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AQF
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AQF考試介紹詳情

發(fā)表時(shí)間: 2020-06-18 10:28:06 編輯:tansy

AQF考試介紹詳情,你想知道的這邊兒都有!

金程AQF小編為大家詳細(xì)介紹關(guān)于AQF考試詳情,往下看~

一、AQF考試時(shí)間:

每年的3月與9月的第三個(gè)星期日

二、AQF考試地點(diǎn):線下考點(diǎn)

三、AQF報(bào)考條件:

報(bào)名條件同時(shí)符合下列條件的中國(guó)公民,可以申請(qǐng)參加量化金融分析師全國(guó)統(tǒng)一考試:

(一)具有完全民事行為能力且年滿18周歲;

(二)已參加并完成指定授權(quán)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)提供的量化金融分析師實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目,并獲得對(duì)應(yīng)的學(xué)分。

>>>指定授權(quán)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)點(diǎn)我咨詢(xún)

四、AQF報(bào)名流程:

五、AQF考試題型:

單選題20%、多選題20%、解答題60%.

六、AQF考試范圍:

以標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)發(fā)布的《量化金融分析師全國(guó)統(tǒng)一考試大綱》為準(zhǔn)。

量化金融分析師(簡(jiǎn)稱(chēng)AQF ,Analyst of Quantitative Finance)由量化金融標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)(Standard Committee of Quantitative Finance,SCQF)主考并頒證,是代表量化金融領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)水平證書(shū)。

>>>點(diǎn)擊咨詢(xún)AQF證書(shū)含金量

AQF證書(shū)

課程適合人群:

金融工程/數(shù)學(xué)專(zhuān)業(yè)背景的同學(xué)/工作人士,希望進(jìn)一步學(xué)習(xí)Python編程以及在量化投資的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用;

非金融工程專(zhuān)業(yè)背景的同學(xué)/工作人士,希望迅速成為寬客;

金融相關(guān)人員,希望學(xué)習(xí)如何系統(tǒng)的做量化策略;

個(gè)人投資者,希望系統(tǒng)學(xué)習(xí)掌握量化投資相關(guān)的實(shí)務(wù)技能,從模型開(kāi)發(fā),回測(cè),策略改進(jìn),搭建穩(wěn)定的量化交易系統(tǒng)。

AQF量化金融分析師實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目學(xué)習(xí)大綱

1.1.1. 第一部分:前導(dǎo)及課程介紹

1.AQF核心課程

2.量化策略的Python實(shí)現(xiàn)和回測(cè)

3.整體代碼介紹

1.1.2. 第二部分:量化投資基礎(chǔ)

1.量化投資背景及決策流程

2.量化擇時(shí)

3.動(dòng)量及反轉(zhuǎn)策略

4.基金結(jié)構(gòu)套利

5.行業(yè)輪動(dòng)與相對(duì)價(jià)值

6.市場(chǎng)中性和多因子

7.事件驅(qū)動(dòng)

8.CTA_1(TD模型)

9.統(tǒng)計(jì)套利_低風(fēng)險(xiǎn)套利

10.大數(shù)據(jù)和輿情分析

11.機(jī)器學(xué)習(xí)

12.高頻交易和期權(quán)交易

13.其他策略和策略注意點(diǎn)

1.1.3. 第三部分:Python編程知識(shí)

Python語(yǔ)言環(huán)境搭建

1.Python語(yǔ)言環(huán)境搭建

Python編程基礎(chǔ)

1.python數(shù)字運(yùn)算和Jupyter notebook介紹

2.字符串

3.Python運(yùn)算符

4.Tuple和List

5.字典

6.字符串格式化

7.控制結(jié)構(gòu)_1.For循環(huán)

8.函數(shù)

9.全局和局部變量

10.模塊

11.Python當(dāng)中的重要函數(shù)

