關(guān)于CQF，知乎上有個(gè)說法："CFA、FRM、CQF：就是武林界的少林、武當(dāng)、峨眉。"這也難怪，畢竟CQF和CFA、FRM都被稱為金融領(lǐng)域的三大黃金證書。
1 什么是CQF？
CQF的全稱是Certificate in Quantitative Finance，中文翻譯為國際量化金融分析師，是由英國的Paul Wilmott博士在2003年創(chuàng)辦的國際知名的量化金融認(rèn)證。
Dr.Paul Willmott的《數(shù)量金融》是國際上暢銷的量化金融教科書，也是不少學(xué)校的指定教材。CQF還吸引到了量化金融行業(yè)其他知名專家的加入，包括《Python for Finance》的作者Dr. Yves Hilpisch ， 《Big Data and Machine Learning in Quantitative Investment》的作者Tony Guida等。
高頓教育是CQF在中國唯一的合作伙伴。報(bào)名CQF之后，除了能看到CQF協(xié)會(huì)官方的英文原版課程，也能看到高頓的中文輔助課程。
可以通過一個(gè)對比的例子來進(jìn)一步了解CQF. CFA和CQF都會(huì)講到現(xiàn)代投資組合理論，學(xué)CFA你會(huì)知道收益和風(fēng)險(xiǎn)要一起衡量，分散投資能縮小風(fēng)險(xiǎn)等概念；學(xué)CQF，你可以自己動(dòng)手計(jì)算投資組合里面每個(gè)資產(chǎn)的配置比例，從而在相同收益的情況下，最小化風(fēng)險(xiǎn)。
每年都有不少CQF的學(xué)員，通過學(xué)習(xí)進(jìn)入量化金融行業(yè)；也有很多量化金融行業(yè)的CQF學(xué)員，通過學(xué)習(xí)，系統(tǒng)化自己的量化金融知識，提升專業(yè)能力。
2 CQF持證人都在哪里工作？
CQF在國際上贏得了一致的認(rèn)可和高度贊譽(yù)，如今，在90多個(gè)國家/地區(qū)的最大金融機(jī)構(gòu)工作的5,500多名專業(yè)人員擁有CQF證書。
同時(shí)其學(xué)員絕大部分就職于高盛、美林、摩根、匯豐、花旗、巴克萊、荷蘭銀行、美洲銀行、國際清算銀行、畢馬威等。
活躍在各個(gè)領(lǐng)域，包括模型驗(yàn)證，定量分析，衍生工具，交易，基金管理，定量和股權(quán)研究，合規(guī)性，經(jīng)濟(jì)學(xué)和學(xué)術(shù)界。
來源：CQF官網(wǎng)
相信很多人看到CQF持證人從事數(shù)據(jù)科學(xué)家、集團(tuán)內(nèi)審、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)咨詢、審計(jì)師的工作會(huì)抱有疑問。
這真的可能嗎？
答案當(dāng)然是可能的，而之所以持證人能有這么多種工作的選擇，這個(gè)還得從CQF的課程體系來說。
3 CQF到底學(xué)什么？
CQF資格考試由六個(gè)模塊，兩個(gè)選定的高級選修課，三個(gè)考試和一個(gè)最終項(xiàng)目組成。
| 必修課 | 內(nèi)容 | |
| 模塊1-定量金融的構(gòu)建模塊 |
資自隨機(jī)行為 重要的教學(xué)工具和結(jié)論 泰勒級數(shù) 中心極限定理 偏微分方程 轉(zhuǎn)移密度函數(shù) 普朗克和科爾莫戈羅夫方程 隨機(jī)微積分及其引理 隨機(jī)微分方程的求解 資產(chǎn)定價(jià)的二項(xiàng)模型 |
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| 模塊2-量化風(fēng)險(xiǎn)與回報(bào) |
現(xiàn)代投資組合理論 資本市場資產(chǎn)定價(jià)模型 夏普比率和風(fēng)險(xiǎn)的市場定價(jià) 無風(fēng)險(xiǎn)價(jià)格套利策略 投資組合優(yōu)化 布萊克利特曼模型 風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)督和巴塞爾條約 風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值和虧損預(yù)期 抵押品和保證金 流動(dòng)資產(chǎn)負(fù)債管理 波動(dòng)性過濾 高頻教據(jù) 資產(chǎn)收益:關(guān)鍵和經(jīng)驗(yàn)教據(jù) 波動(dòng)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(fēng)險(xiǎn)管理 期權(quán)策略 歐式行權(quán)和美式期權(quán) 有限差分法 蒙特卡羅模擬 奇異期權(quán) 波動(dòng)率套利策略 吉爾薩諾夫理論 高級風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo) 衍生品市場 完全競爭市場中的高級波動(dòng)性建模 非概率波動(dòng)模型 |
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| 模塊4-數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)l |
什么是數(shù)學(xué)建模? 機(jī)器學(xué)習(xí)種的數(shù)學(xué)工具 監(jiān)督學(xué)習(xí) 線性回歸 拉索回歸,嶺回歸和單性網(wǎng)絡(luò)回歸 邏輯回歸 K近鄰策略 樸素貝葉斯分類 支持向量機(jī) 決策樹 集成模型 Python-Scikit庫 |
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| 模塊5-數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)ll |
