CQF官网公布最新的CQF选修科目，具体如下：
（来源：CQF官网）
CQF选修科目也是要参加考试的，对标的是最终项目的考核，是论文的形式，而且在总分中所占的分数权重很高，占比是40%，所以建议考生认真对待。
CQF培训体系包括以下几个方面：
1、数学基础
CQF强调数学基础，学员需要具备高等数学、线性代数、概率论和统计学等方面的知识。
2、金融市场
CQF培训课程包括股票、债券、期货、期权等金融市场方面的知识，以及市场交易策略、风险管理等方面的知识。
3、编程技能
CQF需要学员具备计算机编程方面的知识，特别是C++和Python语言方面的知识。学员需要熟练掌握数据分析、数值计算、算法设计等方面的技能。
4、课程实践
CQF的培训过程中会进行实践课程，学员需要实现金融模型、设计交易策略、进行风险管理等方面的实践项目。
5、考试认证
完成CQF培训课程后，学员需要通过一系列考试，包括理论知识考试和实践项目考试，才能获得CQF证书。
总的来说，CQF的培训体系是比较全面的，涵盖了金融、数学和计算机科学等方面的知识和技能，旨在帮助学员成为量化金融领域的专业人才。
CQF资格考试由六个模块，两个选定的高级选修课，三个考试和一个最终项目组成。
CQF考试课程分为三大部分，分别是前导课、核心课程以及高级选修课。以下是具体的课程设置：
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。
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。
高级选修课
可从在上述课程任选两科：
