27年CQF课程学什么？了解一下
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CQF课程学什么？今天就和学姐一起来看看吧！
一、课程体系：前导课+6门必修+2门选修+最终实战项目
2027年CQF完整学习体系由前导基础课、6门核心必修课、2门高级选修课、最终实战项目共同构成。2027年新版考纲加大AI量化、机器学习、大数据回测的内容比重，强化代码实操要求。
前导基础课：免费可选，不计入考核。包含微积分、概率统计、金融基础、Python编程入门，适合零基础学员补齐数理与编程短板，入学开通学籍之后即可解锁。
说明：完成全部6门必修模块之后，学员还需要从官方选修课库当中自选2门高级选修课学习，之后完成最终实战项目，才可以完成全部结业要求。
二、六大必修模块详解
模块1：量化金融基础——主打量化底层数理工具，核心讲解布朗运动、伊藤引理、随机微分方程、随机微积分、鞅理论等硬核内容。
客观提示：本模块是整个CQF的数学地基，难度偏高，前导课一定要吃透，否则后面衍生品、机器学习板块很难跟上。
模块2：量化风险与收益——讲解现代投资组合理论、CAPM模型、VaR与CVaR风险度量、蒙特卡洛模拟等内容，本模块结束迎来第一次阶段开卷考试。
模块3：股票与货币——重点学习Black‑Scholes期权定价模型、希腊字母计算、波动率曲面及对冲策略，覆盖股票、外汇衍生品相关实操，本模块结束迎来第二次阶段开卷考试。
模块4：数据科学与机器学习（一）——线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等传统机器学习金融应用，本模块结束迎来第三次阶段开卷考试。
模块5：数据科学与机器学习（二）——神经网络、深度学习、金融时序模型、NLP金融应用等AI量化进阶内容，为2027考纲重点强化板块，无单独模块考试。
模块6：固定收益与信贷——债券定价、各类利率模型、信用风险模型、Copula模型等内容，无单独模块考试；全部必修学完之后开展最终实战项目。
⚠️考核说明：CQF三次阶段考试仅对应模块2、3、4；模块1、5、6没有单独模块测试，全部必修学习完毕之后完成最终实战项目。
✅CQF考试时间
每次入学后，分四次考试：每一期课程都包含4次考核，分别是3次阶段性考试和1个最终项目考试（Final Project）
1月报名入学后，分别在3月、4月、5月、和6月有考试；
6月报名入学后，分别在8月、9月、10月和11月有考试
三、学习顺序建议
零基础考生：先学前导课（数学、Python、金融基础）补齐短板。再按模块顺序从1到6依次学习，不建议跳学。
模块2、3、4学习完毕之后依次完成三次阶段开卷考试；6个必修全部结束后，选2门高级选修课，再投入最终实战项目。
学习过程不能只看课程视频，Python代码实操练习一定要同步跟进，是CQF非常看重的能力。
注：以上基于CQF Institute现行公开课程考纲整理，课程内容请以官方最新公告为准。
