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{| class="wikitable" align="right" |- |<center><img src=https://p0.itc.cn/images01/20211022/383a31b6c0194e8e8744ce67fbd2b0c0.jpeg width="350"></center> <small>[https://www.sohu.com/a/497493530_440399 来自 搜狐网 的图片]</small> |} '''CQF'''是中国的一个科技术语。 汉字是[[中华]]民族灿烂文化展台上一颗无可取代、熠熠闪光的明珠<ref>[https://www.sohu.com/a/316633117_161835 中国汉字:一字一世界,一笔一乾坤],搜狐,2019-05-26</ref>。汉字之美,美在庄重典雅,形神兼具。她承载的是中华民族数千年的厚重[[历史]]与灿烂文化<ref>[https://www.sohu.com/na/409127320_120712932 汉字演变简史:中华文化博大精深,从汉字字形看五千年社会变迁],搜狐,2020-07-22</ref>。她的美,是无与伦比的。 ==名词解释== CQF的全称是Certificate in Quantitative Finance,中文翻译为国际量化金融分析师,由Paul Wilmott博士领导的国际知名的数量金融工程专家团队于2003年创办,是全球量化金融领域专业的资格认证。CQF(量化金融分析师)位列全球金融领域三大黄金认证(CFA、FRM、CQF),是量化金融与[[管理]]界广泛认可的专业资格证书。 CQF CQF(量化金融分析师)证书,在过去20年中获得了全球范围内成千上万人的青睐,他们通过该项目,掌握实用的量化金融技术,在自己的[[职业]]领域内一马当先。 CQF采用线上教学的模式,邀请全球认可的专家授课,该项目包括:三门前导课程、六大模块和一系列高级选修课程、终身学习资源库。 CQF关注行业内最新的、实用的量化金融技术,旨在反映目前雇主的需求,教学大纲全面细致,覆盖量化金融与先进的机器学习技术。CQF证书由CQF协会颁发,课程由Fitch Learning提供,Fitch Learning是一家全球领先的培训公司,在伦敦、纽约、新加坡、香港、迪拜等地方都设有分中心。 为什么考CQF 1、兼职、在线、最快6个月持证 CQF通过六个月的在线课程学习实用的量化金融技术,最快可以在6个月完成学业,也可以选择长达三年的时间来完成你的学业。 2、行业专家亲自授课 师资队伍来自世界各地知名的学界家,为学员的学习提供全程支持。 掌握最新最前沿量化技术CQF课程每季度更新一次,不断融入最新的量化技术。 3、对您的职业生涯产生即刻影响 CQF能够让您掌握业内使用的最新技术,让您在学习中获益颇多。 4、掌握最新最前沿量化技术 CQF课程每季度更新一次,不断融入最新的、核心的量化技术。 5、不断刷新您的技能 所有CQF校友都可以免费使用CQF协会不断更新的终身学习资源库,CQF协会还为学员提供接触一些志趣相投的同行专业人士的机会。 CQF持证人就业方向 CQF学员绝大部分就职于高盛、美林、摩根、汇丰、花旗、巴克莱、荷兰银行、美洲银行、国际清算银行、毕马威等。他们活跃在各个领域,包括模型验证,定量分析,衍生工具,交易,基金管理,定量和股权研究,合规性,经济学和学术界。如CQF持证人可从事以下岗位: 量化研究员或分析师:负责开发和优化量化模型、分析和挖掘金融市场数据,设计和实现交易策略。 金融工程师:负责金融产品的定价、风险管理和模型建立,开发新的金融工具和产品。 交易员或投资经理:基于量化模型和交易策略进行交易,管理投资组合,进行资产配置和风险管理。 风险管理专员:负责监测和管理金融风险,包括市场风险、信用风险、操作风险等。 数据科学家或数据分析师:负责处理和分析金融市场数据,设计和开发数据模型和算法。 CQF培养方案 CQF报名方式为申请审核制,CQF证书考试主要分为两个阶段: 第一阶段主要涵盖金融市场、数学和计算机科学等基础知识,主要考核数学模型和金融工具的使用; 第二阶段则涵盖了量化金融的进阶知识,包括计算机编程、金融产品定价、风险管理、算法交易等方面。 CQF证书项目一年有两次招生,第一次是从7月1号招生至次年1月31号,第二次是2月1号招生至6月30号。(具体详细日期可查询CQF协会官网:www.cqf.com) 根据官网最新消息,下一个CQF计划于2024年1月23日开始。 CQF申请流程 CQF量化金融采取的是审核制度,如果大家想要报名cqf课程,需要提前申请。从2020年3月23日开始,高顿教育正式成为了CQF在中国大陆的唯一合作伙伴,因此,高顿教育是目前在中国大陆地区指定的报名处。 1.在线申请 完成在线申请表格 2.