一、CQF知识体系是什么？
CQF课程的核心是构建完整的量化金融知识体系，这一体系建立在三大基础之上：数学基础、编程能力和金融理论。这三者形成一个稳定的技术三角，缺一不可。数学为量化分析提供理论框架，编程是将数学理论转化为实际模型的工具，金融理论则确保模型能解决真实市场问题。
2026年CQF课程的六大模块覆盖了从基础到前沿的完整知识链：
量化金融基础
量化风险与收益
机器学习与人工智能
数据科学与机器学习
固定收益与利率模型
高级选修模块
二、备考CQF的数学水平要有什么程度？
CQF要求的数学水平大致相当于理工科本科三年级程度，重点掌握三大领域：
1.概率论与数理统计占据数学要求的40%权重，包括：
概率分布（正态、t分布、泊松分布）
大数定律与中心极限定理
假设检验与置信区间
回归分析与方差分析
贝叶斯统计
2.微积分与随机过程约占35%权重，需要熟练掌握：
微分方程（常微分与偏微分）
伊藤积分与随机微分方程
布朗运动与马尔可夫过程
蒙特卡洛方法理论基础
3.线性代数与数值方法约占25%权重，重点包括：
矩阵运算与特征值分解
奇异值分解与应用
线性方程组数值解法
优化理论基础
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三、CQF考试对Python的要求是什么？
1.数据处理与分析能力是基础中的基础：
熟练使用Pandas进行金融数据清洗与预处理
掌握NumPy进行数值计算与数组操作
能够使用Matplotlib/Seaborn实现数据可视化
2.金融模型实现能力是核心要求：
能够将数学公式转化为Python代码
掌握蒙特卡洛模拟、二叉树定价等经典方法
会使用SciPy进行统计分析与优化计算
3.面向对象编程基础提升代码质量：
理解类与对象的概念
能够编写简单的金融模型类
掌握函数编写与模块化编程思想