無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí) 高級機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)工具 主成分分析 K-均值 自組織映射 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 自然語言處理 深度學(xué)習(xí)和NLP工具 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的風(fēng)險(xiǎn)敏感性 量化投資的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)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(chǎn)品和市場 收益率,久期和凸性 隨機(jī)利率模型 利率的隨機(jī)方法 數(shù)據(jù)分析和校準(zhǔn) 同業(yè)拆借利率模型 標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)管理模型 結(jié)構(gòu)化模型 簡化模型和風(fēng)險(xiǎn)率 信用風(fēng)險(xiǎn)和信用衍生品 X-值調(diào)整(CVA,DVA,FVA,MVA) CDS定價(jià)和市場方法 違約風(fēng)險(xiǎn),結(jié)構(gòu)性和簡化形式 關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)模型的使用 |
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| 高級必修課 | 內(nèi)容 | |
| 算法交易 |
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備;回測;結(jié)果分析和優(yōu)化 新建一個(gè)算法 另類方法:配對交品;期權(quán);新分析工具 算法交易的職業(yè)路徑 |
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| 高級風(fēng)險(xiǎn)管理 |
巴塞爾協(xié)議:巴塞爾協(xié)議I,II and III 風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值和虧損預(yù)期 最小資本要求2016 橫向流動(dòng)性(LH) 風(fēng)險(xiǎn)和相關(guān)性 極位理論 交易對手信用風(fēng)險(xiǎn)協(xié)議 流動(dòng)性的動(dòng)態(tài)性質(zhì) |
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| 高級波動(dòng)率模型 |
傅里葉變換 復(fù)變函數(shù) 隨機(jī)波動(dòng)性 跳躍擴(kuò)散 |
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| 交易對手風(fēng)險(xiǎn)建模 |
信用風(fēng)險(xiǎn)和信用衍生品 CVA,DVA,FVA 交易對手風(fēng)險(xiǎn)的利率-動(dòng)態(tài)模型和建模 利率互換CVA和動(dòng)態(tài)模型實(shí)施 |
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| 復(fù)雜計(jì)算方法 |
有限差分法及其在BVP中的應(yīng)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(jié)構(gòu) 基于NumPy的數(shù)據(jù)分析 基于Pandas的金融數(shù)據(jù)時(shí)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(xué) |
兩個(gè)系統(tǒng)理論 行為偏差;啟發(fā)式過程;框架效應(yīng)和分組過程 虧損厭惡VS風(fēng)險(xiǎn)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(jī)控制進(jìn)行動(dòng)態(tài)投資組合優(yōu)化 使用篩選將視圖與市場數(shù)據(jù)結(jié)合起來 了解行為偏差和應(yīng)對 開發(fā)新的組合風(fēng)險(xiǎn)管理 |
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| Python應(yīng)用 |
基礎(chǔ)量化方案 數(shù)據(jù)和文件處理 用戶定義函數(shù)以及強(qiáng)大的概率和統(tǒng)計(jì)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(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)類型 常見的函數(shù) 動(dòng)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(wù)產(chǎn)業(yè)鏈 金融科技社群 金融科技技術(shù)–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(jī)器學(xué)習(xí) |
使用線性回歸預(yù)測金融資產(chǎn)的價(jià)格和收益 蒙特卡羅模擬在美式期權(quán)定價(jià)中的應(yīng)用 利用邏輯回歸來處理分類問題 利用分類問題來預(yù)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?qū)ο蠼榻B–簡單的類和對象 數(shù)組和字符串 |
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課程的內(nèi)容和CFA以及FRM都有一定的重合，但都更深。