Python編程進(jìn)階

1.Numpy數(shù)據(jù)分析精講

2.Pandas數(shù)據(jù)分析詳解

數(shù)據(jù)可視化

1.Pandas內(nèi)置數(shù)據(jù)可視化

2.Matplotlib基礎(chǔ)

3.Seaborn

金融數(shù)據(jù)處理實(shí)戰(zhàn)

1.數(shù)據(jù)獲取_1.本地?cái)?shù)據(jù)讀取

1.數(shù)據(jù)獲取_2.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)讀取_1

1.數(shù)據(jù)獲取_2.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)讀取_2.tushare

1.數(shù)據(jù)獲取_2_網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)讀取_3.文件存儲(chǔ)

2.金融數(shù)據(jù)處理_1.同時(shí)獲取多只股票

2.金融數(shù)據(jù)處理_2.金融計(jì)算

2.金融數(shù)據(jù)處理_3.檢驗(yàn)分布和相關(guān)性

3.金融時(shí)間序列分析_1.Python下的時(shí)間處理

3.金融時(shí)間序列分析_2.Pandas時(shí)間格式

3.金融時(shí)間序列分析_3.金融數(shù)據(jù)頻率的轉(zhuǎn)換

4.金融數(shù)據(jù)處理分析實(shí)戰(zhàn)案例_案例1

4.金融數(shù)據(jù)處理分析實(shí)戰(zhàn)案例_案例2_多指標(biāo)條件選股分析_1

4.金融數(shù)據(jù)處理分析實(shí)戰(zhàn)案例_案例2_多指標(biāo)條件選股分析_2

1.1.4. 第四部分:量化交易策略模塊

三大經(jīng)典策略

1.三大經(jīng)典策略_1.SMA

1.三大經(jīng)典策略_2.動(dòng)量Momentum

1.三大經(jīng)典策略_3.均值回歸

配對(duì)交易策略

2.配對(duì)交易

技術(shù)分析相關(guān)策略

3.量化投資與技術(shù)分析_1.技術(shù)分析理論

3.量化投資與技術(shù)分析_2.CCI策略的Python實(shí)現(xiàn)

3.量化投資與技術(shù)分析_3.布林帶策略的Python實(shí)現(xiàn)_1

3.量化投資與技術(shù)分析_4.SMA和CCI雙指標(biāo)交易系統(tǒng)

3.量化投資與技術(shù)分析_5.形態(tài)識(shí)別和移動(dòng)止損策略

大數(shù)據(jù)輿情分析策略

4.大數(shù)據(jù)輿情分析策略_基于谷歌搜索的大數(shù)據(jù)輿情分析

CTA交易策略

5.CTA交易策略_Aberration趨勢(shì)跟蹤系統(tǒng)

量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)

6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_2_邏輯回歸原理

6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_3_SVM算法原理

6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_4_決策樹(shù)算法原理

6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_5_KNN算法原理

6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_6_神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法了解

6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_7_K-means算法原理和算法總結(jié)

6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_1_數(shù)據(jù)集生成原理

6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_2_數(shù)據(jù)集可視化

6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_3_邏輯回歸算法的python實(shí)現(xiàn)

6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_4_DT_KNN_NB算法的python實(shí)現(xiàn)

6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_5_SVM算法的python實(shí)現(xiàn)

6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_3_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)_6_基于邏輯回歸和SVM的股市趨勢(shì)預(yù)測(cè)

1.1.5. 第五部分:面向?qū)ο蠛蛯?shí)盤(pán)交易

1.模塊內(nèi)容整體介紹

2.面向?qū)ο?、?lèi)、實(shí)例、屬性和方法

3.創(chuàng)建類(lèi)、實(shí)例、方法

4._init_初始化方法

5.面向?qū)ο蟪绦驅(qū)嵗?/p>

6.繼承的概念及代碼實(shí)現(xiàn)

