cqf是一个类似于海外硕士项目的半年周期性学习，考生们一共有四次考试，全部都顺利通过，即可拿到证书。所以考生如果能在半年左右的时间里通过所有考试，是可以拿到证书的，考生们最快拿到证书的时间是半年左右。但因为cqf考试有延期和补考的机会，而且只要考生三年内完成考试都可以，所以cqf持证的日期是因人而异的，有快有慢。
cqf并不是简单的一个考试，而是类似于国外一个硕士项目,cqf基本就是把一个硕士的课程搬到线上，通过线上授课，线下自己完成作业，线上习题课等方式教授考生知识。
cqf考试一共包含3次考试和最终的project，考试的形式都是开卷考试，基本上是老师上课或者习题课讲过的内容进行深化。考试就是一个实操写代码的过程，考察对专业知识体系的掌握情况。如果对前期专业知识掌握的不错，考试就不会有太大问题。
近几年，有许多取得CFA证书的人，都来考cqf。
第一次考试：完成第一门和第二门必修课；
第二次考试：完成第三门必修课；
第三次考试：第四门必修课开始两周之后；
Final Project:在第六门必修课程接近尾声的时候开始。
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%。
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每年有两次入学机会1月或6月。cqf课程从数学、Python编程和金融学三门选修前导课程开始，帮助大家强化训练，为开始课程学习做好准备。
cqf考试科目的构成：六个模块（核心课程），两个选定的高级选修课。完成课程的学习后，对应完成三个考试以及一个最终项目，即可顺利获取CFQ证书。
1、模块一：量化投资基础
使用随机计算作为工具，并学习如何使用简单的随机微分方程及其相关的普朗克和科尔莫戈罗夫方程。
2、模块二：量化分析风险和收益
学习马科维茨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。
3、模块三：股票和现金
使用各种数学知识来了解股票和货币背景下的理论和结果，以使您熟悉当前使用的技术。
4、模块四：数据分析和机器学习I
学习基本的数学工具，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。
5、模块五：数据分析和机器学习II
从无监督开始学习，深度学习和神经网络，我们将进入自然语言处理和强化学习。
6、模块六：债券和评级
回顾行业中使用的多种利率模型，学习信用以及如何在量化金融中使用信用风险模型，包括结构化，简化形式以及关联结构模型。
高级选修课（可任选两科）涵盖：
高级投资组合管理、高级机器学习I、高级机器学习II、高级风险管理、高级波动率建模、算法交易I、算法交易II、量化分析师的行为金融学、c++、交易对手信用风险建模、Fintech、量子计算在金融中的应用、数值方法、R代表数据科学与机器学习、风险预算：基于风险的资产配置方法。
cqf学习的内容较为广泛，大致来说可以说是以传统的金融工程为基础，在叠加最前沿的金融领域的课程。
因此cqf的课程每年定期更新。实际上课的时候，老师都会更新讲义，而课程是老师讲课直播录制的网课，因此老师更新讲义也会带来课程的更新。
cqf的另外一个特点是终身学习，而cqf的学员也可以终身看课。
第一步，了解考试内容和要求。cqf考试涉及金融工程、数学、计算机编程等多个领域，考试内容非常丰富。备考时要认真阅读考试大纲，了解每个模块的考试要求和分值占比，制定合理的备考计划。
第二步，选择好教材和辅导课程。备考cqf需要大量阅读和理解相关的教材和论文，同时也需要结合辅导课程进行深入的学习和实践。选择好的教材和辅导课程可以帮助备考者更好地掌握知识点，提高备考效率。
第三步，注重实践和模拟考试。cqf考试不仅考察理论知识，还需要备考者具备实际操作能力和解决问题的能力。因此，备考过程中要注重实践和模拟考试，尽量接触真实的金融市场数据和实际的交易场景，以便更好地应对考试。
第四步，积极参加社交活动和交流。cqf考试是一个全球性的认证，备考者来自不同的国家和地区。因此，备考者可以通过社交活动和交流，结交更多同行和专业人士，了解不同的观点和经验，提高自己的知识水平和应试能力。
