CQF资格考试课程都有哪些呢？
CQF(The Certificate in Quantitative Finance)资格考试，通常指的是国际数量金融工程认证，也叫做国际量化金融分析师资格考试。那么CQF资格考试都有哪些课程安排呢？每个课程的具体考试内容包括哪些呢？
一、CQF考试课程
CQF入门课程包括：数学、金融、Python。CQF的主体知识包括6个模块和高级选修课，分别是：模块1：量化金融基础、模块2：量化风险和收益、模块3：股票和现金、模块4：数据分析和机器学习I、模块5：数据分析和机器学习II、模块6：债券和评级、高级选修课。
二、CQF课程内容
（1）入门课程内容：数学：主要包括量化投资中要用到的基础数理统计知识；金融：主要包括量化投资所必需的基础的金融资产知识；Python：目的在于让学员掌握一门常见的量化投资编程语言。
（2）主体知识
定量金融的构建模块:介绍应用伊藤微积分作为建模框架的规则。学员将使用随机微积分和鞅理论构建工具，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。
量化风险与回报：将了解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，将研究量化风险和回报，研究计量经济学模型（例如ARCH框架）和风险管理指标（例如VaR）以及它们在行业中的使用方式。
股票和货币：将探讨Black-Scholes理论作为一种基于delta对冲和无套利原则的理论和实践定价模型的重要性，将使用不同类型的数学学习股票和货币背景下的理论和结果，使学员熟悉当前使用的技术。
数据科学与机器学习l：将了解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，学员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-最近邻、支持向量机、集成方法等等。
数据科学与机器学习ll：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，将进入自然语言处理和强化学习。学员将学习理论框架，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。
固定收入和信贷：回顾行业内使用的多种利率模型，重点介绍每种模型的实施和局限性。在第二部分中，学员将了解信用以及信用风险模型如何在量化金融中使用，包括结构模型、简化模型以及copula模型。
高级选修课是核心课程的最后一个要素。这些让学员有机会探索与学员最相关或最感兴趣的领域。从以下广泛选择中选择两个选修课以完成CQF资格。作为终身学习图书馆的一部分，学员还可以访问所有高级选修课。
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