2024年CQF考试时间
2024年CQF项目一共包含3次考试和最终的project，模块二、模块三、模块四之后有测试。在模块六结束之时，所有学员都要完成一个final project。每次考试的开始时间如下：
| 月份 | CQF学习事项 | |
| 1月 | 1st入学，模块1学习，final project考试 | |
| 2月 | 模块2学习 | |
| 3月 | 1st考试，模块3学习 | |
| 4月 | 1st考试，模块4学习 | |
| 5月 | 模块5学习 | |
| 6月 | 2nd入学，模块6&选修课学习，3th考试，final project | |
| 7月 | 3th考试，模块1学习 | |
| 8月 | 1st考试，模块2学习 | |
| 9月 | 2nd考试，模块3学习 | |
| 10月 | 模块4学习 | |
| 11月 | 3th考试，final project，模块5学习 | |
| 12月 | 模块6学习，选修课学习，3th考试，final project | |
前面三次考试持续的时间为两周，Final Project约为两个月。前面三次考试为总分权重的20%，最后的project为40%。
CQF是线上开卷考试，前面三次的考试都是固定的题目，基本上是老师的上课或者习题课讲过的内容进行深化。最后的project有多个题目的选择，可以依据个人兴趣和选修课选择的内容进行选择。
CQF考试的核心课程由六个模块与高级选修课程组成。
模块一：量化金融的基础知识
我们将向学员介绍作为模型框架的应用It?演算的规则。学员将使用随机演算和鞅论构建工具，学习如何运用简单的随机微分方程以及相关的FokkerPlanck和Kolmogorov方程。
?资产的随机行为
?重要的数学工具和结论
?泰勒级数
?中心极限定理
?偏微分方程
?转移密度函数
?普朗克和科尔莫戈罗夫方程
?随机微积分及其引理
?随机微分方程的求解
?资产定价的二项模型
模块二：量化风险与收益
包含经典的马科维茨组合理论、资本资产定价模型以及这些理论的最新进展。我们将研究量化风险与收益，研究计量经济模型，如ARCH框架与VaR在内的风险管理指标，以及它们在行业中的应用方法。
?现代投资组合理论
?资本资产定价模型
?最优化投资组合
?风险监督和巴塞尔协议Ⅲ
?风险价值和亏损预期
?抵押品和保证金
?流动资产负债管理
?波动性过滤（GARCH系列）
资产收益:关键和经验数据
?波动模型（ARCH框架）
模块三：股票与货币
探讨Black-Scholes理论作为基于定价和无套利原则的理论和实践定价模型的重要性。学员将学习如何使用不同数学计算方法，在股票与货币的背景下，研究相应的理论与结果，熟悉目前使用的一些技术。
?Black-Scholes模型
对冲和风险管理
?期权策略
?欧式期权和美式期权
?有限差分法
?蒙特卡洛模拟
?奇异期权
?波动率套利策略
?定价鞅论
?Girsanov's定理
高级风险指标
?衍生品市场
?完全竞争市场中的高级波动率建模
模块三
?非概率波动模型
?股票与货币
?FX期权
模块四：数据科学与机器学习I
对金融学中所用到的最新数据科学和机器学习技术作了介绍。从全面概述入手，该模块提供一些关键数学工具的学习，接着深入研究监督式学习，包括回归方法、K近邻算法、支持向量机、集成方法等众多知识。
?什么是数学建模？
?机器学习中的数学工具
?主成分分析法
?监督式学习技术
?线性回归
?逻辑、SoftMax回归
?惩罚回归：lasso,ridge,elastic net
K近邻算法
?基本贝叶斯分类器
?支持向量机
?决策树
?集合方法：袋翻法与助推法
?Python–机器学习算法库
模块五：数据科学与机器学习II
介绍了金融领域用到的多种机器学习方法。从非监督式学习法、深度学习、神经网络开始，我们将逐步深入到自然语言处理和强化学习。学员将学习理论框架，更为重要的是，学员将学会如何分析实际案例，探索这些技术在金融学中的应用。
?非监督式学习技术
?K值聚类
自组织映射
?T分布随机近邻嵌入
?均匀流形近似与投射
?自编码器
?人工神经网络
?神经网络架构
?自然语言处理
?深度学习与NLP工具
?强化工具
?基于AI的算法交易策略
金融学中的实际机器学习案例
金融学中的量子计算
?Python–TensorFlow
模块六：固收与信用
我们将回顾行业中用到的众多利率模型，关注每个模型的应用与限制。在第二部分，将学习信用概念，以及信用风险模型在量化金融中的应用，包括结构式、简化式和Copula模型。
?固收产品与市场操作
?固收产品与市场操作
?收益率、久期、凸性
?随机利率模型
?利率的随机方法
?校准与数据分析
?Heath,Jarrow和Morton
?Libor市场模型
?结构模型
?简化型模型与风险率
?信用风险与信用衍生产品
?X估值调整（CVA,DVA,FVA,MVA）
?CDS定价与市场方法
?结构型与简化型的违约风险
?Copula模型的实施
高级选修课
CQF项目为学员提供进一步提升个人专业度的机会，通过选择两门高级选修课，结合个人的职业目标发展所需专业技能。我们的高级选修课包括：
?高级机器学习
?高级集成模型I
?高级机器学习II
?高级组合管理
?高级风险管理
?高级波动性建模
?算法交易I
?算法交易II
?量化中的行为金融学
?C++
?对手方信用风险建模
?去中心化金融技术
?能源交易
?外汇交易和对冲
?数值法
?金融学中的量子计算
?基于数据科学和机器学习的R语言
?风险预算：基于风险的资产配置方法
CQF考试报完名之后会有9本原版教材，具体如下：
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
沪公网安备
31010902002985号
