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CQF是中國的一個科技術語。

漢字是中華民族燦爛文化展台上一顆無可取代、熠熠閃光的明珠。漢字之美，美在莊重典雅，形神兼具。她承載的是中華民族數千年的厚重歷史與燦爛文化。她的美，是無與倫比的。

名詞解釋

CQF的全稱是Certificate in Quantitative Finance，中文翻譯為國際量化金融分析師，由Paul Wilmott博士領導的國際知名的數量金融工程專家團隊於2003年創辦，是全球量化金融領域專業的資格認證。CQF（量化金融分析師）位列全球金融領域三大黃金認證（CFA、FRM、CQF），是量化金融與管理界廣泛認可的專業資格證書。

CQF

CQF（量化金融分析師）證書，在過去20年中獲得了全球範圍內成千上萬人的青睞，他們通過該項目，掌握實用的量化金融技術，在自己的職業領域內一馬當先。

CQF採用線上教學的模式，邀請全球認可的專家授課，該項目包括：三門前導課程、六大模塊和一系列高級選修課程、終身學習資源庫。

CQF關注行業內最新的、實用的量化金融技術，旨在反映目前僱主的需求，教學大綱全面細緻，覆蓋量化金融與先進的機器學習技術。CQF證書由CQF協會頒發，課程由Fitch Learning提供，Fitch Learning是一家全球領先的培訓公司，在倫敦、紐約、新加坡、香港、迪拜等地方都設有分中心。

為什麼考CQF

1、兼職、在線、最快6個月持證

CQF通過六個月的在線課程學習實用的量化金融技術，最快可以在6個月完成學業，也可以選擇長達三年的時間來完成你的學業。

2、行業專家親自授課

師資隊伍來自世界各地知名的學界家，為學員的學習提供全程支持。

掌握最新最前沿量化技術CQF課程每季度更新一次，不斷融入最新的量化技術。

3、對您的職業生涯產生即刻影響

CQF能夠讓您掌握業內使用的最新技術，讓您在學習中獲益頗多。

4、掌握最新最前沿量化技術

CQF課程每季度更新一次，不斷融入最新的、核心的量化技術。

5、不斷刷新您的技能

所有CQF校友都可以免費使用CQF協會不斷更新的終身學習資源庫，CQF協會還為學員提供接觸一些志趣相投的同行專業人士的機會。

CQF持證人就業方向

CQF學員絕大部分就職於高盛、美林、摩根、滙豐、花旗、巴克萊、荷蘭銀行、美洲銀行、國際清算銀行、畢馬威等。他們活躍在各個領域，包括模型驗證，定量分析，衍生工具，交易，基金管理，定量和股權研究，合規性，經濟學和學術界。如CQF持證人可從事以下崗位：

量化研究員或分析師：負責開發和優化量化模型、分析和挖掘金融市場數據，設計和實現交易策略。

金融工程師：負責金融產品的定價、風險管理和模型建立，開發新的金融工具和產品。

交易員或投資經理：基於量化模型和交易策略進行交易，管理投資組合，進行資產配置和風險管理。

風險管理專員：負責監測和管理金融風險，包括市場風險、信用風險、操作風險等。

數據科學家或數據分析師：負責處理和分析金融市場數據，設計和開發數據模型和算法。

CQF培養方案

CQF報名方式為申請審核制，CQF證書考試主要分為兩個階段：

第一階段主要涵蓋金融市場、數學和計算機科學等基礎知識，主要考核數學模型和金融工具的使用；

第二階段則涵蓋了量化金融的進階知識，包括計算機編程、金融產品定價、風險管理、算法交易等方面。

CQF證書項目一年有兩次招生，第一次是從7月1號招生至次年1月31號，第二次是2月1號招生至6月30號。（具體詳細日期可查詢CQF協會官網：www.cqf.com）

根據官網最新消息，下一個CQF計劃於2024年1月23日開始。

CQF申請流程

CQF量化金融採取的是審核制度，如果大家想要報名cqf課程，需要提前申請。從2020年3月23日開始，高頓教育正式成為了CQF在中國大陸的唯一合作夥伴，因此，高頓教育是目前在中國大陸地區指定的報名處。

