一文了解国际量化金融分析师证书CQF-高顿教育

关于 CQF，知乎上有个说法："CFA、FRM、CQF：就是武林界的少林、武当、峨眉。"这也难怪，毕竟CQF和CFA、FRM都被称为金融领域的三大黄金证书。

1 什么是CQF？

CQF的全称是Certificate in Quantitative Finance，中文翻译为国际量化金融分析师，是由英国的Paul Wilmott博士在2003年创办的国际知名的量化金融认证。

Dr.Paul Willmott的《数量金融》是国际上畅销的量化金融教科书，也是不少学校的指定教材。CQF还吸引到了量化金融行业其他知名专家的加入，包括《Python for Finance》的作者Dr. Yves Hilpisch ，《Big Data and Machine Learning in Quantitative Investment》的作者Tony Guida等。

高顿教育是CQF在中国唯一的合作伙伴。报名CQF之后，除了能看到CQF协会官方的英文原版课程，也能看到高顿的中文辅助课程。

可以通过一个对比的例子来进一步了解CQF. CFA和CQF都会讲到现代投资组合理论，学CFA你会知道收益和风险要一起衡量，分散投资能缩小风险等概念；学CQF，你可以自己动手计算投资组合里面每个资产的配置比例，从而在相同收益的情况下，最小化风险。

每年都有不少CQF的学员，通过学习进入量化金融行业；也有很多量化金融行业的CQF学员，通过学习，系统化自己的量化金融知识，提升专业能力。

2 CQF持证人都在哪里工作？

CQF在国际上赢得了一致的认可和高度赞誉，如今，在90多个国家/地区的最大金融机构工作的5,500多名专业人员拥有CQF证书。

同时其学员绝大部分就职于高盛、美林、摩根、汇丰、花旗、巴克莱、荷兰银行、美洲银行、国际清算银行、毕马威等。

活跃在各个领域，包括模型验证，定量分析，衍生工具，交易，基金管理，定量和股权研究，合规性，经济学和学术界。

来源：CQF官网

相信很多人看到CQF持证人从事数据科学家、集团内审、财务风险咨询、审计师的工作会抱有疑问。

这真的可能吗？

答案当然是可能的，而之所以持证人能有这么多种工作的选择，这个还得从CQF的课程体系来说。

3 CQF到底学什么？

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。

必修课	内容
模块1-定量金融的构建模块	资自随机行为重要的教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2-量化风险与回报	现代投资组合理论资本市场资产定价模型夏普比率和风险的市场定价无风险价格套利策略投资组合优化布莱克利特曼模型风险监督和巴塞尔条约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高频教据资产收益:关键和经验教据波动模型
模块3-股票和货币	布莱克-斯科尔斯模型对冲和风险管理期权策略欧式行权和美式期权有限差分法蒙特卡罗模拟奇异期权波动率套利策略吉尔萨诺夫理论高级风险指标衍生品市场完全竞争市场中的高级波动性建模非概率波动模型
模块4-数据科学与机器学习l	什么是数学建模? 机器学习种的数学工具监督学习线性回归拉索回归,岭回归和单性网络回归逻辑回归 K近邻策略朴素贝叶斯分类支持向量机决策树集成模型 Python-Scikit库
模块5-数据科学与机器学习ll	无监督机器学习高级机器学习中的数学工具主成分分析 K-均值自组织映射人工神经网络神经网络结构自然语言处理深度学习和NLP工具强化学习强化学习的风险敏感性量化投资的机器学习实例基于AI的Algo交易策略 Tensorflow-Python
模块6-固定收入和信贷	固收产品和市场收益率,久期和凸性随机利率模型利率的随机方法数据分析和校准同业拆借利率模型标准风险管理模型结构化模型简化模型和风险率信用风险和信用衍生品 X-值调整(CVA,DVA,FVA,MVA) CDS定价和市场方法违约风险,结构性和简化形式关联结构模型的使用
高级必修课	内容
算法交易	数据准备;回测;结果分析和优化新建一个算法另类方法:配对交品;期权;新分析工具算法交易的职业路径
高级风险管理	巴塞尔协议:巴塞尔协议I,II and III 风险价值和亏损预期最小资本要求2016 横向流动性(LH) 风险和相关性极位理论交易对手信用风险协议流动性的动态性质
高级波动率模型	傅里叶变换复变函数随机波动性跳跃扩散
交易对手风险建模	信用风险和信用衍生品 CVA,DVA,FVA 交易对手风险的利率-动态模型和建模利率互换CVA和动态模型实施
复杂计算方法	有限差分法及其在BVP中的应用根值算法插值数值积分
基于Python的数据分析	Python和数据结构基于NumPy的数据分析基于Pandas的金融数据时间序列分析静态和交互式金融数据可视化
量化的行为金融学	两个系统理论行为偏差;启发式过程;框架效应和分组过程亏损厌恶VS风险厌恶;SP/A理论线性和非线性
高级投资组合管理	使用随机控制进行动态投资组合优化使用筛选将视图与市场数据结合起来了解行为偏差和应对开发新的组合风险管理
Python应用	基础量化方案数据和文件处理用户定义函数以及强大的概率和统计库
基于R语言的量化金融	R语言的安装和入门介绍理解数据结构和数据类型常见的函数动手写脚本和代码一些常见的异常和处理
金融科技	R金融科技入门介绍金融科技-打破现有金融服务产业链金融科技社群金融科技技术–区块链;加密货币;大数据102;AI 102 金融科技方案金融科技的未来
基于Python的机器学习	使用线性回归预测金融资产的价格和收益蒙特卡罗模拟在美式期权定价中的应用利用逻辑回归来处理分类问题利用分类问题来预测市场收益
C++	C++入门和环境搭建控制流和格式化–文件管理和数据输出函数–头文件和源文件面向对象介绍–简单的类和对象数组和字符串

