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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。 |
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