AQF量化金融分析師合格多少分?AQF考試大綱是什么?最近一些準(zhǔn)備報(bào)考AQF量化的小伙伴提前來(lái)咨詢AQF及格分?jǐn)?shù)線，下面小編就來(lái)介紹下：
AQF量化金融分析師考試實(shí)行百分制，總分 60 分為各科目的成績(jī)合格分?jǐn)?shù)線?？忌鹁碛闪炕鹑跇?biāo)準(zhǔn)委員會(huì)和全球金融專(zhuān)業(yè)人士協(xié)會(huì)組織集中評(píng)閱，成績(jī)發(fā)布后，考生可登錄官網(wǎng)查詢成績(jī)。成績(jī)合格的考生，可分別申請(qǐng)由中國(guó)市場(chǎng)學(xué)會(huì)量化金融專(zhuān)業(yè)委員會(huì)和全球金融專(zhuān)業(yè)人士協(xié)會(huì)頒發(fā)的專(zhuān)業(yè)水平證書(shū)。
量化金融分析師(AQF®)全國(guó)統(tǒng)一考試考試大綱
Part I：量化金融基礎(chǔ)知識(shí)
(一)金融基礎(chǔ)知識(shí)(15%)
1. 掌握量化金融基本數(shù)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(cái)務(wù)報(bào)表分析的方法
4. 掌握金融市場(chǎng)基礎(chǔ)產(chǎn)品，包括權(quán)益類(lèi)投資產(chǎn)品和固定收益類(lèi)投資產(chǎn)品等
5. 了解常見(jiàn)的金融市場(chǎng)衍生產(chǎn)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(lèi)型
3. 掌握技術(shù)分析的基本思想，并了解常用的技術(shù)指標(biāo)
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(quán)交易的基本概念
(三)Python 編程基礎(chǔ)(25%)
1. 掌握 Python 基本數(shù)據(jù)類(lèi)型：數(shù)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(jié)構(gòu)：循環(huán)結(jié)構(gòu)、分支結(jié)構(gòu)的基本概念及使用方法
3. 掌握 Python 函數(shù)定義、參數(shù)傳遞與函數(shù)調(diào)用的基本概念及常用的內(nèi)置函數(shù)
4. 掌握 NumPy 基本數(shù)據(jù)類(lèi)型 Ndarray 的創(chuàng)建方式及常用的屬性和方法
5. 掌握 NumPy 常用數(shù)據(jù)分析方法，包括線性回歸、生成隨機(jī)數(shù)等
6. 掌握 Pandas 基本數(shù)據(jù)類(lèi)型 Series 和 DataFrame 的創(chuàng)建方式及常用的屬性和方法
7. 掌握 Pandas 進(jìn)行多層索引、合并表格、分組操作等數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)分析的常用方法。
(四)Python 金融數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)(25%)
1. 掌握金融數(shù)據(jù)的獲取方法，包括從互聯(lián)網(wǎng)獲取數(shù)據(jù)及從本地文件讀取數(shù)據(jù)的方法
2. 了解常用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)形式及存儲(chǔ)方法
3. 掌握常見(jiàn)的金融計(jì)算方法，包括計(jì)算投資組合的收益和風(fēng)險(xiǎn)特征等
4. 掌握檢驗(yàn)金融數(shù)據(jù)分布和相關(guān)性的方法
5. 掌握金融時(shí)間序列的數(shù)據(jù)處理及分析方法
(五)量化交易回測(cè)方法(20%)
1. 掌握三大經(jīng)典量化交易策略的開(kāi)發(fā)思路及回測(cè)方法
2. 掌握配對(duì)交易策略的開(kāi)發(fā)思路及回測(cè)方法
3. 了解 Python 實(shí)現(xiàn)蒙特卡洛模擬期權(quán)定價(jià)
4. 了解 Python 進(jìn)行 MVF 最優(yōu)投資組合理論
5. 了解 Python 測(cè)試在險(xiǎn)價(jià)值 VaR
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Part II：量化金融專(zhuān)業(yè)知識(shí)與實(shí)務(wù)
(一) 數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)(25%)
1. 了解常用的數(shù)據(jù)庫(kù)及各自的優(yōu)缺點(diǎn)
2. 掌握 SQLite 數(shù)據(jù)庫(kù)的基本使用方法
3. 掌握 Python 模塊 sqlite3 連接數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)讀寫(xiě)操作
4. 掌握數(shù)據(jù)庫(kù)表格關(guān)系以及基本統(tǒng)計(jì)方法
5. 了解自動(dòng)存庫(kù)工具包的設(shè)計(jì)思路、代碼實(shí)現(xiàn)、使用方法
(二)量化交易策略的 Python 實(shí)現(xiàn)與回測(cè)(30%)
1. 掌握 Python 量化交易策略回測(cè)的一般流程框架，包括數(shù)據(jù)獲取、交易信號(hào)計(jì)算、策略收益計(jì)算、策略風(fēng)險(xiǎn)收益評(píng)估等
2. 掌握使用 Ta-Lib 等技術(shù)分析第三方庫(kù)進(jìn)行技術(shù)指標(biāo)計(jì)算，以及基于技術(shù)指標(biāo)系統(tǒng)的量化交易策略的編寫(xiě)
3. 了解大數(shù)據(jù)輿情分析策略的開(kāi)發(fā)思路與回測(cè)方法
4. 了解 CTA 交易策略的開(kāi)發(fā)思路與回測(cè)方法
5. 了解常見(jiàn)權(quán)益類(lèi)產(chǎn)品量化交易策略的開(kāi)發(fā)思路與回測(cè)方法
(三)人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)策略(25%)
1. 了解人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念及應(yīng)用場(chǎng)景
2. 掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的常用算法原理，包括邏輯回歸算法、支持向量機(jī)算法、決策樹(shù)算法、K 近鄰算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、K-means 算法等
3. 掌握使用 scikit-learn 第三方庫(kù)實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基本操作流程
4. 了解機(jī)器學(xué)習(xí)算法在量化交易策略中的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用
(四)量化交易實(shí)盤(pán)(10%)
1. 掌握面向?qū)ο缶幊痰幕舅悸罚▌?chuàng)建類(lèi)和實(shí)例、繼承等
2. 了解量化交易系統(tǒng)的一般框架設(shè)計(jì)思路
3. 了解國(guó)內(nèi)外主流的量化交易系統(tǒng)或平臺(tái)的使用方法
4. 了解交易的訂單類(lèi)型和相關(guān)實(shí)現(xiàn)方法
5. 了解實(shí)盤(pán)進(jìn)行倉(cāng)位控制的一般方法
(五)量化風(fēng)控實(shí)戰(zhàn)(10%)
1. 了解銀行、互聯(lián)網(wǎng)金融等信用風(fēng)險(xiǎn)建模的方法，包括對(duì)公和個(gè)人信貸風(fēng)險(xiǎn)建模
2. 了解在險(xiǎn)價(jià)值 VaR 等市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)建模方法
3. 了解 Black-Scholes 期權(quán)定價(jià)模型建模方法
4. 了解 CAPM 資本資產(chǎn)定價(jià)模型建模方法
5. 了解隨機(jī)利率與債券定價(jià)模型建模方法
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