最近收到不少的小伙伴咨詢AQF考試的內容是什么？各個內容的占比是多少？為了方便小伙伴更清楚的了解，下面小編整理了2022年量化金融分析師AQF全國統(tǒng)一考試考試大綱詳解相關信息如下：
Part I：量化金融基礎知識
(一)金融基礎知識(15%)
1. 掌握量化金融基本數量分析的方法
2. 掌握最優(yōu)化投資組合理論
3. 掌握基本財務報表分析的方法
4. 掌握金融市場基礎產品，包括權益類投資產品和固定收益類投資產品等
5. 了解常見的金融市場衍生產品
(二)量化投資理論(15%)
1. 了解量化投資的基本概念及一般決策流程
2. 掌握多因子策略的基本思想，并了解常用的因子類型
3. 掌握技術分析的基本思想，并了解常用的技術指標
4. 了解其他全球主流量化交易策略的基本思想
5. 了解高頻交易和期權交易的基本概念
(三)Python 編程基礎(25%)
1. 掌握 Python 基本數據類型：數值、字符串、列表、元組、集合、字典的創(chuàng)建方式及常用的屬性和方法
2. 掌握 Python 基本控制結構：循環(huán)結構、分支結構的基本概念及使用方法
3. 掌握 Python 函數定義、參數傳遞與函數調用的基本概念及常用的內置函數
4. 掌握 NumPy 基本數據類型 Ndarray 的創(chuàng)建方式及常用的屬性和方法
5. 掌握 NumPy 常用數據分析方法，包括線性回歸、生成隨機數等
6. 掌握 Pandas 基本數據類型 Series 和 DataFrame 的創(chuàng)建方式及常用的屬性和方法
7. 掌握 Pandas 進行多層索引、合并表格、分組操作等數據清洗和數據分析的常用方法。
(四)Python 金融數據分析基礎(25%)
1. 掌握金融數據的獲取方法，包括從互聯網獲取數據及從本地文件讀取數據的方法
2. 了解常用的數據存儲形式及存儲方法
3. 掌握常見的金融計算方法，包括計算投資組合的收益和風險特征等
4. 掌握檢驗金融數據分布和相關性的方法
5. 掌握金融時間序列的數據處理及分析方法
(五)量化交易回測方法(20%)
1. 掌握三大經典量化交易策略的開發(fā)思路及回測方法
2. 掌握配對交易策略的開發(fā)思路及回測方法
3. 了解 Python 實現蒙特卡洛模擬期權定價
4. 了解 Python 進行 MVF 最優(yōu)投資組合理論
5. 了解 Python 測試在險價值 VaR
Part II：量化金融專業(yè)知識與實務
(一) 數據庫基礎(25%)
1. 了解常用的數據庫及各自的優(yōu)缺點
2. 掌握 SQLite 數據庫的基本使用方法
3. 掌握 Python 模塊 sqlite3 連接數據庫進行數據讀寫操作
4. 掌握數據庫表格關系以及基本統(tǒng)計方法
5. 了解自動存庫工具包的設計思路、代碼實現、使用方法
(二)量化交易策略的 Python 實現與回測(30%)
1. 掌握 Python 量化交易策略回測的一般流程框架，包括數據獲取、交易信號計算、策略收益計算、策略風險收益評估等
2. 掌握使用 Ta-Lib 等技術分析第三方庫進行技術指標計算，以及基于技術指標系統(tǒng)的量化交易策略的編寫
3. 了解大數據輿情分析策略的開發(fā)思路與回測方法
4. 了解 CTA 交易策略的開發(fā)思路與回測方法
5. 了解常見權益類產品量化交易策略的開發(fā)思路與回測方法
(三)人工智能與機器學習策略(25%)
1. 了解人工智能與機器學習的基本概念及應用場景
2. 掌握機器學習的常用算法原理，包括邏輯回歸算法、支持向量機算法、決策樹算法、K 近鄰算法、神經網絡算法、K-means 算法等
3. 掌握使用 scikit-learn 第三方庫實現機器學習算法的基本操作流程
4. 了解機器學習算法在量化交易策略中的實戰(zhàn)應用
(四)量化交易實盤(10%)
1. 掌握面向對象編程的基本思路，包括創(chuàng)建類和實例、繼承等
2. 了解量化交易系統(tǒng)的一般框架設計思路
3. 了解國內外主流的量化交易系統(tǒng)或平臺的使用方法
4. 了解交易的訂單類型和相關實現方法
5. 了解實盤進行倉位控制的一般方法
(五)量化風控實戰(zhàn)(10%)
1. 了解銀行、互聯網金融等信用風險建模的方法，包括對公和個人信貸風險建模
2. 了解在險價值 VaR 等市場風險建模方法
3. 了解 Black-Scholes 期權定價模型建模方法
4. 了解 CAPM 資本資產定價模型建模方法
5. 了解隨機利率與債券定價模型建模方法
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