一、前导选修课：夯实基础
CQF项目为初学者设计了三种前导课程，包括金融、数学和Python编程基础。这些课程不设考试，纯为帮助基础薄弱的学员顺利过渡到正式课程。如果考生已经具备这三个领域的知识，可以直接开始核心必修课的学习。
二、核心必修模块：构建量化知识体系
CQF的6门核心必修课是课程的精华所在，循序渐进地讲解了量化金融的核心知识领域：
模块1：量化金融的构建基块：聚焦金融数学基础，包括随机过程、蒙特卡洛模拟等基本工具
模块2：定量风险与回报：深入探讨风险管理核心方法，如VaR计算、极值理论和投资组合理论
模块3：股票和货币：解析股票与外汇市场的量化交易逻辑与定价模型
模块4：数据科学与机器学习Ⅰ：入门监督学习、无监督学习等基础算法原理及应用
模块5：数据科学与机器学习Ⅱ：进阶学习神经网络、深度学习在金融中的应用，2026年内容将新增Transformer在量化预测中的应用
模块6：固定收益和信贷：涵盖债券、信用衍生品定价，2026年将新增ESG因子整合方法
CQF项目为初学者设计了三种前导课程，包括金融、数学和Python编程基础。这些课程不设考试，纯为帮助基础薄弱的学员顺利过渡到正式课程。如果考生已经具备这三个领域的知识，可以直接开始核心必修课的学习。
二、核心必修模块：构建量化知识体系
CQF的6门核心必修课是课程的精华所在，循序渐进地讲解了量化金融的核心知识领域：
模块1：量化金融的构建基块：聚焦金融数学基础，包括随机过程、蒙特卡洛模拟等基本工具
模块2：定量风险与回报：深入探讨风险管理核心方法，如VaR计算、极值理论和投资组合理论
模块3：股票和货币：解析股票与外汇市场的量化交易逻辑与定价模型
模块4：数据科学与机器学习Ⅰ：入门监督学习、无监督学习等基础算法原理及应用
模块5：数据科学与机器学习Ⅱ：进阶学习神经网络、深度学习在金融中的应用，2026年内容将新增Transformer在量化预测中的应用
模块6：固定收益和信贷：涵盖债券、信用衍生品定价，2026年将新增ESG因子整合方法
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三、高级选修课：专业化发展方向
完成核心必修课后，学员需要选择两门高级选修课。
这些课程紧跟行业前沿，常见的包括高级风险管理技术、算法交易策略、量化投资组合管理等。
2026年的选修课还新增了量子计算金融、加密货币量化策略等前沿内容。
选修课在总分中占据40%的权重，对最终成绩影响显著。
CQF考试形式与时间安排
CQF的考核不是"一考定胜负"，而是分为三次考试和一个最终项目。
所有考试均为开卷形式，由两个大题和多个小题组成，满分100分，60分即为合格。
前面三次考试各占总成绩权重的20%，最后的最终项目占比40%。
完成核心必修课后，学员需要选择两门高级选修课。
这些课程紧跟行业前沿，常见的包括高级风险管理技术、算法交易策略、量化投资组合管理等。
2026年的选修课还新增了量子计算金融、加密货币量化策略等前沿内容。
选修课在总分中占据40%的权重，对最终成绩影响显著。
CQF考试形式与时间安排
CQF的考核不是"一考定胜负"，而是分为三次考试和一个最终项目。
所有考试均为开卷形式，由两个大题和多个小题组成，满分100分，60分即为合格。
前面三次考试各占总成绩权重的20%，最后的最终项目占比40%。
