理解為利用類似企業的市場定價對目標企業價值進行估計的方法，主要包括哪些內容？
相對價值評估模型
1、市盈率模型，關鍵因素是增長率；
2、市凈率模型，關鍵因素是權益凈利率；
3、市銷率模型，關鍵因素是銷售凈利率；
市盈率模型的計算公式是什么？
本期市盈率＝股利支付率×（１＋增長率）÷（股權成本?增長率）
內在市盈率＝股權成本÷（股利支付率?增長率）
市凈率模型的計算公式是什么？
本期市凈率＝股利支付率×權益凈利率（１＋增長率）÷（股權成本?增長率）
內在市凈率＝股利支付率×權益凈利率÷（股權成本?增長率）
市銷率模型的計算公式是什么？
本期市銷率＝股利支付率×銷售凈利率（１＋增長率）÷（股權成本?增長率）
內在市銷率＝股利支付率×營業凈利率÷（股權成本?增長率）
修正市盈率的計算步驟是什么？
1、可比企業平均市盈率＝∑各可比企業的市盈率／ｎ；
2、可比企業平均預期增長率＝∑各可比企業的預期增長率／ｎ；
3、可比企業修正平均市盈率＝可比企業平均市盈率／（可比企業平均預期增長率ｘ１００）；
4、目標企業每股股權價值＝可比企業修正平均市盈率×目標企業預期增長率×１００×目標企業每股收益。
修正市凈率的計算步驟是什么？
1、可比企業平均市凈率＝∑各可比企業的市凈率／ｎ；
2、可比企業平均預期權益凈利率＝∑各可比企業的預期權益凈利率／ｎ；
3、可比企業修正平均市凈率＝可比企業平均市凈率／（可比企業平均預期權益凈利率ｘ１００）；
4、目標企業每股股權價值＝可比企業修正平均市凈率×目標企業預期權益凈利率×１００×目標企業每股凈資產。
修正市銷率的計算步驟是什么？
1、可比企業平均市銷率＝∑各可比企業的市銷率／ｎ；
2、可比企業平均預期銷售凈利率＝∑各可比企業的預期銷售凈利率／ｎ；
3、可比企業修正平均市銷率＝可比企業平均市銷率／（可比企業平均預期銷售凈利率×１００）；
4、目標企業每股股權價值＝可比企業修正平均市銷率×目標企業預期銷售凈利率×１００×目標企業每股銷售收入。
CQF考試的核心課程由六個模塊與高級選修課程組成。模塊二、模塊三、模塊四之后有測試。在模塊六結束之時，所有學員都要完成一個final projectCQF核心階段，將自己的理論知識應用到現實問題的解決上。
模塊一：量化金融的基礎知識
我們將向學員介紹作為模型框架的應用It?演算的規則。學員將使用隨機演算和鞅論構建工具，學習如何運用簡單的隨機微分方程以及相關的FokkerPlanck和Kolmogorov方程。
?資產的隨機行為
?重要的數學工具和結論
?泰勒級數
?中心極限定理
?偏微分方程
?轉移密度函數
?普朗克和科爾莫戈羅夫方程
?隨機微積分及其引理
?隨機微分方程的求解
?資產定價的二項模型
模塊二：量化風險與收益
包含經典的馬科維茨組合理論、資本資產定價模型以及這些理論的最新進展。我們將研究量化風險與收益，研究計量經濟模型，如ARCH框架與VaR在內的風險管理指標，以及它們在行業中的應用方法。
?現代投資組合理論
?資本資產定價模型
?最優化投資組合
?風險監督和巴塞爾協議Ⅲ
?風險價值和虧損預期
?抵押品和保證金
?流動資產負債管理
?波動性過濾（GARCH系列）
資產收益:關鍵和經驗數據
?波動模型（ARCH框架）
模塊三：股票與貨幣
探討Black-Scholes理論作為基于定價和無套利原則的理論和實踐定價模型的重要性。學員將學習如何使用不同數學計算方法，在股票與貨幣的背景下，研究相應的理論與結果，熟悉目前使用的一些技術。
?Black-Scholes模型
對沖和風險管理
?期權策略
?歐式期權和美式期權
?有限差分法
?蒙特卡洛模擬
?奇異期權
?波動率套利策略
?定價鞅論
?Girsanov's定理
高級風險指標
?衍生品市場
?完全競爭市場中的高級波動率建模
模塊三
?非概率波動模型
?股票與貨幣
?FX期權
模塊四：數據科學與機器學習I
