量化學(xué)習(xí)資料有哪些?AQF學(xué)習(xí)教材可以在哪買?最近很多金融量化行業(yè)的朋友在咨詢AQF的學(xué)習(xí)資料想要自學(xué)，下面小編就來介紹下AQF量化金融分析師的資料有哪些?AQF可不可以自學(xué)?
AQF考試參考教材包括：
《Python金融數(shù)據(jù)分析》、《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》、《Python金融大數(shù)據(jù)分析》、《Python金融實(shí)戰(zhàn)》
參加AQF考試的考生應(yīng)當(dāng)完成150課時(shí)/300學(xué)分培訓(xùn)課程。
一定要注意啦，如果沒有接受過授權(quán)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的培訓(xùn)并獲取相應(yīng)學(xué)分，是沒法參加AQF考試的，因?yàn)榭荚嚨臅r(shí)候需要提供培訓(xùn)編號(hào)的，這個(gè)只有經(jīng)過培訓(xùn)并獲取相應(yīng)學(xué)分的人才有。
也就說，想要通過自學(xué)再去參加AQF考試，這是不現(xiàn)實(shí)的。
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下面來看看AQF量化金融分析師課程內(nèi)容有哪些?
量化金融基礎(chǔ)知識(shí)-課程體系
本課程內(nèi)容以學(xué)習(xí)主流交易策略為核心，提供金融基礎(chǔ)知識(shí)、量化投資理論、Python編程知識(shí)、Python金融數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、量化交易策略回測五個(gè)模塊的教學(xué)。學(xué)習(xí)完成后，可以參加《量化金融基礎(chǔ)知識(shí)》水平認(rèn)證考試。在市面課程中，本課程具備課程體系完整、課程內(nèi)容豐富、課程內(nèi)容銜接合適等優(yōu)勢。
金融基礎(chǔ)知識(shí)：本部分重點(diǎn)介紹在進(jìn)行量化投資時(shí)需要應(yīng)用到的核心金融基礎(chǔ)知識(shí)，包含數(shù)量分析、投資組合理論、財(cái)務(wù)報(bào)表分析、權(quán)益類投資產(chǎn)品、固定收益類投資產(chǎn)品、衍生產(chǎn)品等。
量化投資理論：本部分重點(diǎn)介紹對于量化投資原理進(jìn)行全面基礎(chǔ)性介紹，幫助候選人構(gòu)建量化金融分析思維并夯實(shí)理論基礎(chǔ)。除此之外，通過常見量化交易策略模型案例，幫助候選人全面了解量化投資全流程。
Python 編程基礎(chǔ)：本部分重點(diǎn)介紹對于Python編程語言的核心語法進(jìn)行全面基礎(chǔ)性介紹，幫助候選人掌握基礎(chǔ)編程技能，對數(shù)據(jù)分析常用庫NumPy、Pandas等進(jìn)行全面深入講解，幫助候選人掌握基本Python數(shù)據(jù)分析方法。
Python 金融數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)：本部分重點(diǎn)介紹Python常用數(shù)據(jù)獲取及存儲(chǔ)方法、常用金融數(shù)據(jù)處理方法、金融時(shí)間序列分析方法，并通過金融數(shù)據(jù)處理分析實(shí)戰(zhàn)案例，幫助候選人深入理解金融數(shù)據(jù)分析的常用方法。
量化交易回測方法：本部分重點(diǎn)介紹通過演示經(jīng)典量化交易策略的Python實(shí)現(xiàn)與回測過程，幫助候選人構(gòu)建量化交易策略的基本開發(fā)思路。并通過期權(quán)定價(jià)、最優(yōu)化投資組合等案例，幫助候選人全面了解量化金融的實(shí)操方法。
量化金融專業(yè)知識(shí)與實(shí)務(wù)-課程體系
量化金融專業(yè)知識(shí)與實(shí)務(wù)課程，是為想深入學(xué)習(xí)量化金融的各類人士打造的一款線上實(shí)訓(xùn)課程。課程內(nèi)容根據(jù)《量化金融專業(yè)知識(shí)與實(shí)務(wù)》水平認(rèn)證考試大綱編寫。課程以實(shí)務(wù)應(yīng)用為導(dǎo)向，以主流交易策略為教學(xué)核心，通過案例教學(xué)，帶領(lǐng)學(xué)員熟練掌握Python語言編程，提升策略開發(fā)能力，掌握基本人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并將其運(yùn)用于量化交易策略的開發(fā)中。
數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)：本部分重點(diǎn)介紹量化金融常用數(shù)據(jù)庫，并詳細(xì)介紹SQLite數(shù)據(jù)庫以及使用SQL語言操作數(shù)據(jù)庫的方法。幫助候選人掌握實(shí)務(wù)中使用SQL語言的方法。
量化交易策略的Python實(shí)現(xiàn)與回測：本部分在《量化金融基礎(chǔ)知識(shí)》量化交易回測方法之上，進(jìn)一步提高了對候選人量化交易策略開發(fā)與回測能力的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，要求候選人能夠獨(dú)立完成特定策略開發(fā)與回測流程的編寫。
人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)策略：本部分對于目前較為成熟且常用的人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)策略進(jìn)行了系統(tǒng)性介紹，幫助候選人熟悉并掌握基本的人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以及應(yīng)用于量化交易策略開發(fā)對方法。
量化交易實(shí)盤：本部分介紹面向?qū)ο缶幊?OOP)思想，以及使用面向?qū)ο蠓椒ù罱炕灰灼脚_(tái)的方法。詳細(xì)介紹優(yōu)礦平臺(tái)和IB平臺(tái)的實(shí)操方法，幫助候選人了解常用量化交易平臺(tái)的操作方法，構(gòu)建面向?qū)ο蟮木幊趟季S。
量化風(fēng)控實(shí)戰(zhàn)：本部分介紹銀行、互聯(lián)網(wǎng)金融公司等金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)和市場風(fēng)險(xiǎn)建模的方法，幫助候選人了解基本風(fēng)險(xiǎn)控制量化方法。
以上就是【量化學(xué)習(xí)資料有哪些?AQF學(xué)習(xí)教材可以在哪買?】的全部解答，關(guān)于考試報(bào)名時(shí)間及條件，大家如果想要詳細(xì)了解，建議咨詢專業(yè)的老師，另外還有免費(fèi)試聽課程及資料領(lǐng)取哦。
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備注：（AQF備考資料包含：1、AQF專用公式表2、AQF模擬習(xí)題 3、AQF前導(dǎo)課程 4、AQF報(bào)名流程指引圖5、AQF電子版資料 6、AQF考綱 7、AQF筆記）
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