7.面向?qū)ο罄^承的實(shí)戰(zhàn)案例

8.多繼承和量化交易平臺(tái)的面向?qū)ο箝_(kāi)發(fā)思路

9.用面向?qū)ο蠓椒▽?shí)現(xiàn)股債平衡策略

1.1.6. 第六部分 實(shí)盤(pán)模擬交易

基于優(yōu)礦平臺(tái)的面向?qū)ο蟛呗?/p>

1.優(yōu)礦平臺(tái)介紹

2.優(yōu)礦平臺(tái)回測(cè)框架介紹

3.優(yōu)礦框架之context對(duì)象、account和position對(duì)象

4.優(yōu)礦其它重要操作

5.優(yōu)礦之小市值因子策略

6.優(yōu)礦之雙均線策略

7.優(yōu)礦之均值回歸策略

8.優(yōu)礦之單因子策略模板

9.優(yōu)礦之多因子策略模板

10.優(yōu)礦之因子數(shù)據(jù)處理:去極值和標(biāo)準(zhǔn)化

面向?qū)ο髮?shí)盤(pán)交易之Oanda

1.Oanda平臺(tái)介紹和賬戶(hù)配置

2.Oanda賬戶(hù)密碼配置和交易框架原理

3.Oanda鏈接賬戶(hù)并查看信息

4.Oanda API獲取歷史數(shù)據(jù)

5.Oanda市價(jià)單和交易狀態(tài)查詢(xún)

6.Oanda高級(jí)交易訂單

7. Oanda其它高級(jí)功能

8. Oanda實(shí)戰(zhàn)ADX策略全講解:策略邏輯、數(shù)據(jù)讀取、歷史數(shù)據(jù)處理、可視化、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)交易

9. Oanda通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)API調(diào)取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、resample

面向?qū)ο髮?shí)盤(pán)交易之IB

1.IB實(shí)戰(zhàn)平臺(tái)介紹及API安裝調(diào)試

2.IB實(shí)戰(zhàn)平臺(tái)請(qǐng)求和響應(yīng)遠(yuǎn)離、線程控制

3.IB響應(yīng)函數(shù)wrapper講解

4.IB請(qǐng)求函數(shù)及合約定義

5.IB程序化下單、倉(cāng)位及賬戶(hù)查詢(xún)

6.IB三均線交易_金字塔倉(cāng)位下單控制模型實(shí)盤(pán)交易之策略原理、線程控制原理、策略結(jié)構(gòu)總覽、響應(yīng)函數(shù)、交易信號(hào)、策略展示等全講解。

1.1.7. 第七部分:基于優(yōu)礦的進(jìn)階學(xué)習(xí)

1.1回測(cè)與策略框架

1.2評(píng)價(jià)指標(biāo)

1.3.1量化策略設(shè)計(jì)流程簡(jiǎn)介

1.3.2擇時(shí)策略舉例(雙均線)

1.3.3量化投資模板1.0選股和擇時(shí)

2.1基于技術(shù)分析的量化投資

2.2.1技術(shù)指標(biāo)簡(jiǎn)介

2.2.2 MACD擇時(shí)策略

2.2.3 WVAD擇時(shí)策略

2.2.4 RSI擇時(shí)策略

2.2.5 MFI擇時(shí)策略

2.2.6 CCI擇時(shí)策略

2.2.7技術(shù)指標(biāo)總結(jié)

2.3通道技術(shù)

3.1.1日期效應(yīng)

3.1.2動(dòng)量效應(yīng)

3.2.1格雷厄姆成長(zhǎng)投資

3.2.2積極投資策略

3.2.3價(jià)值投資策略

3.2.4小型價(jià)值股投資策略

3.3.1交易系統(tǒng)設(shè)計(jì)的一般原理

3.3.2均線排列系統(tǒng)

3.3.3金肯納特交易系統(tǒng)

3.3.4海龜交易法系統(tǒng)

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AQF考友群:760229148

金融寬客交流群:801860357

微信公眾號(hào):量化金融分析師

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