更新时间:2024-04-01
CQF(The Certificate in Quantitative Finance) 国际数量金融工程认证,也叫做国际量化金融分析师,是全球认可的资格证书,是想要获得数量金融实用技能的专业人士的理想选择。多年来,全球数千名专业人士获得了CQF认证,帮助他们掌握实用的金融工程技巧,以在当前和未来获得职业上的成功。
CQF认证由Paul Wilmott博士创办,专注于金融行业中实际正在使用的量化金融以及先进的机器学习技术。该课程由CQF协会授权,并由高顿教育独家合作。
CQF创办至今21年,全球9000+会员,分布在各大国际金融机构。欧美大部分学校的金融学教授都高度认可CQF。
比肩CFA、FRM—— “CFA、FRM、CQF,被誉为金融行业的少林、武当、峨眉”。
未来金融一定是与科技深度结合的,国内量化基金的规模和数量正在追赶国外,行业对金融科技复合人才的需求也将快速增加。
在北美市场,开云官方网站量化金融入门薪资要高于其他行业;在国内也一样,更重要的是CQF为你搭建起通往外资金融机构的桥梁。
报名CQF没有硬性的学历要求,但学习需要一定的门槛,建议大学及以上学历(或在读大学生)报名参加。
CQF总共分成前导课、核心课、选修课三个部分,其中以核心课的六大模块为主要知识。
报名CQF需填写申请表格,48小时内获得审核结果,然后招生组会联系你,询问下一步的付款事宜。
一般情况下,每周有两次2.5小时的现场直播讲座。也可以使用CQF应用程序在方便的时候进行回看学习。
CQF在2/3/4/6模块后分别会进行一次开卷考试,学员可自由安排时间参加,需要在三年内完成考试。
使用随机计算作为工具,并学习如何使用简单的随机微分方程及其相关的普朗克和科尔莫戈罗夫方程。
学习马科维茨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。
使用各种数学知识来了解股票和货币背景下的理论和结果,以使您熟悉当前使用的技术。
学习基本的数学工具,深入研究监督学习的主题,包括回归方法开云官方网站,k近邻,支持向量机,集成方法等等。
从无监督开始学习,深度学习和神经网络,我们将进入自然语言处理和强化学习。
回顾行业中使用的多种利率模型,学习信用以及如何在量化金融中使用信用风险模型,包括结构化,简化形式以及关联结构模型。
• 由著名专家(如Paul Wilmott博士)提供的900多个小时的讲座;一天或两天深度研讨课程
Paul Wilmott博士是国际知名的定量金融专家和CQF的创始人。他的研究工作非常广泛,在领先的数学和金融期刊上发表了100多篇文章,还出版了几本国际知名的数学建模和衍生品书籍,包括畅销的《量化金融》。他在美国和欧洲主要金融机构拥有丰富的咨询经验,并创立了波动性套利对冲基金和大学学位课程。
Sébastien Lleo博士是法国NEOMA商学院金融学副教授。 此前, 他曾在加拿大从事投资管理和风险管理7年, 并在英国和加拿大担任咨询职位。 Sébastien是风险管理专著的作者, 也是风险敏感随机控制和股市书籍的合著者。 Sébastien拥有工商管理硕士、 数学博士和社会科学博士学位。 他也是CFA特许持有人、 注册财务风险经理、 专业风险经理和CQF校友。
Claus Huber是法兰克福德卡投资公司的投资组合经理, 他在那里帮助开发新的投资产品。 作为Rodex Risk Advisers LLC总部位于瑞士阿尔滕多夫, 为客户提供风险管理和量化投资解决方案方面的咨询。 他拥有丰富的企业家、 风险经理、 信贷策略师、 对冲基金分析师和政府债券交易员的经验, 曾为对冲基金、 银行和保险公司工作
Jon Gregory博士是一名独立专家, 专门从事交易对手风险和xVA相关项目。 他曾在巴克莱资本、 法国巴黎银行和花旗集团任职, 在职业生涯中从事过许多信用风险方面的工作。 他是《交易对手信用风险: 全球金融市场和中央交易对手面临的新挑战: 强制性清算和双边保证金要求对场外衍生品的影响》 一书作者。 他是IHS Markit Solum金融衍生品咨询和学术咨询委员会的高级顾问。