對金融學中所用到的最新數據科學和機器學習技術作了介紹。從全面概述入手，該模塊提供一些關鍵數學工具的學習，接著深入研究監督式學習，包括回歸方法、K近鄰算法、支持向量機、集成方法等眾多知識。
?什么是數學建模？
?機器學習中的數學工具
?主成分分析法
?監督式學習技術
?線性回歸
?邏輯、SoftMax回歸
?懲罰回歸：lasso,ridge,elastic net
K近鄰算法
?基本貝葉斯分類器
?支持向量機
?決策樹
?集合方法：袋翻法與助推法
?Python–機器學習算法庫
模塊五：數據科學與機器學習II
介紹了金融領域用到的多種機器學習方法。從非監督式學習法、深度學習、神經網絡開始，我們將逐步深入到自然語言處理和強化學習。學員將學習理論框架，更為重要的是，學員將學會如何分析實際案例，探索這些技術在金融學中的應用。
?非監督式學習技術
?K值聚類
自組織映射
?T分布隨機近鄰嵌入
?均勻流形近似與投射
?自編碼器
?人工神經網絡
?神經網絡架構
?自然語言處理
?深度學習與NLP工具
?強化工具
?基于AI的算法交易策略
金融學中的實際機器學習案例
金融學中的量子計算
?Python–TensorFlow
模塊六：固收與信用
我們將回顧行業中用到的眾多利率模型，關注每個模型的應用與限制。在第二部分，將學習信用概念，以及信用風險模型在量化金融中的應用，包括結構式、簡化式和Copula模型。
?固收產品與市場操作
?固收產品與市場操作
?收益率、久期、凸性
?隨機利率模型
?利率的隨機方法
?校準與數據分析
?Heath,Jarrow和Morton
?Libor市場模型
?結構模型
?簡化型模型與風險率
?信用風險與信用衍生產品
?X估值調整（CVA,DVA,FVA,MVA）
?CDS定價與市場方法
?結構型與簡化型的違約風險
?Copula模型的實施
高級選修課
CQF項目為學員提供進一步提升個人專業度的機會，通過選擇兩門高級選修課，結合個人的職業目標發展所需專業技能。我們的高級選修課包括：
?高級機器學習
?高級集成模型I
?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
通常情況下，每周兩次直播講座，每次2.5個小時左右。
學員可以在方便的情況下參與直播課，或登錄CQF學習網站/CQF App觀看回放錄制課程。CQF協會還建議學員每周花10個小時，進行額外學習。
2024年CQF項目一共包含3次考試和最終的project，模塊二、模塊三、模塊四之后有測試。在模塊六結束之時，所有學員都要完成一個final project。每次考試的開始時間如下：
| 月份 | CQF學習事項 | |
| 1月 | 1st入學，模塊1學習，final project考試 | |
| 2月 | 模塊2學習 | |
| 3月 | 1st考試，模塊3學習 | |
| 4月 | 1st考試，模塊4學習 | |
| 5月 | 模塊5學習 | |
| 6月 | 2nd入學，模塊6&選修課學習，3th考試，final project | |
| 7月 | 3th考試，模塊1學習 | |
| 8月 | 1st考試，模塊2學習 | |
| 9月 | 2nd考試，模塊3學習 | |
| 10月 | 模塊4學習 | |
| 11月 | 3th考試，final project，模塊5學習 | |
| 12月 | 模塊6學習，選修課學習，3th考試，final project | |
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%。
CQF是線上開卷考試，前面三次的考試都是固定的題目，基本上是老師的上課或者習題課講過的內容進行深化。最后的project有多個題目的選擇，可以依據個人興趣和選修課選擇的內容進行選擇。
