CQF（Certificate in Quantitative Finance）是国际数量金融工程认证，中文名称为国际量化金融分析师，由牛津大学博士、英国皇家科学院研究学者Paul Wilmott于2003年创立。随着金融行业的发展，金融证书得到关注，越来越多的同学开始关注并报考cqf证书。那么2027年CQF考试科目有几门？学什么？今天就和学姐一起来看看吧！
一、CQF考试的科目内容有哪些？
CQF考试共涵盖六门必修课+两门选修课，分三个阶段推进，覆盖量化金融的核心理论到实际应用。
1.入门选修课（前导课程）
CQF为不同基础的学员设置了三门前导选修课：金融学基础、数学基础和Python编程入门。其目的是帮助学员补齐知识短板，若已掌握相关领域可直接跳过。这三门课不参与考试，但能为后续必修课打下扎实基础。
2.必修课模块
六门必修课是CQF的骨架，涉及量化分析的核心工具与实际场景：
模块1：量化金融的基础工具，包括随机微积分、泰勒定理、中心极限定理等。
模块2：风险与回报的定量分析，涵盖投资组合理论、套利定价模型等。
模块3：股票与货币市场的定价策略，学习期权对冲、数值分析法等。
模块4-5：数据科学与机器学习Ⅰ、Ⅱ，聚焦K近邻算法、线性回归、神经网络等。
模块6：固定收益与信贷产品模型，掌握利率模型、固收风险管理等。
3.高级选修课（实战延伸）
在完成必修课后，学员需从十余门选修课中选考两门，占比总分40%。热门选修方向包括：
算法交易Ⅰ/Ⅱ
高级风险管理
量子金融应用
投资组合优化
C++量化编程
考试形式分为三次闭卷笔试与一个实战项目。前三次考试各占20%权重，最终项目占比40%，通过案例研究或建模报告检验综合能力。
CQF考试共涵盖六门必修课+两门选修课，分三个阶段推进，覆盖量化金融的核心理论到实际应用。
1.入门选修课（前导课程）
CQF为不同基础的学员设置了三门前导选修课：金融学基础、数学基础和Python编程入门。其目的是帮助学员补齐知识短板，若已掌握相关领域可直接跳过。这三门课不参与考试，但能为后续必修课打下扎实基础。
2.必修课模块
六门必修课是CQF的骨架，涉及量化分析的核心工具与实际场景：
模块1：量化金融的基础工具，包括随机微积分、泰勒定理、中心极限定理等。
模块2：风险与回报的定量分析，涵盖投资组合理论、套利定价模型等。
模块3：股票与货币市场的定价策略，学习期权对冲、数值分析法等。
模块4-5：数据科学与机器学习Ⅰ、Ⅱ，聚焦K近邻算法、线性回归、神经网络等。
模块6：固定收益与信贷产品模型，掌握利率模型、固收风险管理等。
3.高级选修课（实战延伸）
在完成必修课后，学员需从十余门选修课中选考两门，占比总分40%。热门选修方向包括：
算法交易Ⅰ/Ⅱ
高级风险管理
量子金融应用
投资组合优化
C++量化编程
考试形式分为三次闭卷笔试与一个实战项目。前三次考试各占20%权重，最终项目占比40%，通过案例研究或建模报告检验综合能力。
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二、cqf选修课怎么选？
1、职业方向。
1、职业方向。
计划进入对冲基金搭建策略，优先选“算法交易”；从事风控岗位，选“高级风险管理”；想做量化开发，选“C++量化系统开发”。选修课的名称也会成为简历上的技能标签。
2、和最终实战项目选题保持一致。
2、和最终实战项目选题保持一致。
选修课不需要单独考试，但学习成果会直接体现在Final Project中。如果在选修课里学了算法交易的策略框架，Final Project就可以围绕“用机器学习构建一个日内交易策略”来展开，两门选修和项目形成连贯的技能展示，比分散选课更有说服力。
三、cqf考核方式
CQF的考核全部线上开卷。三次阶段考试分别安排在完成模块1—2后、完成模块3后、完成模块4之后，单次考核各占总成绩的20%；最终实战项目占40%。四项考核需要各自达到合格标准，单次考核达到60分及以上即为合格，阶段考试未通过享有免费补考机会。
考试题型涵盖建模计算、公式推导和Python编程实操。开卷形式意味着你不需要背公式，但需要知道在哪里找到公式、如何套用、如何用代码算出结果。编程题通常是20到50行的代码片段，不需要独立开发完整系统。
模块1、5、6虽然没有单独笔试，但随机微积分的思想会出现在衍生品定价中，深度学习的知识会用于Final Project的策略构建，固收和信贷的模型则可能成为项目的应用场景。
三、cqf考核方式
CQF的考核全部线上开卷。三次阶段考试分别安排在完成模块1—2后、完成模块3后、完成模块4之后，单次考核各占总成绩的20%；最终实战项目占40%。四项考核需要各自达到合格标准，单次考核达到60分及以上即为合格，阶段考试未通过享有免费补考机会。
考试题型涵盖建模计算、公式推导和Python编程实操。开卷形式意味着你不需要背公式，但需要知道在哪里找到公式、如何套用、如何用代码算出结果。编程题通常是20到50行的代码片段，不需要独立开发完整系统。
模块1、5、6虽然没有单独笔试，但随机微积分的思想会出现在衍生品定价中，深度学习的知识会用于Final Project的策略构建，固收和信贷的模型则可能成为项目的应用场景。