CQF學(xué)習(xí)能夠?qū)W習(xí)到的內(nèi)容非常廣，大致來說可以說是以傳統(tǒng)的金融工程為基礎(chǔ)，在疊加最前沿的金融領(lǐng)域的課程。
所以CQF的課程每年定期更新。實(shí)際上課的時(shí)候，老師都會(huì)更新講義，而課程是老師講課直播錄制的網(wǎng)課，因此老師更新講義也會(huì)帶來課程的更新。
CQF的另外一個(gè)特點(diǎn)是終身學(xué)習(xí)，而CQF的學(xué)員也可以終身看課。同時(shí)，CQF有很多選修的課程也非常經(jīng)典，部分參考如下：
量化的行為金融學(xué)，基于R語言的量化金融，高級投資組合管理，風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算，Python應(yīng)用，金融科技，基于Python的機(jī)器學(xué)習(xí)，C++，算法交易，高級風(fēng)險(xiǎn)管理，高級波動(dòng)率模型，交易對手風(fēng)險(xiǎn)建模，復(fù)雜計(jì)算方法，基于Python的數(shù)據(jù)分析。
上面說到CQF和CFA/FRM都有一些重合的地方，但CQF更加側(cè)重金融和科技的結(jié)合，特別是計(jì)算機(jī)編程技術(shù)。
4 如何成為CQF持證人？
CQF的報(bào)名是申請審核制，也很像國外的碩士課程。
目前國內(nèi)是和高頓教育合作，提交報(bào)名表給到高頓的課程顧問老師，然后高頓會(huì)協(xié)助提交給協(xié)會(huì)來申請報(bào)名，報(bào)名審核確認(rèn)之后，協(xié)會(huì)才會(huì)給到報(bào)名確認(rèn)文件和付款鏈接。
需要注意的是CQF每年有兩次入學(xué)機(jī)會(huì)–每次從1月或6月開始。
具體的報(bào)考要求如下：CQF學(xué)員應(yīng)對金融具有強(qiáng)烈的興趣，并具備一定的分析技能。CQF要求學(xué)員具備一定的數(shù)學(xué)水平。報(bào)名需提交申請表。當(dāng)然，如果數(shù)學(xué)或者編程基礎(chǔ)偏弱；CQF也安排了相關(guān)前導(dǎo)課，Primer，可以提早報(bào)名，提前看課來預(yù)習(xí)和準(zhǔn)備。
至于CQF的費(fèi)用，不同的國家都不太一樣。在美國是2萬美金左右；
在英國和歐洲不包括VAT（增值稅）大概是1.6萬美金，加上VAT也是2萬美金左右；在國內(nèi)，25年的報(bào)考價(jià)格是72800人民幣，提早報(bào)名有少許早鳥優(yōu)惠，相對國外已經(jīng)便宜很多了。不過CQF的費(fèi)用是包括課程，考試，教材，證書等費(fèi)用一起的，不會(huì)再另外收費(fèi)了，都比起來不必CFA貴多少。
為什么CQF這么貴？
價(jià)格問題往往取決于對比對象。CQF對標(biāo)的是海外金融碩士課程，從老師配置到課程設(shè)置都高度一致，但海外碩士課程學(xué)費(fèi)一般4萬美金左右，CQF作為一個(gè)半年學(xué)期的課程，于是就把自己定價(jià)為2萬美金了。
為了兼顧發(fā)展中國家的學(xué)習(xí)，中國目前有一個(gè)特殊的優(yōu)惠額度，相對低了很多了。
5 CQF考試流程介紹
CQF項(xiàng)目一共包含3次考試和最終的project，以2019年的6月報(bào)名參加CQF的項(xiàng)目為例，每門考試的開始時(shí)間如下：
第一次考試：完成第一門和第二門必修課；第二次考試：完成第三門必修課；第三次考試：第5門必修課開始兩周之后；Final Project: 在第5門必修課程接近尾聲的時(shí)候開始。
前面三次考試持續(xù)的時(shí)間為兩周，F(xiàn)inal Project約為兩個(gè)月。前面三次考試為總分權(quán)重的20%，最后的project為40%。
| 月份 | CQF學(xué)習(xí)事項(xiàng) | |
| 1月 | 1st入學(xué)，模塊1學(xué)習(xí)，final project考試 | |
| 2月 | 模塊2學(xué)習(xí) | |
| 3月 | 1st考試，模塊3學(xué)習(xí) | |
| 4月 | 1st考試，模塊4學(xué)習(xí) | |
| 5月 | 模塊5學(xué)習(xí) | |
| 6月 | 2nd入學(xué)，模塊6&選修課學(xué)習(xí)，3th考試，final project | |
| 7月 | 3th考試，模塊1學(xué)習(xí) | |
| 8月 | 1st考試，模塊2學(xué)習(xí) | |
| 9月 | 2nd考試，模塊3學(xué)習(xí) | |
| 10月 | 模塊4學(xué)習(xí) | |
| 11月 | 3th考試，final project，模塊5學(xué)習(xí) | |
| 12月 | 模塊6學(xué)習(xí)，選修課學(xué)習(xí)，3th考試，final project | |
考試的形式都是開卷考試，基本上是老師的上課或者習(xí)題課講過的內(nèi)容進(jìn)行深化。
最后的project有多個(gè)題目的選擇，可以依據(jù)個(gè)人興趣和選修課選擇的內(nèi)容進(jìn)行選擇，
無論是前三次考試還是最后的project，每個(gè)考試大概都是兩個(gè)大題，多個(gè)小題，考試總分為100分，每個(gè)小題根據(jù)難易程度占不同的權(quán)重。
在提交考試答案以后，兩周后考試官方會(huì)給出老師的評分。
考試通過的分?jǐn)?shù)為60分，如果考試沒有達(dá)到60分，那么需要進(jìn)行補(bǔ)考，如果補(bǔ)考通過了，不管成績?nèi)绾味际?0分。
考試成績的評分是按照每一個(gè)小題答案的準(zhǔn)確性進(jìn)行評定的，最后的得分就是每一個(gè)小題的準(zhǔn)確性乘以對應(yīng)的權(quán)重。
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