量化金融分析師（Analyst of Quantitative Finance，簡稱AQF）認證是對從事量化金融相關(guān)人士專業(yè)水平的權(quán)威鑒定。在量化投資理論、Python數(shù)據(jù)分析、量化策略回測、量化實盤交易等方面，對當今量化金融從業(yè)人員提出專業(yè)知識與實操技能保持一致的嚴格評價標準。
AQF認證體系分為助理量化金融分析師（Assistant Analyst of Quantitative Finance，簡稱AAQF）和量化金融分析師（Analyst of Quantitative Finance，簡稱AQF）兩個等級，旨在針對不同行業(yè)背景和職業(yè)要求的考生建立更加科學(xué)、合理、全面的專業(yè)人才水平評價機制。
近年來，全球金融業(yè)改革與創(chuàng)新不斷，金融科技（FinTech）行業(yè)更是迅速發(fā)展。隨著人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，金融科技正在以迅猛的勢頭重塑金融產(chǎn)業(yè)生態(tài)，“無科技不金融”成為行業(yè)共識。鑒于此，構(gòu)建基于量化金融的專業(yè)人才培養(yǎng)和認證機制日趨迫切。為配合量化金融分析的需要，AQF認證體系提出了量化金融從業(yè)人員“5E”模型，即職業(yè)道德（Ethics）、學(xué)分教育（Education）、考試測評（Examination）、工作經(jīng)驗（Experience）和能力提升（Enhancement）
職業(yè)道德：由于金融行業(yè)高風險的特殊性質(zhì)，從業(yè)人員的職業(yè)道德直接關(guān)系到整個行業(yè)的健康發(fā)展，也關(guān)乎全球金融市場的健康可持續(xù)發(fā)展。
學(xué)分教育：理論學(xué)習(xí)和實踐訓(xùn)練是量化金融從業(yè)人員能力培養(yǎng)的基石。教育的內(nèi)容應(yīng)當包含量化投資理論、Python數(shù)據(jù)分析、量化策略回測、量化實盤交易等方面。
考試測評：符合標準的從業(yè)人員應(yīng)當通過嚴格的考試，這是檢驗專業(yè)能力水平的重要路徑和手段。
工作經(jīng)驗：將理論投入實踐是能力模型中的重要組成部分。根據(jù)不同學(xué)歷背景擁有相匹配的量化金融分析或相關(guān)從業(yè)經(jīng)驗，是專業(yè)水平認證的重要組成部分。
能力提升：從業(yè)人員應(yīng)當具備終生學(xué)習(xí)的理念，不斷提升個人專業(yè)與實踐能力，以確保與全球最新理論和先進實踐保持同步。》》》對AQF 考試還有不清楚的點我咨詢
AQF考哪些內(nèi)容？，主要分為兩大塊，一塊是基礎(chǔ)知識，一塊是專業(yè)知識與實務(wù)！
基礎(chǔ)內(nèi)容
| 章節(jié) | 權(quán)重 | 概述 |
|---|---|---|
| 數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ) | 20% | 本部分介紹了量化金融常用數(shù)據(jù)庫，并詳細介紹SQLite數(shù)據(jù)庫以及使用SQL語言操作數(shù)據(jù)庫的方法。通過詳細講解自動存庫工具包的設(shè)計思路、代碼實現(xiàn)方法、使用方法，幫助考生掌握實務(wù)中使用SQL語言的方法，為之后量化交易數(shù)據(jù)庫的使用奠定基礎(chǔ)。 |
| 量化交易策略的Python實現(xiàn)與回測 | 30% | 本部分在《量化金融基礎(chǔ)知識》中第五章“量化交易回測方法”之上，進一步提高考生量化交易策略開發(fā)與回測能力，要求考生能夠獨立完成特定策略的編寫與回測流程，包括數(shù)據(jù)獲取、策略開發(fā)思路、策略評價等。 |
| 人工智能與機器學(xué)習(xí)策略 | 15% | 本部分對于目前較為成熟且常用的人工智能與機器學(xué)習(xí)策略進行系統(tǒng)性介紹，幫助考生熟悉并掌握基本的人工智能與機器學(xué)習(xí)算法，并應(yīng)用于量化交易策略的開發(fā)中。 |
| 量化實盤交易 | 20% | 本部分介紹面向?qū)ο缶幊蹋∣OP）思想，以及使用面向?qū)ο蠓椒ù罱炕灰灼脚_的方法。詳細介紹多個量化平臺的實操方法，幫助考生了解常用量化交易平臺的操作方法，構(gòu)建面向?qū)ο蟮木幊趟季S。 |
| 量化風控實戰(zhàn) | 15% |
本部分介紹銀行、互聯(lián)網(wǎng)金融等金融機構(gòu)進行信用風險和市場風險建模的方法，幫助考生了解量化金融基本風險控制方法。 |
專業(yè)知識與實務(wù)
| 章節(jié) | 權(quán)重 | 概述 |
|---|---|---|
| 數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ) | 20% | 本部分介紹了量化金融常用數(shù)據(jù)庫，并詳細介紹SQLite數(shù)據(jù)庫以及使用SQL語言操作數(shù)據(jù)庫的方法。通過詳細講解自動存庫工具包的設(shè)計思路、代碼實現(xiàn)方法、使用方法，幫助考生掌握實務(wù)中使用SQL語言的方法，為之后量化交易數(shù)據(jù)庫的使用奠定基礎(chǔ)。 |
| 量化交易策略的Python實現(xiàn)與回測 | 30% | 本部分在《量化金融基礎(chǔ)知識》中第五章“量化交易回測方法”之上，進一步提高考生量化交易策略開發(fā)與回測能力，要求考生能夠獨立完成特定策略的編寫與回測流程，包括數(shù)據(jù)獲取、策略開發(fā)思路、策略評價等。 |
| 人工智能與機器學(xué)習(xí)策略 | 15% | 本部分對于目前較為成熟且常用的人工智能與機器學(xué)習(xí)策略進行系統(tǒng)性介紹，幫助考生熟悉并掌握基本的人工智能與機器學(xué)習(xí)算法，并應(yīng)用于量化交易策略的開發(fā)中。 |
| 量化實盤交易 | 20% | 本部分介紹面向?qū)ο缶幊蹋∣OP）思想，以及使用面向?qū)ο蠓椒ù罱炕灰灼脚_的方法。詳細介紹多個量化平臺的實操方法，幫助考生了解常用量化交易平臺的操作方法，構(gòu)建面向?qū)ο蟮木幊趟季S。 |
| 量化風控實戰(zhàn) | 15% |
本部分介紹銀行、互聯(lián)網(wǎng)金融等金融機構(gòu)進行信用風險和市場風險建模的方法，幫助考生了解量化金融基本風險控制方法。 |
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金程推薦： AQF是什么意思 量化金融分析師年薪 AQF考試流程
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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