CQF学习就是要坚持，在复习的时候，其实就是个人对知识的巩固过程。而知识需要不断加深印象，需要通过重复才能深刻。学生们可以通过先做题来进行复习，在做题的时候就会发现有很多的问题和错误。在平常做题做错时可以去整理题目，然后重新看一遍这道题自己做错的原因在哪里。详细复习流程如下：
1、先看自己的错题本，如果有时间的话可以把错题整理出来，然后在看一遍。
然后再把题目重新做一遍，这样才能对错题有更深的理解。再把这道题给做对，而且这道题的解法也要掌握。然后再对照自己做过的错题，看看会不会是因为什么原因才出错的。
2、再去找自己没掌握的知识。
如果这道题不会，那可能是因为平时做题的时候就不够仔细。再去看看自己以前的错题本上有没有这类的题目，看看是否会做？再去查缺补漏，这样也是一个很好的复习方法，不仅可以加深记忆，而且还可以提高自己的做题速度。
3、最后一步就是要有针对性的做练习题，可以先做一份试卷，然后再看有哪些是掌握了哪些不会的。如果还是掌握不了，就多做几份，然后看自己掌握的好的部分也做些，巩固一下。复习没有一个固定的时间点，不是说哪一天就一定要复习。在学习过程中一定要有计划。最后还有一点提醒大家，要多读书、多看书！
4、把自己没有掌握的那些知识再复习一遍。
在复习的时候，要注意总结一下，这道题考了哪些知识点，这些知识点在自己的哪个位置上。如果有一些不懂的题目，就要去看一下解题的方法是什么。如果是不懂就可以通过这个方式去问老师或者同学。但是这种方法不能保证一定会有效果。所以还是要找到适合自己的一个学习方法。
5、再进行强化练习后，就可以开始看书了。
当看书的时候，最好在做完习题后再看看教材，看看有没有什么不懂的地方。
在看书的时候，可以尝试先做几道题目，然后根据题目的类型来总结题型、内容。这样做一次之后，就会发现自己做题的过程中就会知道哪些题是容易错的知识点有哪些类型、知识点之间有什么联系。当把这些知识点总结出来之后，就会发现自己做每一道题都会变得很轻松了。
CQF考试由六个模块，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每年有两次入学机会，每次从1月或6月开始。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后；
第二次考试：完成第三门必修课后；
第三次考试：第五门必修课开始两周之后；
Final Project：在第五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考试模式是线上远程开卷考试，机器环境符合的学员即可参加考试。但CQF并不是简单的一个考试，而是类似于国外一个硕士项目，CQF基本就是把一个硕士的课程的搬到了线上，通过线上授课，线下自己完成作业，线上习题课等方式教授考生知识。
CQF在提交考试答案两周后考试官方会给出老师的评分，考生只需耐心等待官方的通知即可。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。