2025年CQF項目一共包含3次考試和最終的project，模塊二、模塊三、模塊四之后有測試。在模塊六結束之時，所有學員都要完成一個final project。每次考試的開始時間如下：
| 月份 | CQF學習事項 | |
| 1月 | 1st入學，模塊1學習，final project考試 | |
| 2月 | 模塊2學習 | |
| 3月 | 1st考試，模塊3學習 | |
| 4月 | 1st考試，模塊4學習 | |
| 5月 | 模塊5學習 | |
| 6月 | 2nd入學，模塊6&選修課學習，3th考試，final project | |
| 7月 | 3th考試，模塊1學習 | |
| 8月 | 1st考試，模塊2學習 | |
| 9月 | 2nd考試，模塊3學習 | |
| 10月 | 模塊4學習 | |
| 11月 | 3th考試，final project，模塊5學習 | |
| 12月 | 模塊6學習，選修課學習，3th考試，final project | |
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%。
CQF是線上開卷考試，前面三次的考試都是固定的題目，基本上是老師的上課或者習題課講過的內容進行深化。最后的project有多個題目的選擇，可以依據個人興趣和選修課選擇的內容進行選擇。
CQF考試科目有哪些？
CQF考試的核心課程由六個模塊與高級選修課程組成。
模塊一：量化金融的基礎知識
我們將向學員介紹作為模型框架的應用It?演算的規則。學員將使用隨機演算和鞅論構建工具，學習如何運用簡單的隨機微分方程以及相關的FokkerPlanck和Kolmogorov方程。
?資產的隨機行為
?重要的數學工具和結論
?泰勒級數
?中心極限定理
?偏微分方程
?轉移密度函數
?普朗克和科爾莫戈羅夫方程
?隨機微積分及其引理
?隨機微分方程的求解
?資產定價的二項模型
模塊二：量化風險與收益
包含經典的馬科維茨組合理論、資本資產定價模型以及這些理論的最新進展。我們將研究量化風險與收益，研究計量經濟模型，如ARCH框架與VaR在內的風險管理指標，以及它們在行業中的應用方法。
?現代投資組合理論
?資本資產定價模型
?最優化投資組合
?風險監督和巴塞爾協議Ⅲ
?風險價值和虧損預期
?抵押品和保證金
?流動資產負債管理
?波動性過濾（GARCH系列）
資產收益:關鍵和經驗數據
?波動模型（ARCH框架）
模塊三：股票與貨幣
探討Black-Scholes理論作為基于定價和無套利原則的理論和實踐定價模型的重要性。學員將學習如何使用不同數學計算方法，在股票與貨幣的背景下，研究相應的理論與結果，熟悉目前使用的一些技術。
?Black-Scholes模型
對沖和風險管理
?期權策略
?歐式期權和美式期權
?有限差分法
?蒙特卡洛模擬
?奇異期權
?波動率套利策略
?定價鞅論
?Girsanov's定理
高級風險指標
?衍生品市場
?完全競爭市場中的高級波動率建模
模塊三
?非概率波動模型
?股票與貨幣
?FX期權
模塊四：數據科學與機器學習I
對金融學中所用到的最新數據科學和機器學習技術作了介紹。從全面概述入手，該模塊提供一些關鍵數學工具的學習，接著深入研究監督式學習，包括回歸方法、K近鄰算法、支持向量機、集成方法等眾多知識。
?什么是數學建模？
?機器學習中的數學工具
?主成分分析法
?監督式學習技術
?線性回歸
?邏輯、SoftMax回歸
?懲罰回歸：lasso,ridge,elastic net
K近鄰算法
?基本貝葉斯分類器
?支持向量機
?決策樹
?集合方法：袋翻法與助推法
?Python–機器學習算法庫
模塊五：數據科學與機器學習II
