CQF整个项目一共包含3次考试和最终的project，具体考试时间安排如下：
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5门必修课开始两周之后；
Final Project：在第5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%。
CQF是线上开卷考试，前面三次的考试都是固定的题目，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，可以依据个人兴趣和选修课选择的内容进行选择。
CQF的课程每年定期更新，2023年的科目如下：
模块1-定量金融的构建模块：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。
模块2-量化风险与回报：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。
模块3-股票和货币：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。
模块4-数据科学与机器学习l：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。
模块5-数据科学与机器学习ll：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。
模块6-固定收入和信贷：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（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。
CQF部分选修课参考如下：
量化的行为金融学，基于R语言的量化金融，高级投资组合管理，风险预算，Python应用，金融科技，基于Python的机器学习，C++，算法交易，高级风险管理，高级波动率模型，交易对手风险建模，复杂计算方法，基于Python的数据分析。
在提交考试答案两周后，cqf考试官方会给出老师的评分。
CQF考试通过的分数为60分，如果考试没有达到60分，那么需要进行补考，如果补考通过了，不管成绩如何都是60分。
考试的评分是按照每一个小题答案的准确性进行的，最后的得分就是每一个小题的准确性乘以对应的权重。
重考和延期都是没有额外费用的。在整个CQF的考试中，每学期的考试最多都可以申请2次延期，每一次考试最多延期一次，最终的project不允许延期。
如果要申请延期考试的同学需要在考试截止日期前，在自己的Learning Portal提交申请，申请提交后，系统将自动的将考试的截止日期延长两个周。
在考试截止日期之前如果没有提交自己的答案，将会自动延期到下一个program。
