CQF的備考資料有哪些？怎么找？
CQF的考試相信大家都不是很陌生了，但是對具體學習所使用的教材和資料不是很清楚，今天就給大家介紹一下，CQF的學習組成部分和所用教材資料！
一、CQF備考分為三個階段
1.準備（可選的入門課程）

2.CQF資格（模塊和選修課程）

3.終身學習（繼續(xù)教育）

可以在1月或6月通過兩個靈活的學習選項開始您的CQF旅程-分別選擇“全日制課程”或“I級和II級”。

二、CQF資格考試的組成
考試分為六個模塊內(nèi)容，兩個選定的高級選修課，三個考試和一個最終項目組成。每次考試都是對您所學知識和技能的實際評估。
單元1-量化金融的構(gòu)建基塊
在第一個模塊中，我們將向您介紹作為模型框架的應用Itô演算的規(guī)則。您將使用隨機演算和mar理論來構(gòu)建工具，并學習如何使用簡單的隨機微分方程及其相關(guān)的Fokker-Planck和Kolmogorov方程

單元2-定量風險與回報
在第二單元中，您將學習Markowitz的經(jīng)典投資組合理論，資本資產(chǎn)定價模型以及這些理論的最新發(fā)展。我們將研究定量風險和回報，研究諸如ARCH框架之類的計量經(jīng)濟學模型和諸如VaR之類的風險管理指標以及它們在行業(yè)中的使用方式。

單元3-股票和貨幣
在第三單元中，我們將探討布萊克-斯科爾斯理論作為建立在Delta標題和無套利原則基礎(chǔ)上的理論和實踐定價模型的重要性。您將使用各種數(shù)學知識來了解股票和貨幣背景下的理論和結(jié)果，以使您熟悉當前使用的技術(shù)。

單元4-數(shù)據(jù)科學與機器學習l
在第四單元中，將向您介紹金融中使用的最新數(shù)據(jù)科學和機器學習技術(shù)。從對該主題的全面概述開始，您將學習基本的數(shù)學工具，然后深入研究監(jiān)督學習的主題，包括回歸方法，k近鄰，支持向量機，集成方法等等。

單元5-數(shù)據(jù)科學與機器學習ll
在第五單元中，您將學習更多用于金融機器學習的方法。從無監(jiān)督學習，深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡開始，我們將進入自然語言處理和強化學習。您將研究理論框架，但更重要的是，分析實際案例研究，探索如何在金融中使用這些技術(shù)。

單元6-固定收益和信用
在第六單元的第一部分中，我們將回顧行業(yè)中使用的多種利率模型，重點是每種模型的實施和局限性。在第二部分中，您將了解信用以及如何在量化金融中使用信用風險模型，包括結(jié)構(gòu)化，簡化形式以及copula模型。

高級選修課
您的高級選修課是我們核心課程的最后一個要素。這些使您有機會探索與您最相關(guān)或最有趣的領(lǐng)域。從下面的廣泛選擇中選擇兩個選修科目，以完成CQF資格。作為終身學習庫的一部分，您還可以訪問所有高級選修課。
其中1-3單元為I級4-6單位為II級通過在六個月內(nèi)完成六個模塊和兩個所選的選修課，可以全面修讀該課程。該選項使您可以立即訪問所有材料和終身學習。

三、考試官方教材
1.Paul Wilmott Introduces Quantitative Finance
2.Paul Wilmott on Quant Finance
3.Paul Wilmott–Frequently Asked Questions
4.Stephen Taylor–Asset Price Dynamics,Volatility and Predictions
5.Peter Jaeckel–Monte Carlo Methods
6.Espen Haug–Models on Models
7.Jon Gregory-The xVA Challenge:Counterparty Credit Risk,Funding,Collateral,and Capital
8.Paul Wilmott–Machine Learning:An Applied Mathematics Introduction
9.Yves Hilpisch–Python in Finance

CQF報名成功并繳納費用后，將收到9本原版教材

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