介紹了金融領域用到的多種機器學習方法。從非監督式學習法、深度學習、神經網絡開始，我們將逐步深入到自然語言處理和強化學習。學員將學習理論框架，更為重要的是，學員將學會如何分析實際案例，探索這些技術在金融學中的應用。
?非監督式學習技術
?K值聚類
自組織映射
?T分布隨機近鄰嵌入
?均勻流形近似與投射
?自編碼器
?人工神經網絡
?神經網絡架構
?自然語言處理
?深度學習與NLP工具
?強化工具
?基于AI的算法交易策略
金融學中的實際機器學習案例
金融學中的量子計算
?Python–TensorFlow
模塊六：固收與信用
我們將回顧行業中用到的眾多利率模型，關注每個模型的應用與限制。在第二部分，將學習信用概念，以及信用風險模型在量化金融中的應用，包括結構式、簡化式和Copula模型。
?固收產品與市場操作
?固收產品與市場操作
?收益率、久期、凸性
?隨機利率模型
?利率的隨機方法
?校準與數據分析
?Heath,Jarrow和Morton
?Libor市場模型
?結構模型
?簡化型模型與風險率
?信用風險與信用衍生產品
?X估值調整（CVA,DVA,FVA,MVA）
?CDS定價與市場方法
?結構型與簡化型的違約風險
?Copula模型的實施
高級選修課
CQF項目為學員提供進一步提升個人專業度的機會，通過選擇兩門高級選修課，結合個人的職業目標發展所需專業技能。我們的高級選修課包括：
?高級機器學習
?高級集成模型I
?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考試有哪些教材？
CQF考試報完名之后會有9本原版教材，具體如下：
1、Paul Wilmott on Quant Finance
2、Paul Wilmott Introduces Quantitative Finance
3、Paul Wilmott–Frequently Asked Questions
4、Paul Wilmott–Machine Learning:An Applied Mathematics Introduction
5、Peter Jaeckel–Monte Carlo Methods
6、Espen Haug–Models on Models
7、Jon Gregory-The xVA Challenge:Counterparty Credit Risk，Funding，Collateral，and Capital
8、Stephen Taylor–Asset Price Dynamics，Volatility and Predictions
9、Yves Hilpisch–Python in Finance
CQF報名時間并沒有限制，可以在一年中的任何時間進行報名。只是每年有兩個入學時間，分別是1月和6月，目前cqf協會已經公布了2024年最新的入學時間，是2024年1月23日。如果考生們現在報名，大家還有充足的時間來準備入學申請所需的材料。
CQF報名要多少錢？
在國內，目前2024年CQF的學費價格是69800元。CQF項目一旦開始就不再收取其他費用，所有資源均包含在CQF報名費用中，包括：
?前導課：數學、Python、金融
?直播課（含回放）、學習支持、答疑，pythonlab
?9本英文原版實體教材和其他學習資料
?CQF協會學習portal賬號（永久使用權）
?CQF APP（可下載課程離線觀看）
?Lifelong learning終身學習資源庫
?CQF所有模塊考試和期末考試
?訪問全球校友網絡
?Wilmott雜志一年訂閱（紙質）
欲知詳情及費用細目，請登錄CQF協會的網站www.cqf.com/fees
如何報名申請CQF項目？
1.在線申請
完成在線申請表格www.cqf.com/apply
2.等待審核
CQF協會將在48小時內通知學員是否初步接收。
3.報名與準備