课程的内容和CFA以及FRM都有一定的重合，但都更深。

CQF学习能够学习到的内容非常广，大致来说可以说是以传统的金融工程为基础，在叠加最前沿的金融领域的课程。

所以CQF的课程每年定期更新。实际上课的时候，老师都会更新讲义，而课程是老师讲课直播录制的网课，因此老师更新讲义也会带来课程的更新。

CQF的另外一个特点是终身学习，而CQF的学员也可以终身看课。同时，CQF有很多选修的课程也非常经典，部分参考如下：

量化的行为金融学，基于R语言的量化金融，高级投资组合管理，风险预算，Python应用，金融科技，基于Python的机器学习，C++，算法交易，高级风险管理，高级波动率模型，交易对手风险建模，复杂计算方法，基于Python的数据分析。

上面说到CQF和CFA/FRM都有一些重合的地方，但CQF更加侧重金融和科技的结合，特别是计算机编程技术。

4 如何成为CQF持证人？

CQF的报名是申请审核制，也很像国外的硕士课程。

目前国内是和高顿教育合作，提交报名表给到高顿的课程顾问老师，然后高顿会协助提交给协会来申请报名，报名审核确认之后，协会才会给到报名确认文件和付款链接。

需要注意的是CQF每年有两次入学机会–每次从1月或6月开始。

具体的报考要求如下：CQF学员应对金融具有强烈的兴趣，并具备一定的分析技能。CQF要求学员具备一定的数学水平。报名需提交申请表。当然，如果数学或者编程基础偏弱；CQF也安排了相关前导课，Primer，可以提早报名，提前看课来预习和准备。

至于CQF的费用，不同的国家都不太一样。在美国是2万美金左右；

在英国和欧洲不包括VAT（增值税）大概是1.6万美金，加上VAT也是2万美金左右；在国内，25年的报考价格是72800人民币，提早报名有少许早鸟优惠，相对国外已经便宜很多了。不过CQF的费用是包括课程，考试，教材，证书等费用一起的，不会再另外收费了，都比起来不必CFA贵多少。

为什么CQF这么贵？

价格问题往往取决于对比对象。CQF对标的是海外金融硕士课程，从老师配置到课程设置都高度一致，但海外硕士课程学费一般4万美金左右，CQF作为一个半年学期的课程，于是就把自己定价为2万美金了。

为了兼顾发展中国家的学习，中国目前有一个特殊的优惠额度，相对低了很多了。

5CQF考试流程介绍

CQF项目一共包含3次考试和最终的project，以2019年的6月报名参加CQF的项目为例，每门考试的开始时间如下：

第一次考试：完成第一门和第二门必修课；第二次考试：完成第三门必修课；第三次考试：第5门必修课开始两周之后；Final Project: 在第5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%。

月份	CQF学习事项
1月	1st入学，模块1学习，final project考试
2月	模块2学习
3月	1st考试，模块3学习
4月	1st考试，模块4学习
5月	模块5学习
6月	2nd入学，模块6&选修课学习，3th考试，final project
7月	3th考试，模块1学习
8月	1st考试，模块2学习
9月	2nd考试，模块3学习
10月	模块4学习
11月	3th考试，final project，模块5学习
12月	模块6学习，选修课学习，3th考试，final project