CQF为了照顾国内考生，特地开始了中文考试，中文由Dr.Si-Yi Zhou负责，拥有伦敦帝国理工学院定量金融博士学位，以及爱丁堡赫瑞瓦特大学精算数学硕士学位。他目前领导位于阿联酋迪拜的阿联酋NBD银行的集团模型验证团队。他的许多工作涉及巴塞尔委员会指导下的监管资本的市场和信用风险建模，以及IASB根据IFRS 9监管的经审计减值准备。
CQF教学大纲涵盖哪些内容？
CQF课程大纲由以下六个模块组成：
第1单元-定量金融的构建块
在第1单元中，您将了解应用Itô微积分作为建模框架的规则。您将使用随机微积分和鞅理论构建工具，并学习如何使用简单的随机微分方程及其相关的Fokker-Planck和Kolmogorov方程。
第2单元-定量风险与回报
在第2单元中，您将了解Markowitz的经典投资组合理论、资本资产定价模型以及这些理论的最新发展。您将研究定量风险和回报，查看计量经济学模型（例如ARCH框架）和风险管理指标（例如VaR）以及它们在行业中的使用方式。
第3单元-股票和货币
在第3单元中，您将探索Black-Scholes理论作为一种基于delta对冲和无套利原则的理论和实践定价模型的重要性。您将使用不同类型的数学学习股票和货币背景下的理论和结果，使您熟悉当前使用的技术。
第4单元-数据科学与机器学习l
在第4单元中，您将了解金融中使用的最新数据科学和机器学习技术。从对该主题的全面概述开始，您将学习基本的数学工具，然后深入研究监督学习的主题，包括回归方法、k-最近邻、支持向量机、集成方法等等。
第5单元-数据科学与机器学习ll
在第5单元中，您将学习更多用于金融领域机器学习的方法。从无监督学习、深度学习和神经网络开始，您将进入自然语言处理和强化学习。您将学习理论框架，但更重要的是，分析实际案例研究，探索如何在金融中使用这些技术。
第6单元-固定收入和信贷
在第6单元的第一部分，您将回顾行业内使用的多种利率模型，重点介绍每种模型的实施和局限性。在第二部分中，您将了解信用以及信用风险模型如何在量化金融中使用，包括结构模型、简化模型以及copula模型。
高级选修课
您的高级选修课是该计划的最后一个要素。这些使您有机会探索与您最相关或最感兴趣的领域。您将从广泛的选择中选择两个选修课来完成CQF资格。
