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2021-01-25

很多的朋友说CQF考试难,数学要求高,要会编程以及还要扎实的金融知识,本文分析一下CQF六门课程具体的学习内容,希望通过分析读者能对CQF考试内容有更加深入的了解,同时以5星作为最高难度等级,对每一个门课程难度进行了评分,仅供参考。

CQF课程包含六门正式课程和两门选修课程,课程内容涵盖了一级和二级共四次考试全部内容,六门正式课程持续时间大概半年,两门课程选修课程属于录播课程,没有时间限制,如果考生自己选择的Final Project的选题和选修课程相关,学好选修课非常有帮助。

Module 1 Building Blocks of Quantitative Finance

难度指数:★★★★ 课时数:6课时

作为CQF的第一门课程主要介绍了Itô formula计算规则,Martingale theory,随机微分方程PDE, 及其相关的Fokker-Planck和Kolmogorov方程,这些内容需要大家有较强的高等数学和随机过程的基础。

Module 2 Quantitative Risk and Regulation

难度指数:★★ 课时数:7课时

主要讲述Markowitz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,同时也会讲述风险管理的内容,比如VaR。这么课程和传统的《投资学》类似,只是CQF专门选取了最重要的内容讲解,应该是CQF课程内容中最轻松的一门课程。

Module 3 Equities and Currencies

难度指数:★★★★ 课时数:7课时

这门课程主要讲述Black-Scholes模型,以及delta对冲,高级希腊字母,数值分析,奇异期权等,并且将理论和实践相结合进行讲解,同时讲述了数值分析在期权定价过程中的使用。个人感觉这个课程的标题好像和内容相关度并不高。

Module 4 Data Science and Machine Learning

难度指数:★★★ 课时数:12课时

这门课程主要学习大数据和机器学习在量化金融中的使用,这门课程体现了CQF与时俱进的特征同时个人感觉难度最大的一门课程。因为之前没有接触过机器学习的内容,后来自己读了《An Introduction to Statistical Learning》和在courera上看了吴恩达的《machine learning 》课程后才能略懂里面的内容。

Module 5  Fixed Income

难度指数:★★★★ 课时数:13课时

这门课程主要讲利率模型,内容非常多,还包含两次最后的考试的workshop,前面3次考试很少涉及利率模型的题,如果大家觉得这部分内容比较难,可以在最后的考试中回避选择利率模型的题,下面是这门课程的提纲:

  • Fixed Income Products and Analysis
  • Stochastic Interest Rate Modeling
  • Calibration and Data Analysis
  • Heath Jarrow and Morten Model
  • Probabilistic Methods for Interest Rates
  • The Libor Market Model
  • Further Monte Carlo
  • Multiple Curve Interest Rate Modeling
  • Fixed Income Market Practices
  • Volatility Smiles and the SABR Model
  • Cointegration for Pairs Trading and Long-Run Relationships
  • Final Project Workshop Part I
  • Final Project Workshop Part II
Module 6 Credit Products and Risk

难度指数:★★★ 课时数:6课时

这门课程主要讲金融市场的信用风险及相关产品和模型,比如XVA,CDO,CDS等,再次体现了CQF和实际相结合的特征。

Advanced Electives

选修的课程较为广泛,大家可以根据自己的兴趣爱好,选择对应的课程。

  • Algorithmic Trading
  • Advanced Computational Methods
  • Advanced Risk Management
  • Advanced Volatility Modeling
  • Advanced Portfolio Management
  • Counterparty Credit Risk Modeling
  • Behavioural Finance for Quants
  • Data Analytics with Python
  • Python Applications
  • Machine Learning with Python
  • R for Quant Finance
  • C++
  • Risk Budgeting
  • Fintech
一点点体会

课程难度较大,扎实的数学基础很重要;从第一门课程到最后一门课程,可以看出CQF课程涉及的数学内容非常广泛,包含:高等数学、随机过程、数值分析等等,而且使用到的内容都是对应学科中比较难的内容居多,如果没有良好的数学基础,学好很难。