CQF協會將要求學員提交一份簡短的報名表，接受學員的入學資格。在完成首次付款后，學員就可以查看入門課程，開啟學習。
CQF考試的內容有哪些？
CQF考試的核心課程由六個模塊與高級選修課程組成。模塊二、模塊三、模塊四之后有測試。在模塊六結束之時，所有學員都要完成一個final projectCQF核心階段，將自己的理論知識應用到現實問題的解決上。
模塊一：量化金融的基礎知識
CQF將向學員介紹作為模型框架的應用It?演算的規則。學員將使用隨機演算和鞅論構建工具，學習如何運用簡單的隨機微分方程以及相關的FokkerPlanck和Kolmogorov方程。
?資產的隨機行為
?重要的數學工具和結論
?泰勒級數
?中心極限定理
?偏微分方程
?轉移密度函數
?普朗克和科爾莫戈羅夫方程
?隨機微積分及其引理
?隨機微分方程的求解
?資產定價的二項模型
模塊二：量化風險與收益
包含經典的馬科維茨組合理論、資本資產定價模型以及這些理論的最新進展。CQF將研究量化風險與收益，研究計量經濟模型，如ARCH框架與VaR在內的風險管理指標，以及它們在行業中的應用方法。
?現代投資組合理論
?資本資產定價模型
?最優化投資組合
?風險監督和巴塞爾協議Ⅲ
?風險價值和虧損預期
?抵押品和保證金
?流動資產負債管理
?波動性過濾（GARCH系列）
資產收益:關鍵和經驗數據
?波動模型（ARCH框架）
模塊三：股票與貨幣
探討Black-Scholes理論作為基于定價和無套利原則的理論和實踐定價模型的重要性。學員將學習如何使用不同數學計算方法，在股票與貨幣的背景下，研究相應的理論與結果，熟悉目前使用的一些技術。
?Black-Scholes模型
對沖和風險管理
?期權策略
?歐式期權和美式期權
?有限差分法
?蒙特卡洛模擬
?奇異期權
?波動率套利策略
?定價鞅論
?Girsanov's定理
高級風險指標
?衍生品市場
?完全競爭市場中的高級波動率建模
模塊三
?非概率波動模型
?股票與貨幣
?FX期權
模塊四：數據科學與機器學習I
對金融學中所用到的最新數據科學和機器學習技術作了介紹。從全面概述入手，該模塊提供一些關鍵數學工具的學習，接著深入研究監督式學習，包括回歸方法、K近鄰算法、支持向量機、集成方法等眾多知識。
?什么是數學建模？
?機器學習中的數學工具
?主成分分析法
?監督式學習技術
?線性回歸
?邏輯、SoftMax回歸
?懲罰回歸：lasso,ridge,elastic net
K近鄰算法
?基本貝葉斯分類器
?支持向量機
?決策樹
?集合方法：袋翻法與助推法
?Python–機器學習算法庫
模塊五：數據科學與機器學習II
介紹了金融領域用到的多種機器學習方法。從非監督式學習法、深度學習、神經網絡開始，CQF將逐步深入到自然語言處理和強化學習。學員將學習理論框架，更為重要的是，學員將學會如何分析實際案例，探索這些技術在金融學中的應用。
?非監督式學習技術
?K值聚類
自組織映射
?T分布隨機近鄰嵌入
?均勻流形近似與投射
?自編碼器
?人工神經網絡
?神經網絡架構
?自然語言處理
?深度學習與NLP工具
?強化工具
?基于AI的算法交易策略
金融學中的實際機器學習案例
金融學中的量子計算
?Python–TensorFlow
模塊六：固收與信用
CQF將回顧行業中用到的眾多利率模型，關注每個模型的應用與限制。在第二部分，將學習信用概念，以及信用風險模型在量化金融中的應用，包括結構式、簡化式和Copula模型。
?固收產品與市場操作
?固收產品與市場操作
?收益率、久期、凸性
?隨機利率模型
?利率的隨機方法
?校準與數據分析
.Heath,Jarrow和Morton
?Libor市場模型
?結構模型
?簡化型模型與風險率
?信用風險與信用衍生產品
.X估值調整（CVA,DVA,FVA,MVA）
.CDS定價與市場方法
.結構型與簡化型的違約風險
?Copula模型的實施
