1 什么是CQF?

2 CQF持證人都在哪里工作?
3 CQF到底學什么?
必修課 | 內容 | |
模塊1-定量金融的構建模塊 |
資自隨機行為 重要的教學工具和結論 泰勒級數(shù) 中心極限定理 偏微分方程 轉移密度函數(shù) 普朗克和科爾莫戈羅夫方程 隨機微積分及其引理 隨機微分方程的求解 資產定價的二項模型 |
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模塊2-量化風險與回報 |
現(xiàn)代投資組合理論 資本市場資產定價模型 夏普比率和風險的市場定價 無風險價格套利策略 投資組合優(yōu)化 布萊克利特曼模型 風險監(jiān)督和巴塞爾條約 風險價值和虧損預期 抵押品和保證金 流動資產負債管理 波動性過濾 高頻教據(jù) 資產收益:關鍵和經(jīng)驗教據(jù) 波動模型 |
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模塊3-股票和貨幣 |
布萊克-斯科爾斯模型 對沖和風險管理 期權策略 歐式行權和美式期權 有限差分法 蒙特卡羅模擬 奇異期權 波動率套利策略 吉爾薩諾夫理論 高級風險指標 衍生品市場 完全競爭市場中的高級波動性建模 非概率波動模型 |
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模塊4-數(shù)據(jù)科學與機器學習l |
什么是數(shù)學建模? 機器學習種的數(shù)學工具 監(jiān)督學習 線性回歸 拉索回歸,嶺回歸和單性網(wǎng)絡回歸 邏輯回歸 K近鄰策略 樸素貝葉斯分類 支持向量機 決策樹 集成模型 Python-Scikit庫 |
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模塊5-數(shù)據(jù)科學與機器學習ll |
無監(jiān)督機器學習 高級機器學習中的數(shù)學工具 主成分分析 K-均值 自組織映射 人工神經(jīng)網(wǎng)絡 神經(jīng)網(wǎng)絡結構 自然語言處理 深度學習和NLP工具 強化學習 強化學習的風險敏感性 量化投資的機器學習實例 基于AI的Algo交易策略 Tensorflow-Python |
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模塊6-固定收入和信貸 |
固收產品和市場 收益率,久期和凸性 隨機利率模型 利率的隨機方法 數(shù)據(jù)分析和校準 同業(yè)拆借利率模型 標準風險管理模型 結構化模型 簡化模型和風險率 信用風險和信用衍生品 X-值調整(CVA,DVA,FVA,MVA) CDS定價和市場方法 違約風險,結構性和簡化形式 關聯(lián)結構模型的使用 |
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高級必修課 | 內容 | |
算法交易 |
數(shù)據(jù)準備;回測;結果分析和優(yōu)化 新建一個算法 另類方法:配對交品;期權;新分析工具 算法交易的職業(yè)路徑 |
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高級風險管理 |
巴塞爾協(xié)議:巴塞爾協(xié)議I,II and III 風險價值和虧損預期 最小資本要求2016 橫向流動性(LH) 風險和相關性 極位理論 交易對手信用風險協(xié)議 流動性的動態(tài)性質 |
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高級波動率模型 |
傅里葉變換 復變函數(shù) 隨機波動性 跳躍擴散 |
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交易對手風險建模 |
信用風險和信用衍生品 CVA,DVA,FVA 交易對手風險的利率-動態(tài)模型和建模 利率互換CVA和動態(tài)模型實施 |
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復雜計算方法 |
有限差分法及其在BVP中的應用 根值算法 插值 數(shù)值積分 |
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基于Python的數(shù)據(jù)分析 |
Python和數(shù)據(jù)結構 基于NumPy的數(shù)據(jù)分析 基于Pandas的金融數(shù)據(jù)時間序列分析 靜態(tài)和交互式金融數(shù)據(jù)可視化 |
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量化的行為金融學 |
兩個系統(tǒng)理論 行為偏差;啟發(fā)式過程;框架效應和分組過程 虧損厭惡VS風險厭惡;SP/A理論 線性和非線性 |
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高級投資組合管理 |
使用隨機控制進行動態(tài)投資組合優(yōu)化 使用篩選將視圖與市場數(shù)據(jù)結合起來 了解行為偏差和應對 開發(fā)新的組合風險管理 |
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Python應用 |
基礎量化方案 數(shù)據(jù)和文件處理 用戶定義函數(shù)以及強大的概率和統(tǒng)計庫 |
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基于R語言的量化金融 |
R語言的安裝和入門介紹 理解數(shù)據(jù)結構和數(shù)據(jù)類型 常見的函數(shù) 動手寫腳本和代碼 一些常見的異常和處理 |
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金融科技 |
R金融科技入門介紹 金融科技-打破現(xiàn)有金融服務產業(yè)鏈 金融科技社群 金融科技技術–區(qū)塊鏈;加密貨幣;大數(shù)據(jù)102;AI 102 金融科技方案 金融科技的未來 |
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基于Python的機器學習 |
使用線性回歸預測金融資產的價格和收益 蒙特卡羅模擬在美式期權定價中的應用 利用邏輯回歸來處理分類問題 利用分類問題來預測市場收益 |
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C++ |
C++入門和環(huán)境搭建 控制流和格式化–文件管理和數(shù)據(jù)輸出 函數(shù)–頭文件和源文件 面向對象介紹–簡單的類和對象 數(shù)組和字符串 |
4 如何成為CQF持證人?
5 CQF考試流程介紹
月份 | CQF學習事項 | |
1月 | 1st入學,模塊1學習,final project考試 | |
2月 | 模塊2學習 | |
3月 | 1st考試,模塊3學習 | |
4月 | 1st考試,模塊4學習 | |
5月 | 模塊5學習 | |
6月 | 2nd入學,模塊6&選修課學習,3th考試,final project | |
7月 | 3th考試,模塊1學習 | |
8月 | 1st考試,模塊2學習 | |
9月 | 2nd考試,模塊3學習 | |
10月 | 模塊4學習 | |
11月 | 3th考試,final project,模塊5學習 | |
12月 | 模塊6學習,選修課學習,3th考試,final project |
