我國量化投資市場穩(wěn)步增長，關于量化的人才市場更是應接不暇?，F(xiàn)如今無論業(yè)界內(nèi)外都喜歡將CQF的量化分析技術充分應用于實際工作中，都說CQF的費用不便宜！2022年值得一考嗎？我們共同來看看！
一、CQF的費用不便宜！2022年值得一考嗎？
價格貴不貴，就是看考生要對比的對象。CQF可以對比的是海外金融碩士項目，從老師配置到課程的模式都基本一致，國外碩士課程費用一般在四萬美金左右，CQF作為一學期的課程，所以價格定在了20000美金。
實際上，為了平衡發(fā)展中國家的學習，中國目前提供了一個特別優(yōu)惠，但是這個價格最近即將到期。實際上，CQF的教學費用包括在總費用中，在美國就是大約兩萬美金；而在英國和歐洲則不包括VAT，大約16000美金，VAT加上VAT也是20000美元左右；目前國內(nèi)的售價是63800元(包含課程費用.高頓中文輔助課程.教學費用)。
二、2022的入學時間及申請流程
CQF每年有兩次入學機會，，一般是在1月和6月。2022年最新的入學時間是1月25日，如果有變更，協(xié)會會提前通知。可以關注http://rosannapuentes.com/cqf/關于CQF最新的動態(tài)！
1）高頓CQF顧問協(xié)助考生提交并提交申請。
2）提交的申請書，考生必須提供正確的姓名、聯(lián)系方式及其他申請要求。（考生保證并聲明所提交的資料正確無誤，根據(jù)考生所在國家并訂立具有法律約束力的合同）
3）如考生符合條件，將會在未來48小時內(nèi)收到確認電郵，確認初步入學通知。
4）最后協(xié)會要求你提供一份簡短的報名表格，接受你的入學申請。付款成功后，考生就可以參加課程的學習，并開始CQF的旅途。
三、CQF的學習內(nèi)容
CQF資格認證階段包括六個模塊.兩個高級選修課程，三個考核部分和一個最終考核。
一級
第一部分：量化財務構建基礎。
第二部分：風險數(shù)量與收益。
第三部分：股票和貨幣。
二級
第四部分：數(shù)據(jù)科學和機器學習(1)
第五部分：數(shù)據(jù)科學和機器學習(2)
第六部分：固定收入和信貸。
高級課程（選修課程）
附：CQF各模塊的簡介
模塊一（量化金融的基礎知識）
在模塊一，我們將向您介紹一些基 礎量化模型。您將使用隨機計算作 為工具，并學習如何使用簡單的隨 機微分方程及其相關的普朗克和科 爾莫戈羅夫方程。
• 資產(chǎn)的隨機行為 • 重要的數(shù)學工具和結論 • 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 • 隨機微積分及其引理 • 隨機微分方程的求解 • 資產(chǎn)定價的二項模
模塊二（量化的風險和收益）
在模塊二，您將學習馬科維茨的經(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 將研究定量風險和收益，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。 • 現(xiàn)代投資組合理論 • 資本市場資產(chǎn)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(chǎn)負債管理 • 波動性過濾 • 高頻數(shù)據(jù) • 資產(chǎn)收益: 關鍵和經(jīng)驗數(shù)據(jù) • 波動模
模塊三（股票和現(xiàn)金）
在模塊三, 我們將探討布萊克-斯科 爾斯理論作為基于定價和無套利原 則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果， 以使您熟悉當前使用的技術。 • 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
模塊四（數(shù)據(jù)科學和機器學習1）
在模塊四，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。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。 • 什么是數(shù)學建模? • 機器學習中的數(shù)學工具 • 監(jiān)督學習 • 線性回歸 • 拉索回歸，嶺回歸和彈性網(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 -
模塊五（數(shù)據(jù)科學和機器學習2）
在模塊五，您將學習更多用于金融 機器學習的方法。從無監(jiān)督開始學 習，深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡，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。 • 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 • 量子計算在金融的應用 • Tensorflow - Python
模塊六（固收和信用）
在模塊六的第一部分中，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，您將學習信用以及如何在量化 金融中使用信用風險模型，包括結構 化，簡化形式以及關聯(lián)結構模型。 • 固收產(chǎn)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(diào)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
高級選修課（選修）
CQF課程為你提供了進一步學習兩門高級選修課的機會，讓你能夠根據(jù)自己的具體職業(yè)目標發(fā)展自己的技能。
•高級機器學習
•高級投資組合管理
•高級風險管理
•高級波動性建模
•算法自動化交易I•算法自動化交易II
•量化相關的行為金融學
•C++
•交易對手風險建模
•金融科技
•數(shù)值計算方法
•基于R語言的量化金融
•風險預算:風控下的投資組合構建

以上就是【2022年CQF怎么培訓？有什么方式？】的全部解答，如果你想要學習更多這方面的【CQF國際數(shù)量金融工程師】的知識，歡迎大家前往高頓CQF頻道! 

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