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!

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

•抵押品和增加金

•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。

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。