cqf作为一个国际金融证书考试，其难度还是很大的，主要体现在知识点的广泛性和深度、需具备一定的英语水平以及考试周期短几个方面。
1、知识点的广泛性和深度
考试内容涉及到金融数学、计量经济学、计算机编程等多个方面，需要考生有一定的综合能力和思维能力，需要花费大量的时间和精力来进行准备。
2、考生需具备一定的英语水平
因为考试内容是用英语进行的。对于英语不是母语的考生来说，这也是一个难点。一般英语水平达到大学英语四级就可以了，只要具备基础的阅读能力，能看懂题目意思即可。
3、考试周期短
因为cqf相当于海外金融硕士项目，考生需要边上课边参加考试。如果考生是已经工作了的人群，那么考试时间还是很紧凑的，就需要考生挪出时间来学习、来参加考试。
核心课程由六个模块与高级选修课程组成。模块二、模块三、模块四之后有测试。在模块六结束之时，所有学员都要完成一个final projectCQF核心阶段，将自己的理论知识应用到现实问题的解决上。
模块一：量化金融的基础知识
我们将向学员介绍作为模型框架的应用Itô演算的规则。学员将使用随机演算和鞅论构建工具，学习如何运用简单的随机微分方程以及相关的FokkerPlanck和Kolmogorov方程。
•资产的随机行为
•重要的数学工具和结论
•泰勒级数
•中心极限定理
•偏微分方程
•转移密度函数
•普朗克和科尔莫戈罗夫方程
•随机微积分及其引理
•随机微分方程的求解
•资产定价的二项模型
模块二：量化风险与收益
包含经典的马科维茨组合理论、资本资产定价模型以及这些理论的最新进展。我们将研究量化风险与收益，研究计量经济模型，如ARCH框架与VaR在内的风险管理指标，以及它们在行业中的应用方法。
•现代投资组合理论
•资本资产定价模型
•最优化投资组合
•风险监督和巴塞尔协议Ⅲ
•风险价值和亏损预期
•抵押品和保证金
•流动资产负债管理
•波动性过滤（GARCH系列）
资产收益:关键和经验数据
•波动模型（ARCH框架）
模块三：股票与货币
探讨Black-Scholes理论作为基于定价和无套利原则的理论和实践定价模型的重要性。学员将学习如何使用不同数学计算方法，在股票与货币的背景下，研究相应的理论与结果，熟悉目前使用的一些技术。
•Black-Scholes模型
对冲和风险管理
•期权策略
•欧式期权和美式期权
•有限差分法
•蒙特卡洛模拟
•奇异期权
•波动率套利策略
•定价鞅论
•Girsanov's定理
•高级风险指标
•衍生品市场
•完全竞争市场中的高级波动率建模
模块三：股票与货币
•非概率波动模型
•股票与货币
•FX期权
模块四：数据科学与机器学习I
对金融学中所用到的最新数据科学和机器学习技术作了介绍。从全面概述入手，该模块提供一些关键数学工具的学习，接着深入研究监督式学习，包括回归方法、K近邻算法、支持向量机、集成方法等众多知识。
•什么是数学建模？
•机器学习中的数学工具
•主成分分析法
•监督式学习技术
•线性回归
•逻辑、SoftMax回归
•惩罚回归：lasso，ridge，elastic net
K近邻算法
•基本贝叶斯分类器
•支持向量机
•决策树
•集合方法：袋翻法与助推法
•Python–机器学习算法库
模块五：数据科学与机器学习II
介绍了金融领域用到的多种机器学习方法。从非监督式学习法、深度学习、神经网络开始，我们将逐步深入到自然语言处理和强化学习。学员将学习理论框架，更为重要的是，学员将学会如何分析实际案例，探索这些技术在金融学中的应用。
•非监督式学习技术
•K值聚类
•自组织映射
•T分布随机近邻嵌入
•均匀流形近似与投射
•自编码器
•人工神经网络
•神经网络架构
•自然语言处理
•深度学习与NLP工具
•强化工具
•基于AI的算法交易策略
•金融学中的实际机器学习案例
•金融学中的量子计算
•Python–TensorFlow
模块六：固收与信用
我们将回顾行业中用到的众多利率模型，关注每个模型的应用与限制。在第二部分，将学习信用概念，以及信用风险模型在量化金融中的应用，包括结构式、简化式和Copula模型。
•固收产品与市场操作
•固收产品与市场操作
•收益率、久期、凸性
•随机利率模型
•利率的随机方法
•校准与数据分析
•Heath，Jarrow和Morton
•Libor市场模型
•结构模型
•简化型模型与风险率
•信用风险与信用衍生产品
•X估值调整（CVA，DVA，FVA，MVA）
•CDS定价与市场方法
•结构型与简化型的违约风险
•Copula模型的实施
高级选修课
CQF项目为学员提供进一步提升个人专业度的机会，通过选择两门高级选修课，结合个人的职业目标发展所需专业技能。我们的高级选修课包括：
•高级机器学习
•高级集成模型I
•高级机器学习II
•高级组合管理
•高级风险管理
•高级波动性建模
•算法交易I
•算法交易II
•量化中的行为金融学
•C++
•对手方信用风险建模
•去中心化金融技术
•能源交易
•外汇交易和对冲
•数值法
•金融学中的量子计算
•基于数据科学和机器学习的R语言
•风险预算：基于风险的资产配置方法
1.制定合理的复习计划
制定科学的复习计划是备考的关键。考生需要根据考试的时间和考试的内容，制定出一个合理的复习计划。在制定计划的同时，要注意合理安排时间，不能让自己过于紧张和疲劳。
2.熟练掌握基础知识
cqf考试的难度在于知识点的广泛性和深度，因此考生需要对各种金融工具的基础知识有深入的了解和掌握。只有在掌握了基础知识的情况下，才能更好地应对考试的难点。
3.多做模拟试题
模拟试题是备考的重要环节。考生需要在考试前多做模拟试题，熟悉考试的题型和难度，提高自己的答题速度和准确率。
4.注意时间分配
cqf考试时间比较紧张，因此考生需要合理分配时间，避免在某一题上花费过多时间，导致其他题目无法完成。
5.注意答题技巧
答题技巧是备考中非常重要的一环。考生需要注意题目的关键词和要点，结合自己的知识点进行答题。还有很重要的一点，在答题过程中要避免粗心大意和草率行事，以免导致失分。
考生们按照上述的学习方法来，好好掌握量化金融的基础知识，把该学的知识点学好，一般通过考试的几率还是很大的。