等待审核 如果符合报名条件,48小时内考生将收到邮件确认的初步录取通知。 3.报名与准备 要求学员提交一份简短的报名表,接受学员的入学资格。在完成首次付款后,学员就可以查看入门课程,开启学习。 CQF考试费用 2024年1月计划费用:69800元人民币。 CQF报名费用中,包括: 1、前导课:数学、Python、金融; 2、直播课(含回放)、学习支持、答疑,pythonlab; 3、9本英文原版实体教材和其他学习资料; 4、CQF协会学习portal账号(永久使用权); 5、CQF APP(可下载课程离线观看); 6、Lifelong learning终身学习资源库; 7、CQF所有模块考试和期末考试; 8、访问全球校友网络; 9、Wilmott杂志一年订阅(纸质)。 CQF的学习 核心课程包含以下模块: 模块一:量化金融的基础知识 模块二:量化风险与收益 模块三:股票与货币 模块四:数据科学与机器学习I 模块五:数据科学与机器学习II 模块六:固收与信用 高级选修课程:从一系列备选模块中,选择两个模块。模块二、模块三、模块四结束后需要参加考试。模块六学习结束时,需要完成一个final project作为最终考核。要想获得Distinction荣誉也可以选择参加额外的的optional考试。 CQF准备阶段 从前导课程入手:CQF项目从三个前导课程开始,分别为数学、Python编程、金融。这些前导课中,每一科目都包含长达12个学时的强化训练,让学员具备开始项目学习所需的基础知识。 CQF核心阶段 模块一:量化金融的基础知识 将向学员介绍作为模型框架的应用Itô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Fokker-Planck和Kolmogorov方程。 1、资产的随机行为 2、重要的数学工具和结论 3、泰勒级数 4、中心极限定理 5、偏微分方程 6、转移密度函数 7、普朗克和科尔莫戈罗夫方程 8、随机微积分及其引理 9、随机微分方程的求解 10、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。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。 1、现代投资组合理论 2、资本资产定价模型 3、最优化投资组合 4、风险监督和巴塞尔协议Ⅲ 5、风险价值和亏损预期 6、抵押品和保证金 7、流动资产负债管理 8、波动性过滤(GARCH系列) 9、资产收益:关键和经验数据 10、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。 1、Black-Scholes模型 2、对冲和风险管理 3、期权策略 4、欧式期权和美式期权 5、有限差分法 6、蒙特卡洛模拟 7、奇异期权 8、波动率套利策略 9、定价鞅论 10、Girsanov's定理 11、高级风险指标 12、衍生品市场 13、完全竞争市场中的高级波动率建模 14、非概率波动模型 15、股票与货币 16、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。 1、什么是数学建模? 2、机器学习中的数学工具 3、主成分分析法 4、监督式学习技术 5、线性回归 6、惩罚回归:lasso, ridge, elastic net 7、逻辑、SoftMax回归 8、K近邻算法 9、基本贝叶斯分类器 10、支持向量机 11、决策树 12、集合方法:袋翻法与助推法 13、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。 1、非监督式学习技术 2、K值聚类 3、自组织映射 4、T分布随机近邻嵌入 5、均匀流形近似与投射 6、自编码器 7、人工神经网络 8、神经网络架构 9、自然语言处理 10、深度学习与NLP工具 11、强化工具 12、基于AI的算法交易策略 13、金融学中的实际机器学习案例 14、金融学中的量子计算 15、Python–TensorFlow 模块六:固收与信用 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。 1、固收产品与市场操作 2、固收产品与市场操作 3、收益率、久期、凸性 4、随机利率模型 5、利率的随机方法 6、校准与数据分析 7、Heath,Jarrow和Morton 8、Libor市场模型 9、结构模型 10、简化型模型与风险率 11、信用风险与信用衍生产品 12、X估值调整(CVA,DVA,FVA,MVA) 13、CDS定价与市场方法 14、结构型与简化型的违约风险 15、Copula模型的实施 ==参考文献== [[Category:800 語言學總論]]
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