Riaz Ahmad博士是CQF教师的校长, 教授数学金融、 C++编程和数学方法基础课程。 里亚兹是一位应用数学家, 在金融衍生品的数学和计算方面有教学和研究兴趣–特别是随机波动和跳跃扩散模型、 奇异期权和利率模型。 里亚兹曾在伦敦大学学院和牛津大学教授数学金融。
Richard Vladimir Diamond博士提供超过13年的量化金融、 数据分析和计量经济学的教学和实践经验。 他是公认的经验性研究的协整贸易发表在威尔莫特和分布的学术。 在伦敦摄政大学和伦敦城市大学任职后, 他担任副校长一职在一家私人投资办公室帮助控制资产管理公司的账户,开云官方网站 并建立一个拥有数百万股权、 普通期权和外汇敞口的交易业务的VIX期货公司。
Yves Hilpisch博士是Python Quants和AI机器的创始人和首席执行官–专注于金融数据科学、 机器学习和人工智能驱动的算法交易。 Yves拥有数学金融博士学位, 是迈阿密赫伯特商学院计算金融学的兼职教授。 Yves是金融分析图书馆DX的创始人分析和组织各种城市的python、 人工智能和算法交易的事件、 会议和训练营。 他在全球技术会议上发表了主题演讲, 并著有五本书。
Steve Phelps博士在电子商务和金融领域有丰富的经验, 曾为多家中小企业和蓝筹股公司工作。 他与人共同创立了一家初创公司Ripple SoftwareLtd., 该公司为eBay市场上的电力销售商开发了经济计量分析工具, 后来又与Victria Ltd.合作推出了一个原型暗池交易平台。 他对开发使用大数据集系统地校准基于代理的仿真模型的方法感兴趣。
Espen Gaarder Haug博士从事衍生品交易和研究已有20多年。 他曾在纽约摩根大通担任自营期权交易员, 并为两家价值数十亿美元的对冲基金Amaranth和Paloma Partners担任期权交易员。他还为大通曼哈顿银行(现为摩根大通) 担任期权做市商。 他几乎参与了所有的期权市场, 包括股票市场, 货币、 固定收益、 能源和商品。 他拥有挪威科技大学的博士学位。
Peter Jäckel博士是OTC分析的创始人和常务董事。 1995年, 他在牛津大学获得物理学博士学位。 他曾在定量分析、 金融建模等多个方面工作, 并为纳特韦斯特、 苏格兰皇家银行和荷兰银行等银行工作。 彼得是《金融学中的蒙特卡罗方法》 (2002) 一书以及一系列关于金融数学和衍生品模型的文章的作者。
Stephen Taylor曾在兰开斯特担任财务主席大学管理学院自1993年成立。 他的学位是数学和运筹学。 他在兰开斯特大学教金融计量学, 近年来在挪威、 中国、 澳大利亚和新西兰的大学担任客座讲师。 他在随机波动性和GARCH模型方面的开创性工作被收录在被高度引用的《金融时间序列建模》 书中。
Miquel Noguer Alonso博士是一名金融市场从业人员, 拥有20多年的资产管理经验。 他是全球人工智能的首席开发官, 曾在瑞银和毕马威工作。 他是FDP研究所的顾问委员会成员, 曾在哥伦比亚大学、 帝国理工学院和纽约大学任教, 讲授金融技术、 大数据和资产配置等主题。 2010年, 他以优异成绩获得了数量金融博士学位。
Tony Guida是一位量化投资组合经理和研究员。托尼的工作重点是从传统的基本面、 市场信号、替代数据和机器学习中提取不同来源的市场低效率。 托尼拥有经济计量学和金融学硕士学位, 是《金融机器学习》 杂志的主编, 也是欧洲、 中东和非洲机械工业联盟智囊团主席。 他与人合著了《量化投资中的大数据与机器学习》 一书。
Randeep Gug博士是Fitch Learning公共课程和CQF的常务董事和CQF项目总监。 他在所罗门史密斯巴尼的股票部门工作了五年, 后来在印度国家证券交易所从事期货和期权交易。 作为一名合格的教师, 他拥有一流的荣誉学位和半导体物理研究博士学位。
Si-Yi ZHOU博士是重庆外国语学院副讲师。 他教授应用定量金融学, 包括波动套利、 随机利率模型、 信用衍生产品定价和风险管理。 在加入FitchLearning之前, 他曾在伦敦金融城一家咨询公司担任高级风险分析师, 为领先的银行和保险公司提供建设性的解决方案。 他在交易对手信用风险和市场风险管理方面从事过许多项目。
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