高級選修課
CQF項目為學員提供進一步提升個人專業度的機會，通過選擇兩門高級選修課，結合個人的職業目標發展所需專業技能。CQF的高級選修課包括：
?高級機器學習
?高級集成模型I
?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
速戳了解！量化分析師是做什么的？量化分析師是金融領域中的一個專業職位，主要負責收集、處理、分析和解釋市場數據，以輔助投資者做出更明智的投資決策。
1.數據采集和處理
量化分析師需要搜集市場數據并規整，處理有缺失或錯誤的數據，在數據清洗后能更好地建立數據模型和進行相關統計分析。
2.量化模型開發和優化
量化分析師借助現代計算機和數學分析方法，開發和實現各種復雜的量化交易模型和策略，以提高交易效益和降低風險。
3.策略回測和驗證
量化交易的靈活性和復雜性都需要經過實踐檢驗，量化分析師通過策略回測和驗證，為客戶提供最優的、風險最小的投資方案。
4.市場研究和預測
通過對市場趨勢的研究和分析，找出股票價格中的不合理偏離，并且嘗試利用這些因素來準確地預未來的走勢，在其中發現機會并建立相應的投資策略。
5.平臺維護和系統開發
更新和改進現有的交易平臺及相關系統，確保穩定運行，以保證經驗總結和數據分析的質量和效率。
以下是一些量化分析師可能的工作職責：
①模型開發
開發數學和統計模型，用于分析金融市場和預測資產價格變動。
②策略研究
研究市場趨勢，識別潛在的投資機會，并開發量化交易策略，
③風險管理
利用數學和統計方法來評估和管理投資組合的風險。
④數據分析
分析大量金融數據，從中提取有用的信息和模式。
⑤算法交易
設計和實施算法交易策略，利用計算機程序在市場上執行交易，
⑥金融工程
創造新的金融產品和工具，包括衍生品，以滿足市場需求。
⑦技術開發
編寫和維護計算機程序，用于模型的實施和交易執行。
量化分析師通常需要具備數學、統計學、計算機科學和金融學等方面的深厚知識。他們使用大量的歷史數據和算法來制定投資決策，旨在通過系統性的方法獲得市場優勢。
這個領域通常要求對編程語言（如Python、R、C++等）有一定的了解，以便實施和測試量化模型。
cqf作為一個國際金融證書考試，其難度還是很大的，主要體現在知識點的廣泛性和深度、需具備一定的英語水平以及考試周期短幾個方面。
1、知識點的廣泛性和深度
考試內容涉及到金融數學、計量經濟學、計算機編程等多個方面，需要考生有一定的綜合能力和思維能力，需要花費大量的時間和精力來進行準備。
2、考生需具備一定的英語水平
因為考試內容是用英語進行的。對于英語不是母語的考生來說，這也是一個難點。一般英語水平達到大學英語四級就可以了，只要具備基礎的閱讀能力，能看懂題目意思即可。
3、考試周期短
因為cqf相當于海外金融碩士項目，考生需要邊上課邊參加考試。如果考生是已經工作了的人群，那么考試時間還是很緊湊的，就需要考生挪出時間來學習、來參加考試。
cqf考試科目有哪些？
核心課程由六個模塊與高級選修課程組成。模塊二、模塊三、模塊四之后有測試。在模塊六結束之時，所有學員都要完成一個final projectCQF核心階段，將自己的理論知識應用到現實問題的解決上。
模塊一：量化金融的基礎知識
我們將向學員介紹作為模型框架的應用It?演算的規則。學員將使用隨機演算和鞅論構建工具，學習如何運用簡單的隨機微分方程以及相關的FokkerPlanck和Kolmogorov方程。
?資產的隨機行為
?重要的數學工具和結論
?泰勒級數
?中心極限定理
?偏微分方程
?轉移密度函數
?普朗克和科爾莫戈羅夫方程
?隨機微積分及其引理
?隨機微分方程的求解
?資產定價的二項模型
模塊二：量化風險與收益
包含經典的馬科維茨組合理論、資本資產定價模型以及這些理論的最新進展。我們將研究量化風險與收益，研究計量經濟模型，如ARCH框架與VaR在內的風險管理指標，以及它們在行業中的應用方法。
