CQF的課程都是線上進行的,內容涉及大量數學計算,相對來說還是有一定難度的。所以想要報考的人就比較好奇CQF的核心課程是哪些?一共有幾個單元?下面我們一起來看看,跟隨高頓小編一起!
CQF核心課程有6個單元
一、CQF核心課程有幾個單元?
CQF核心課程由六個單元和高級選修課組成。單元2、3和4之后有測驗。在第六單元結束時,所有學員完成一個實操項目,并將他們的理論知識應用于實際的量化金融項目。
單元一:量化金融的基礎知識
資產的隨機行為
•重要的數學工具和結論
•泰勒級數
•中心極限定理
•偏微分方程
•轉移密度函數
•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
單元二:化的風險和收益
•現代投資組合理論
•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
•投資組合優化
•布萊克利特曼模型
•風險監督和巴塞爾條約
•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
•高頻數據
•資產收益:關鍵和經驗數據
•波動模型
單元三:股票和現金
•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
單元四:數據科學和機器學習1
•什么是數學建模?
•機器學習中的數學工具
•監督學習
•線性回歸
•拉索回歸,嶺回歸和彈性網絡回歸
•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
單元五:數據科學和機器學習2
•無監督機器學習
•高級機器學習中的數學工具
•主成分分析
•K-均值
•自組織映射
•人工神經網絡
•神經網絡結構
•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
單元六:固收和信用
•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
•數據分析和校準
•同業拆借利率模型
•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
•關聯結構模型的使用
進一步了解我們的核心課程,及每個課程的詳細介紹,請訪問CQF的官網。

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二、CQF高級選修課有哪些?
在您感興趣的領域進一步提升CQF課程為您提供了進一步學習兩門高級選修課的機會,讓您能夠根據自己的具體職業目標發展自己的技能。高級選修課包括:
•算法交易
•高級程序計算方法
•高級投資組合管理
•高級風險管理
•高級波動性建模
•量化金融的行為學
•C++
•交易對手風險建模
•通過Python來做數據分析
•金融科技
•基于Python的機器
•Python應用
•基于R語言的量化金融
•風險預算
進一步了解我們的高級選修課,以及每個課程的詳細介紹,請訪問CQF官方網站。
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