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| 必修课 | 内容 | |
| 模块1-定量金融的构建模块 |
资自随机行为 重要的教学工具和结论 泰勒级数 中心极限定理 偏微分方程 转移密度函数 普朗克和科尔莫戈罗夫方程 随机微积分及其引理 随机微分方程的求解 资产定价的二项模型 |
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| 模块2-量化风险与回报 |
现代投资组合理论 资本市场资产定价模型 夏普比率和风险的市场定价 无风险价格套利策略 投资组合优化 布莱克利特曼模型 风险监督和巴塞尔条约 风险价值和亏损预期 抵押品和保证金 流动资产负债管理 波动性过滤 高频教据 资产收益:关键和经验教据 波动模型 |
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| 模块3-股票和货币 |
布莱克-斯科尔斯模型 对冲和风险管理 期权策略 欧式行权和美式期权 有限差分法 蒙特卡罗模拟 奇异期权 波动率套利策略 吉尔萨诺夫理论 高级风险指标 衍生品市场 完全竞争市场中的高级波动性建模 非概率波动模型 |
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| 模块4-数据科学与机器学习l |
什么是数学建模? 机器学习种的数学工具 监督学习 线性回归 拉索回归,岭回归和单性网络回归 逻辑回归 K近邻策略 朴素贝叶斯分类 支持向量机 决策树 集成模型 Python-Scikit库 |
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| 模块5-数据科学与机器学习ll |
无监督机器学习 高级机器学习中的数学工具 主成分分析 K-均值 自组织映射 人工神经网络 神经网络结构 自然语言处理 深度学习和NLP工具 强化学习 强化学习的风险敏感性 量化投资的机器学习实例 基于AI的Algo交易策略 Tensorflow-Python |
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| 模块6-固定收入和信贷 |
固收产品和市场 收益率,久期和凸性 随机利率模型 利率的随机方法 数据分析和校准 同业拆借利率模型 标准风险管理模型 结构化模型 简化模型和风险率 信用风险和信用衍生品 X-值调整(CVA,DVA,FVA,MVA) CDS定价和市场方法 违约风险,结构性和简化形式 关联结构模型的使用 |
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Certificate in Quantitative Finance，简称：CQF,是由Paul Wilmott博士领导的国际知名的数量金融工程专家团队设计和推出，是量化金融领域的专业资格，并获得了全球金融公司的认可。
