CQF是量化金融业全球性的的国际资格认证之一,想必大家都多少了解了学习CQF量化需要一定的数学和编程的基础,那么更具体点,今天小编就把CQF需要学习的内容掰开来,揉碎了,细分一下2022年CQF量化投资分析师到底学点什么内容!
一、2022年CQF量化投资分析师到底学点什么?
CQF的准备阶段(三门前导课)这些入门课程包括长达12小时的强化训练,为学员提供开始课程所需的准备。
1)数学前导课
量化金融所需的数学预备知识,包括:•简单微积分
•基础微分方程
•线性代数
•概率论
•统计学
2)Python前导课
从零开始学习Python编程:•Python语法
•标准的数学函数
•SciPy库和NumPy库
•好的编程习惯
•编码和调试
3)金融前导课
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
•金融资产入门
二、细分CQF课程内容
模块一(量化金融的基础知识)
在模块一,我们将向您介绍一些基 础量化模型。您将使用随机计算作 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。
• 资产的随机行为 • 重要的数学工具和结论 • 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
模块二(量化的风险和收益)
在模块二,您将学习马科维茨的经 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。我们 将研究定量风险和收益,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。 • 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 • 高频数据 • 资产收益: 关键和经验数据 • 波动模
模块三(股票和现金)
在模块三, 我们将探讨布莱克-斯科 尔斯理论作为基于定价和无套利原 则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。 • 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
模块四(数据科学和机器学习1)
在模块四,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。 • 什么是数学建模? • 机器学习中的数学工具 • 监督学习 • 线性回归 • 拉索回归,岭回归和弹性网络回 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 -
模块五(数据科学和机器学习2)
在模块五,您将学习更多用于金融 机器学习的方法。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。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。 • 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 • 量子计算在金融的应用 • Tensorflow - Python
模块六(固收和信用)
在模块六的第一部分中,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。 • 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
高级选修课(选修)
CQF课程为你提供了进一步学习两门高级选修课的机会,让你能够根据自己的具体职业目标发展自己的技能。
•高级机器学习
•高级投资组合管理
•高级风险管理
•高级波动性建模
•算法自动化交易I•算法自动化交易II
•量化相关的行为金融学
•C++
•交易对手风险建模
•金融科技
•数值计算方法
•基于R语言的量化金融
•风险预算:风控下的投资组合构建
三、2022年CQF报名流程(你没看错只要三步)
第1步,在线申请:高顿教育顾问将协助您在线提交报名资料;
第2步,报名确认:如果符合报名条件,48小时内您将收到邮件确认的初步录取通知;
第3步,最终录取:我们将要求您提交一份简短的报名表,接受您的入学申请。首次付款后,您可以访问课程并开始学习报名。
目前国内是和高顿教育合作,提交报名表给到高顿的CQF课程顾问,然后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。
报名网址://m.greasyrabbit.com/cqf/
 
以上就是【2022年CQF量化投资分析师到底学点什么?】的全部解答,如果你想要学习更多这方面的【CQF国际数量金融工程师】的知识,欢迎大家前往高顿CQF频道
CQF协会官方负责人带来的证书介绍,来看看CQF证书到底是什么?
预约入口:https://jinshuju.net/f/FNNlQj?x_field_1=zimIfy7VzuQzZFnIfu