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。

cqf证书难考吗?

  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。

cqf考试科目有哪些?

  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

cqf备考经验分享

  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。