在量化金融領(lǐng)域蓬勃發(fā)展的當下，AQF量化金融分析師證書宛如一顆璀璨的明星，吸引著眾多有志于投身量化金融行業(yè)人士的目光。它不僅代表著專業(yè)能力的認可，更是開啟量化金融職業(yè)發(fā)展大門的鑰匙。
然而，在決定踏上這條考證之路前，了解清楚AQF量化金融分析師的適合人群、報名條件、考試費用以及成績與證書有效期等關(guān)鍵信息至關(guān)重要。接下來，就讓我們一同深入剖析這些核心要點，為你揭開AQF量化金融分析師的神秘面紗。
AQF量化金融分析師
1. 適合人群
具備一定基礎(chǔ)、追求量化金融能力進階的群體。
金融行業(yè)從業(yè)者：如分析師、風(fēng)控專員、產(chǎn)品經(jīng)理等，需突破職業(yè)瓶頸，向量化分析師、金融工程師等中高端崗位轉(zhuǎn)型，深化機器學(xué)習(xí)、衍生品定價等核心技能；
企業(yè)金融 / 科技部門技術(shù)骨干：銀行金融科技團隊、金融科技公司從業(yè)者，需將量化技術(shù)應(yīng)用于業(yè)務(wù)場景（如智能投顧、算法交易），提升戰(zhàn)略決策與技術(shù)落地能力；
AAQF持證者或具備量化基礎(chǔ)人群：已通過助理級認證或自學(xué)掌握 Python/R 編程、金融市場知識，需進一步提升復(fù)雜建模能力（如期權(quán)定價、風(fēng)險量化），沖刺對沖基金、券商投行等核心崗位。
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AQF課程培訓(xùn)
2. 報考條件
經(jīng)認可培訓(xùn)獲得GIFP協(xié)會認可的150/300學(xué)分即可報考。
3. 證書申請條件
成績合格；
滿足AQF證書所要求的學(xué)歷與工作經(jīng)驗。
4. 費用與期限
考試費用
| 首次考試 | 重考費 | 續(xù)證費用 |
| 3300元 | 1550元 | 900元 |
*AAQF持證人可免除1100元港幣費用。
成績與證書期限
| AQF成績 | AQF證書 |
| 有效期5年 | 有效期2年 |
5. 考試安排
考試日期：每年3月、9月第三周周日
考試時間：2.5小時（09:00-11:30）；下午場2.5小時（14:00-16:30）
考試形式：在線機考
量化金融基礎(chǔ)知識：20道單選題、10道多選題，10道簡答題
量化金融專業(yè)知識與實務(wù)：20道不定項選擇題，4道綜合題
考試范圍：基礎(chǔ)知識、專業(yè)知識和實務(wù)
6. 成績公布
考試結(jié)果分為“通過”或“不通過”?；诿看慰荚嚨碾y易程度，為了確保不同考季考生的公平性，在每個考季結(jié)束后，將由考試主辦方確定通過考試的最低標準，該最低通過標準不會對外發(fā)布。
2026年AQF考試時間
考試報名：2026年2月1日 – 2026年2月28日
準考證查詢：2026年3月7日 – 2026年3月15日
考試日：2026年3月15日
成績查詢與證書申請：2026年3月30日 – 2026年4月20日
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AQF考試大綱
基礎(chǔ)知識
金融基礎(chǔ)知識（25%）
本部分講解在進行量化投資時需要應(yīng)用到的核心金融基礎(chǔ)知識，包含數(shù)量分析、投資組合理論、財務(wù)報表分析、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（15%）
本部分對于量化投資原理進行全面基礎(chǔ)性介紹，幫助考生構(gòu)建量化金融分析思維并夯實理論基礎(chǔ)。除此之外，通過常見量化交易策略模型案例，幫助考生全面了解量化投資全流程。
Python編程基礎(chǔ)（25%）
本部分對于Python編程語言的核心語法進行全面基礎(chǔ)性介紹，幫助考生掌握基礎(chǔ)編程技能、培養(yǎng)編程思維，并對數(shù)據(jù)分析常用庫NumPy進行全面深入講解。
Python金融數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)（20%）
本部分介紹Python常用數(shù)據(jù)獲取及存儲方法、常用金融數(shù)據(jù)處理方法、SQLite數(shù)據(jù)庫以及使用SQL語言操作數(shù)據(jù)庫的基本方法，并對數(shù)據(jù)分析常用庫Pandas進行全面深入講解，幫助考生深入理解金融數(shù)據(jù)分析的常用方法。
量化交易回測方法（15%）
本部分通過演示經(jīng)典量化交易策略的Python實現(xiàn)與回測過程，幫助考生構(gòu)建量化交易策略的基本開發(fā)思路，熟悉開發(fā)流程以及回測方法。
專業(yè)知識與實務(wù)
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。
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領(lǐng)取AQF資料
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