隨著量化金融行業(yè)對專業(yè)人才需求的持續(xù)攀升，全球量化金融分析師（AQF）認(rèn)證考試時(shí)間表于近日正式敲定。根據(jù)中國市場學(xué)會量化金融專業(yè)委員會與ATA全美在線聯(lián)合發(fā)布的官方通知，2026年AQF考試將延續(xù)“雙考季”模式，分別于3月15日與9月20日舉行在線機(jī)考，較往年時(shí)間安排更趨穩(wěn)定，為考生提供更充裕的備考周期。
此次調(diào)整不僅延續(xù)了量化金融領(lǐng)域“理論 實(shí)踐”的考核特色，更通過精準(zhǔn)的時(shí)間規(guī)劃助力從業(yè)者高效規(guī)劃職業(yè)發(fā)展路徑。
考試報(bào)名：2026年2月1日 – 2026年2月28日
準(zhǔn)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課程培訓(xùn)
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(jìn)行量化投資時(shí)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(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（15%）
本部分對于量化投資原理進(jìn)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(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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(shí)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。
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專業(yè)知識與實(shí)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(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。通過詳細(xì)講解自動(dòng)存庫工具包的設(shè)計(jì)思路、代碼實(shí)現(xiàn)方法、使用方法，幫助考生掌握實(shí)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(shí)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(jìn)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(dú)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(jià)等。
人工智能與機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)策略進(jìn)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(jī)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(shí)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(xì)介紹多個(gè)量化平臺的實(shí)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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