?現代投資組合理論
?資本資產定價模型
?最優化投資組合
?風險監督和巴塞爾協議Ⅲ
?風險價值和虧損預期
?抵押品和保證金
?流動資產負債管理
?波動性過濾（GARCH系列）
資產收益:關鍵和經驗數據
?波動模型（ARCH框架）
模塊三：股票與貨幣
探討Black-Scholes理論作為基于定價和無套利原則的理論和實踐定價模型的重要性。學員將學習如何使用不同數學計算方法，在股票與貨幣的背景下，研究相應的理論與結果，熟悉目前使用的一些技術。
?Black-Scholes模型
對沖和風險管理
?期權策略
?歐式期權和美式期權
?有限差分法
?蒙特卡洛模擬
?奇異期權
?波動率套利策略
?定價鞅論
?Girsanov's定理
?高級風險指標
?衍生品市場
?完全競爭市場中的高級波動率建模
模塊三：股票與貨幣
?非概率波動模型
?股票與貨幣
?FX期權
模塊四：數據科學與機器學習I
對金融學中所用到的最新數據科學和機器學習技術作了介紹。從全面概述入手，該模塊提供一些關鍵數學工具的學習，接著深入研究監督式學習，包括回歸方法、K近鄰算法、支持向量機、集成方法等眾多知識。
?什么是數學建模？
?機器學習中的數學工具
?主成分分析法
?監督式學習技術
?線性回歸
?邏輯、SoftMax回歸
?懲罰回歸：lasso，ridge，elastic net
K近鄰算法
?基本貝葉斯分類器
?支持向量機
?決策樹
?集合方法：袋翻法與助推法
?Python–機器學習算法庫
模塊五：數據科學與機器學習II
介紹了金融領域用到的多種機器學習方法。從非監督式學習法、深度學習、神經網絡開始，我們將逐步深入到自然語言處理和強化學習。學員將學習理論框架，更為重要的是，學員將學會如何分析實際案例，探索這些技術在金融學中的應用。
?非監督式學習技術
?K值聚類
?自組織映射
?T分布隨機近鄰嵌入
?均勻流形近似與投射
?自編碼器
?人工神經網絡
?神經網絡架構
?自然語言處理
?深度學習與NLP工具
?強化工具
?基于AI的算法交易策略
?金融學中的實際機器學習案例
?金融學中的量子計算
?Python–TensorFlow
模塊六：固收與信用
我們將回顧行業中用到的眾多利率模型，關注每個模型的應用與限制。在第二部分，將學習信用概念，以及信用風險模型在量化金融中的應用，包括結構式、簡化式和Copula模型。
?固收產品與市場操作
?固收產品與市場操作
?收益率、久期、凸性
?隨機利率模型
?利率的隨機方法
?校準與數據分析
?Heath，Jarrow和Morton
?Libor市場模型
?結構模型
?簡化型模型與風險率
?信用風險與信用衍生產品
?X估值調整（CVA，DVA，FVA，MVA）
?CDS定價與市場方法
?結構型與簡化型的違約風險
?Copula模型的實施
高級選修課
CQF項目為學員提供進一步提升個人專業度的機會，通過選擇兩門高級選修課，結合個人的職業目標發展所需專業技能。我們的高級選修課包括：
?高級機器學習
?高級集成模型I
?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備考經驗分享
1.制定合理的復習計劃
制定科學的復習計劃是備考的關鍵。考生需要根據考試的時間和考試的內容，制定出一個合理的復習計劃。在制定計劃的同時，要注意合理安排時間，不能讓自己過于緊張和疲勞。
2.熟練掌握基礎知識
cqf考試的難度在于知識點的廣泛性和深度，因此考生需要對各種金融工具的基礎知識有深入的了解和掌握。只有在掌握了基礎知識的情況下，才能更好地應對考試的難點。
3.多做模擬試題
模擬試題是備考的重要環節。考生需要在考試前多做模擬試題，熟悉考試的題型和難度，提高自己的答題速度和準確率。
4.注意時間分配
