量化投資分析師的科目是什么?備考資料有哪些?對(duì)于量化投資分析師這個(gè)詞匯,相信大家已經(jīng)很熟悉了,今天就帶大家了解一下,量化投資分析師的科目和備考資料選擇,快來(lái)關(guān)注吧!
 

量化投資分析師課程分為三個(gè)大階段

1.準(zhǔn)備(可選的入門課程)
2.CQF資格(模塊和選修課程)
3.終身學(xué)習(xí)(繼續(xù)教育)
可以在1月或6月通過兩個(gè)靈活的學(xué)習(xí)選項(xiàng)開始您的CQF旅程-分別選擇“全日制課程”或“I級(jí)和II級(jí)”。

量化投資分析師的科目構(gòu)成

考試分為六個(gè)模塊內(nèi)容,兩個(gè)選定的高級(jí)選修課,三個(gè)考試和一個(gè)最終項(xiàng)目組成。每次考試都是對(duì)您所學(xué)知識(shí)和技能的實(shí)際評(píng)估。
單元1-量化金融的構(gòu)建基塊
在第一個(gè)模塊中,我們將向您介紹作為模型框架的應(yīng)用Itô演算的規(guī)則。您將使用隨機(jī)演算和mar理論來(lái)構(gòu)建工具,并學(xué)習(xí)如何使用簡(jiǎn)單的隨機(jī)微分方程及其相關(guān)的Fokker-Planck和Kolmogorov方程
單元2-定量風(fēng)險(xiǎn)與回報(bào)
在第二單元中,您將學(xué)習(xí)Markowitz的經(jīng)典投資組合理論,資本資產(chǎn)定價(jià)模型以及這些理論的最新發(fā)展。我們將研究定量風(fēng)險(xiǎn)和回報(bào),研究諸如ARCH框架之類的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型和諸如VaR之類的風(fēng)險(xiǎn)管理指標(biāo)以及它們?cè)谛袠I(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(biāo)題和無(wú)套利原則基礎(chǔ)上的理論和實(shí)踐定價(jià)模型的重要性。您將使用各種數(shù)學(xué)知識(shí)來(lái)了解股票和貨幣背景下的理論和結(jié)果,以使您熟悉當(dāng)前使用的技術(shù)。
單元4-數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)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(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。從對(duì)該主題的全面概述開始,您將學(xué)習(xí)基本的數(shù)學(xué)工具,然后深入研究監(jiān)督學(xué)習(xí)的主題,包括回歸方法,k近鄰,支持向量機(jī),集成方法等等。
單元5-數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)ll
在第五單元中,您將學(xué)習(xí)更多用于金融機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。從無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始,我們將進(jìn)入自然語(yǔ)言處理和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。您將研究理論框架,但更重要的是,分析實(shí)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(diǎn)是每種模型的實(shí)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(fēng)險(xiǎn)模型,包括結(jié)構(gòu)化,簡(jiǎn)化形式以及copula模型。
高級(jí)選修課
您的高級(jí)選修課是我們核心課程的最后一個(gè)要素。這些使您有機(jī)會(huì)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(gè)選修科目,以完成CQF資格。作為終身學(xué)習(xí)庫(kù)的一部分,您還可以訪問所有高級(jí)選修課。
其中1-3單元為I級(jí)4-6單位為II級(jí)通過在六個(gè)月內(nèi)完成六個(gè)模塊和兩個(gè)所選的選修課,可以全面修讀該課程。該選項(xiàng)使您可以立即訪問所有材料和終身學(xué)習(xí)。
 

量化投資分析師的官方教材

CQF報(bào)名成功并繳納費(fèi)用后,將收到9本原版教材
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
 
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