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阶段一前导课[录播]
前导课从数学/Python/金融3个科目开始，每个科目包含长达12小时的强化训练，为正课学习做好准备
数学 | Python | 金融 |
量化金融所需的数学预备知识 | 从0开始学习Python编程 | 介绍关键概念和资产类别 |
阶段二核心课程[直播]
正课部分由6个Module和高级选修模块组成。Module2、3和4学完后分别会有测验。在完成Module 6的学习后，所有学员需完成一个final project为最终考核
Module 1 量化金融的基础知识 | Module 2 量化风险和收益 |
将向您介绍作为模型框架的应用It8演算的规则。您将使用随机演算和mar理论构建工具，并学习如何使用简单的随机微分方程及其相关的Fokker-Planck和Kolmogorov方程。 | 您将学习Markowitz的经典投资组合理论，资本资产定价模型以及这些理论的最新发展。将研究定量风险和回报，研究诸如ARCH框架之类的计量经济模型和诸如VaR之类的风险管理指标以及它们在行业中的使用方式。 |
Module 3 股票和货币 | Module 4 数据科学和机器学习I |
将探讨布莱克-斯科尔斯理论作为建立在三角洲头寸和无套利原则基础上的理论和实践定价模型的重要性。您将使用各种数学知识来了解股票和货币环境下的理论和结果，以使您熟悉当前使用的技术。 | 将向您介绍金融中使用的最新数据科学和机器学习技术。从对该主题的全面概述开始，您将学习基本的数学工具，然后深入研究监督学习的主题，包括回归方法，k近邻,支持向量机，集成方法等等。 |
Module 5 数据科学和机器学习II | Module 6 固收和信用风险 |
将探讨布莱克-斯科尔斯理论作为建立在三角洲头寸和无套利原则基础上的理论和实践定价模型的重要性。您将使用各种数学知识来了解股票和货币环境下的理论和结果，以使您熟悉当前使用的技术。 | 将向您介绍金融中使用的最新数据科学和机器学习技术。从对该主题的全面概述开始，您将学习基本的数学工具，然后深入研究监督学习的主题，包括回归方法,k近邻,支持向量机,集成方法等等。 |
高级选修课[录播] | |
高级选修课是CQF核心课程的最后一个模块,共设14门科目，您可以根据自身职业发展选择1-2门感兴趣的课程深入学习并完成COF最终考核，其余选修课程作为终身学习库的一部分学习资源您可继续访问 | |
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