1.在線申請

完成在線申請表格

2.等待審核

如果符合報名條件，48小時內考生將收到郵件確認的初步錄取通知。

3.報名與準備

要求學員提交一份簡短的報名表，接受學員的入學資格。在完成首次付款後，學員就可以查看入門課程，開啟學習。

CQF考試費用

2024年1月計劃費用：69800元人民幣。 CQF報名費用中，包括：

1、前導課：數學、Python、金融；

2、直播課（含回放）、學習支持、答疑，pythonlab；

3、9本英文原版實體教材和其他學習資料；

4、CQF協會學習portal賬號（永久使用權）；

5、CQF APP（可下載課程離線觀看）；

6、Lifelong learning終身學習資源庫；

7、CQF所有模塊考試和期末考試；

8、訪問全球校友網絡；

9、Wilmott雜誌一年訂閱（紙質）。

CQF的學習

核心課程包含以下模塊:

模塊一：量化金融的基礎知識

模塊二：量化風險與收益

模塊三：股票與貨幣

模塊四：數據科學與機器學習I

模塊五：數據科學與機器學習II

模塊六：固收與信用

高級選修課程：從一系列備選模塊中，選擇兩個模塊。模塊二、模塊三、模塊四結束後需要參加考試。模塊六學習結束時，需要完成一個final project作為最終考核。要想獲得Distinction榮譽也可以選擇參加額外的的optional考試。

CQF準備階段

從前導課程入手：CQF項目從三個前導課程開始，分別為數學、Python編程、金融。這些前導課中，每一科目都包含長達12個學時的強化訓練，讓學員具備開始項目學習所需的基礎知識。

CQF核心階段

模塊一：量化金融的基礎知識

將向學員介紹作為模型框架的應用Itô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Fokker-Planck和Kolmogorov方程。

1、資產的隨機行為

2、重要的數學工具和結論

3、泰勒級數

4、中心極限定理

5、偏微分方程

6、轉移密度函數

7、普朗克和科爾莫戈羅夫方程

8、隨機微積分及其引理

9、隨機微分方程的求解

10、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。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。

1、現代投資組合理論

2、資本資產定價模型

3、最優化投資組合

4、風險監督和巴塞爾協議Ⅲ

5、風險價值和虧損預期

6、抵押品和保證金

7、流動資產負債管理

8、波動性過濾（GARCH系列）

9、資產收益：關鍵和經驗數據

10、波動模型（ARCH框架）

模塊三：股票與貨幣

探討Black-Scholes理論作為基於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。

1、Black-Scholes模型

2、對沖和風險管理

3、期權策略

4、歐式期權和美式期權

5、有限差分法

6、蒙特卡洛模擬

7、奇異期權

8、波動率套利策略

9、定價鞅論

10、Girsanov's定理

11、高級風險指標

12、衍生品市場

13、完全競爭市場中的高級波動率建模

14、非概率波動模型

15、股票與貨幣

16、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，接着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。

1、什麼是數學建模？

2、機器學習中的數學工具

3、主成分分析法

4、監督式學習技術

5、線性回歸

6、懲罰回歸：lasso, ridge, elastic net

7、邏輯、SoftMax回歸 8、K近鄰算法

9、基本貝葉斯分類器

10、支持向量機

11、決策樹

12、集合方法：袋翻法與助推法

13、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。

1、非監督式學習技術

2、K值聚類

3、自組織映射

4、T分布隨機近鄰嵌入

5、均勻流形近似與投射

6、自編碼器

7、人工神經網絡

8、神經網絡架構

9、自然語言處理

10、深度學習與NLP工具

11、強化工具

12、基於AI的算法交易策略

13、金融學中的實際機器學習案例

14、金融學中的量子計算

15、Python–TensorFlow

模塊六：固收與信用

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。

1、固收產品與市場操作

2、固收產品與市場操作

3、收益率、久期、凸性

4、隨機利率模型

5、利率的隨機方法

6、校準與數據分析

7、Heath,Jarrow和Morton

8、Libor市場模型

9、結構模型

10、簡化型模型與風險率

11、信用風險與信用衍生產品

12、X估值調整（CVA,DVA,FVA,MVA）

13、CDS定價與市場方法

14、結構型與簡化型的違約風險

15、Copula模型的實施