课程内容精简并且精要,虽然只有6门正课,课时涉及的范围从随机过程计算、现代投资组合理论、期权定价、机器学习、利率模型、信用风险模型等等,作为金融工程毕业,感觉在校时10个课时的内容,CQF老师两个课时全部讲完,上课全是重点,而且是理论中最关键的部分。

珍惜直播课程,上课多提问,CQF考试的六门正课都是直播,两门选修课程属于录播,直播课程是按照英国和美国的时间来的,为什么会有英国时间和美国时间,因为有的老师在英国,有的在美国,直播课程中,大家是可以通过发送消息给老师提问的,一般老师都会及时回答。

尽管课程难度大,但是大家愿意花时间,通过考试取得CQF证书和成为CQF协会终身会员应该问题不大,而且CQF协会提供的学习课程和资料是不会过期的,强调的终身学习,先通过考试取得资格,不懂的可以慢慢学习。如果您有任何考试问题需要帮助,笔者可提供考试辅导服务,可回复:“辅导”。

最后,祝:大家早日通过考试,早日成为CQFer.


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2021-4-8 12:58:00
谢谢楼主,一直一头雾水,终于有解答了
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2021-6-18 17:52:37
楼主请问,CQF偏Q quant是吗,偏p或者q是需要在接触量化金融初期就考虑吗,知乎上有讨论这个的话题的~
想通过这个考试,而非读金融工程学位入量化圈子,这个想法可行吗~
个人担心学q出来会不会不好找工作?
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2025-10-2 22:42:19
CQF(Certificate in Quantitative Finance)考试课程确实涵盖了广泛的高级金融理论、数学模型与编程技能,对考生提出了较高的要求。以下是对六门正式课程的详细分析:

1. **Module 1: Building Blocks of Quantitative Finance**  
   难度:★★★★
   - 内容涵盖It formula(伊藤公式)计算规则,Martingale theory(鞅理论),随机微分方程和相关PDEs(偏微分方程),以及Fokker-Planck与Kolmogorov方程。
   - 需要考生有扎实的高等数学基础及概率论知识。

2. **Module 2: Quantitative Risk and Regulation**  
   难度:★★
   - 主要讲述Markowitz投资组合理论、VaR(Value at Risk)风险价值模型等风险管理概念。
   - 要求考生理解并应用这些理论到实践中,但数学难度相对较低。

3. **Module 3: Fixed Income Securities and Derivatives**  
   难度:★★★
   - 涉及固定收益证券、利率衍生品的定价与风险管理。
   - 包括收益率曲线建模、久期分析等高级主题,对金融市场的理解有较高要求。

4. **Module 4: Stochastic Calculus and Derivatives Pricing**  
   难度:★★★☆
   - 进一步深入随机微积分和衍生品定价理论。
   - 包括Black-Scholes模型、Monte Carlo模拟等,对数学分析能力要求较高。

5. **Module 5: Credit Risk, Exotic Options and GARCH Models**  
   难度:★★★☆
   - 覆盖信用风险模型(如CDS定价)、奇异期权及GARCH波动率模型。
   - 对于金融工具的高级定价和风险管理有深度探讨。

6. **Module 6: Machine Learning Techniques in Finance**  
   难度:★★★
   - 探讨机器学习在量化交易、风险预测中的应用,包括时间序列分析、神经网络等。
   - 要求考生掌握一定的编程技能和统计学知识。

每门课程均包含了理论讲解与实践案例分析,旨在培养考生将高级金融理论应用于实际市场问题解决的能力。此外,两门选修课(如:高级风险管理或Python在量化金融中的应用)虽无时间限制,但对于完成Final Project有重要帮助,鼓励学生根据个人兴趣和项目需求选择学习。

整体而言,CQF课程要求考生具备较强的数学基础、编程能力和金融市场知识,旨在培养全面的量化金融专业人才。

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