2023年CQF考试难度详细分析如下：
CQF考试难度较大，需要具备一定的数学、统计学和编程等方面的知识和技能。而且CQF课程学习和考试都采用的全英文，这对中国籍考生来说更有难度。
CQF课程共分为三个阶段，除第一阶段的前导课程主要是帮助基础薄弱的考生掌握量化金融的基础知识外，第二阶段和第三阶段的必修课及选修课都有相应的考试。
一、前导课程
1、数学入门
该课程涵盖了量化金融所需的数学基础知识，包括：微积分、微分方程、线性代数、概率、统计。
2、Python编程入门
该课程教你如何从头开始用Python编程，包括：Python语法、标准数学函数、SciPy和NumPy库、经典的程序案例、记录代码和调试。
3、金融入门
介绍关键概念和资产类别，包括：宏观经济学、资本市场基础、货币市场入门、货币的时间价值、金融资产介绍。
二、核心课程（必修课）
核心课程分为六个模块：
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。
三、高级选修课
可从以下课程任选两科：
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。
四、终身学习资源
1、讲座和课程
•由著名专家（如Paul Wilmott博士）提供的900多个小时的讲座；
•一天或两天深度研讨课程
•超过100个小时的视频课程
2、数学
•51次的经典课程
•涵盖适用于现实世界问题的各种数学方法
•相当于大学数学学位课程的前两年以上
3、C++
•在28个视频课程中，超过70小时详细讲解
•涵盖设计理论并将定价模型转换为工作C++代码
1.复习要有目的，要“趁热打铁”
这是最重要的一条，否则就会出现复习了后面没时间，前面时间不够，只能看参考书或者看老师课件。其次，我们还要分析自己学习上的薄弱环节。一些同学对所学知识掌握得不牢固，或者没有很好地掌握基础知识和基本技能，而有些同学对某些概念的理解又存在着很大的偏差；有些同学在考试时遇到某道题目后就会“卡壳”；还不少同学在复习时有浮躁心理或情绪不稳定。这些问题的存在说明大家还没有掌握学习中最重要、最有效的东西——知识。因此我们一定要高度重视这个问题，采取有效措施及时解决这些缺点。另外，我们还要学会总结和归纳。
2.复习要抓重点，不能面面俱到
可以自己在网上找一些考试的重点内容，然后重点学习。总之在抓好学习重点和难点的同时，还要适当地做一些试题进行巩固练习，这样两者相结合才能达到效率的最高化，同学们在复习之前要认真地梳理一下自己所学知识体系结构。
3.复习要有方法，提高解题能力才能事半功倍
复习要有目的，要抓住知识结构的主干，除了各个知识点的基本要求以外，还要突出重点内容，注意解决重点问题。要学会解题的“读”与“思”。阅读材料时要认真读题，仔细思考问题或答案中的隐含条件和限制性条件。
