CQF的资料有哪些？怎么学习？CQF的考试相信大家都不是很陌生了，但是对具体学习所使用的教材和资料不是很清楚，今天就给大家介绍一下，CQF的课程组成部分和所用的资料！
一、CQF学习周期分为三个大阶段
1.准备（可选的入门课程）
2.CQF资格（模块和选修课程）
3.终身学习（继续教育）
可以在1月或6月通过两个灵活的学习选项开始您的CQF旅程-分别选择“全日制课程”或“I级和II级”。
二、CQF课程组成科目
考试分为六个模块内容，两个选定的高级选修课，三个考试和一个最终项目组成。每次考试都是对您所学知识和技能的实际评估。
单元1-量化金融的构建基块
在第一个模块中，我们将向您介绍作为模型框架的应用Itô演算的规则。您将使用随机演算和mar理论来构建工具，并学习如何使用简单的随机微分方程及其相关的Fokker-Planck和Kolmogorov方程
单元2-定量风险与回报
在第二单元中，您将学习Markowitz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。我们将研究定量风险和回报，研究诸如ARCH框架之类的计量经济学模型和诸如VaR之类的风险管理指标以及它们在行业中的使用方式。
单元3-股票和货币
在第三单元中，我们将探讨布莱克-斯科尔斯理论作为建立在Delta标题和无套利原则基础上的理论和实践定价模型的重要性。您将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。
单元4-数据科学与机器学习l
在第四单元中，将向您介绍金融中使用的最新数据科学和机器学习技术。从对该主题的全面概述开始，您将学习基本的数学工具，然后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。
单元5-数据科学与机器学习ll
在第五单元中，您将学习更多用于金融机器学习的方法。从无监督学习，深度学习和神经网络开始，我们将进入自然语言处理和强化学习。您将研究理论框架，但更重要的是，分析实际案例研究，探索如何在金融中使用这些技术。
单元6-固定收益和信用
在第六单元的第一部分中，我们将回顾行业中使用的多种利率模型，重点是每种模型的实施和局限性。在第二部分中，您将了解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copula模型。
高级选修课
您的高级选修课是我们核心课程的最后一个要素。这些使您有机会探索与您最相关或最有趣的领域。从下面的广泛选择中选择两个选修科目，以完成CQF资格。作为终身学习库的一部分，您还可以访问所有高级选修课。
其中1-3单元为I级4-6单位为II级通过在六个月内完成六个模块和两个所选的选修课，可以全面修读该课程。该选项使您可以立即访问所有材料和终身学习。
三、CQF协会官方派发教材
1.Paul Wilmott Introduces Quantitative Finance
2.Paul Wilmott on Quant Finance
3.Paul Wilmott–Frequently Asked Questions
4.Stephen Taylor–Asset Price Dynamics,Volatility and Predictions
5.Peter Jaeckel–Monte Carlo Methods
6.Espen Haug–Models on Models
7.Jon Gregory-The xVA Challenge:Counterparty Credit Risk,Funding,Collateral,and Capital
8.Paul Wilmott–Machine Learning:An Applied Mathematics Introduction
9.Yves Hilpisch–Python in Finance
CQF报名成功并缴纳费用后，将收到9本原版教材
