CQF的出现满足了各大投行和个人量化交易这的需求，根据我们对CQF公布的5500多名持证人发现，他们在各大金融投行都有着踊跃的身影。而作为国际量化分析师CQF来说，它在国内还是处于一个起步的阶段，那么国内CQF报名的机制都有哪些呢？接着Meteor学长来一起看看吧。

1、CQF在国内的报名机制

CQF的报名机制为审核报名。CQF在国内与一家大型机构有着深度的合作，如果你想要在国内报名CQF，可以去文章右侧点击进入。

您需要通过在线填写申请表或书面申请来申请加入本课程，不论采用何种方式提交的申请，都必须包含正确的姓名和联系方式以及任何其他要求的信息。报名需提交中英文申请表，身份证、学历学位证书、英语水平证明（非必需）以及其它相关资格证明的复印件。

如果你已经通过了CQF的报名审核，CQF的工作人员会给你打电话介绍学习的注意事项以及缴费的相关情况。你需要在一个月的时间之内缴纳CQF的学费，交完学费之后，你就可以进行CQF课程的学习。中国大陆报名CQF的费用为比较优惠，除了报名费之外没有其他额外的费用。

科目	内容
模块1-定量金融的构建模块	在第一单元中，我们将向您介绍应用伊藤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-量化风险与回报	在模块二中，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。我们将研究量化风险和回报，研究计量经济学模型（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	在模块三中，我们将探讨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	在模块四中，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	在模块5中，您将学习更多用于金融机器学习的方法。从无监督学习、深度学习和神经网络开始，我们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。
模块6-固定收入和信贷	在模块六的第一部分，我们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	您的高级选修课是我们核心课程的最后一个要素。这些让您有机会探索与您最相关或最感兴趣的领域。从以下广泛选择中选择两个选修课以完成CQF资格。作为终身学习图书馆的一部分，您还可以访问所有高级选修课。

很多人都会怕这个课程学习之后，随着时间的推移，我所学习的技术就变得过时，实际上CQF的课程是跟随市场经济的变化而更新的，很多同学不必太过担忧。

尽管CQF考试对英语有一定的要求，但是有基本的英文阅读能力才能学，如果英语水平真不好也没关系，同时，高顿还为相关人士开设了中文CQF课程，使学习负担大大减轻。CQF也要有一定的数学水平，通常在大学里就是高数难度。如果研究生毕业了，在考试之前要先数上3到4题。对本科生来说，最起码的要求是能够通过高数字。如果数学或编程基础不够好，CQF也会安排相关的辅导课程Primer，可以提前报名，提前上课预习和准备。