cqf考試時間比較緊張，因此考生需要合理分配時間，避免在某一題上花費過多時間，導致其他題目無法完成。
5.注意答題技巧
答題技巧是備考中非常重要的一環。考生需要注意題目的關鍵詞和要點，結合自己的知識點進行答題。還有很重要的一點，在答題過程中要避免粗心大意和草率行事，以免導致失分。
考生們按照上述的學習方法來，好好掌握量化金融的基礎知識，把該學的知識點學好，一般通過考試的幾率還是很大的。
2022年第一次CMA考試即將開始，考生們應該從容備考，接下來會計網總結了關于資產定價模型方面的內容，希望對大家備考有所幫助。
CMA必考點：資產定價模型
1、資本資產定價模型：
量化風險與收益的關系(線性)，R j=Rf+(Rm-Rf)b j證券的貝塔值越大，該證券的預期收益率也越高。由于市場溢價(R m-R f)相對固定，所以當市場上無風險的收益(R f)越高，證券的預期收益率也越高。貝塔系數是一種系統風險指數，用于衡量單一股票收益率的變動對于整個市場投資組合收益率變動的敏感性。一種股票特征線的斜率越大，該股票的系統風險就越大。貝塔系數=1，該資產的收益=整個市場的收益=Rm
2、影響貝塔系數的因素
收入的周期性：周期性越強，企業的收入受到外部環境的影響就越大，則貝塔系數也就越大。
經營杠桿：經營杠桿會使得企業的經營性收益對于收入的變化更敏感，經營性收益發生更大的波動，則貝塔系數也就越大。
財務杠桿：財務杠桿會使得企業的每股收益對于經營性收益的變化更敏感，每股收益發生更大的波動，則貝塔系數也就越大。
資產定價模型經典例題分析
上市公司Clean Waterwoks的首席財務官預期明年的股利為$1.25，并且預計公司的股票價格在一年內都將為$45。該首席財務官已確定Clean Waterworks的預期收益率為10%。根據所提供的數據，Clean Waterworks股票現在的每股價值是多少?
A.$42.05 B.$45.00 C.$46.25 D.$51.39
答案:A
解析選項A正確。依據投資收益率的計算公式，投資收益率=(每股股利+資本利得)/股票目前市價，資本利得為股票預期價格與目前市價的差額。設股票目前價格為x，則(1.25+45-x)/x=10%。股票目前價格x=(1.25+45)/(1+10%)=42.05。
可以自學備考CQF嗎？看完這篇就知道！CQF不同于國內的其它考試，采取申請審核制，所以還是不建議考生們自學。
CQF考試其實不建議自學，在CQF官網上對學習的人建議中，協會明確了如果你想要學習CQF，必須有一定的數學、Python、金融知識。如果你沒有這方面的基礎，接下來你學習CQF的難度會非常大，當然CQF也提供了數學、Python、金融的入門知識，幫助學員更好的學習CQF，更好的入門。
1.選修課程
選修課包含了基于Python的數據分析，基于Python的機器學習，Python應用，量化的行為金融學，復雜計算方法，基于R語言的量化金融，高級風險管理，高級波動率模型，高級投資組合管理，風險預算，C++，金融科技，交易對手風險建模，算法交易等。
2.核心課程
單元1-量化單元的金融基塊
單元2-定量風險與回報
單元3-股票和貨幣
單元4-數據科學與機器學習
單元5-數據科學與機器學習‖
單元6-固定收益和信貸
一般CQF從事的崗位如下:
量化開發人員、數據科學家、數據分析總監、量化分析師、機器學習專家、算法交易量化分析師、量化交易員、多資產風險系統經理、全球交易風險控制主管、風險分析師、高級商品分析師、董事-集團內部審計、董事-財務風險顧問、投資組合風險經理、市場風險審計師、模型風險管理總監、獨立風險模型驗證經理、產品經理、戰略股票基金經理、可轉換策略師、副總裁，量化開發和研究、量化建模和分析總監、經濟學家、高級講師。
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