CQF考试课程内容详解

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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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关键词：CQF 内容详 fixed income Quantitative introduction 量化投资 金融工程

谢谢楼主，一直一头雾水，终于有解答了

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？