CQF考试是机考的形式，采用的是线上开卷机考模式，一共涉及4次考试，前三次考试为固定的题目，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，考生可以依据个人兴趣和选修课选择的内容进行选择。
CQF的考试形式与其它国际财会类证书都不一样，CQF采用的是开卷考试的形式，一共包含3次考试和最终的project，基本上是老师的上课或者习题课讲过的内容进行深化，最后的项目可以依据个人兴趣和选修课选择的内容进行选择。无论是前三次的考试还是最后的项目，每个考试基本都是由两个大题和多个小题组成。在提交考试答案以后，两周后考试官方会给出老师的评分。考试的总分为100分，每道题目的分值根据难易程度占不同的权重。
CQF项目一共包含3次考试和最终的项目，每门考试的开始时间如下：
第一次考试在完成第一门和第二门的课程之后进行；
第二次考试完成第三门课程后进行；
第三次的考试在第五门课程开始的两周后进行；
最终的project在第五门课程接近尾声的时候开始进行。
值得注意的是，前三次的考试持续时间为两个星期，每次考试的占比都是20％。最终的project需要大约两个月，且最终的project占比为40％。
CQF考试科目由六个模块，两个选定的高级选修课，三个考试和一个最终项目组成。具体模块内容如下：
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。
7、高级必修课(任选两科)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。
