关于2020年量化金融分析师(AQF)全国统一考试安排通知如下:
经中国市场学会量化金融专业委员会、量化金融标准委员会研究决定,2020年3月15日量化金融分析师AQF全国统一考试延期至2020年9月20日举行。同时,量化金融分析师AQF认证项目级别调整政策延期至2021年3月考次起正式实施。
1、AQF考试时间:北京时间2020年9月20日,上午九点到十二点;
2、AQF考试报名时间:2020年8月12日9月2日;
3、AQF考试地点:本场考试由线下统一考点集中机考,考点包括北京、上海和深圳地区,具体地址请参照后续开放下载的准考证。
特此通知
量化金融标准委员会
2020年4月8日
量化金融分析师(简称AQF,Analyst of Quantitative Finance)由量化金融标准委员会(Standard Committee of Quantitative Finance,SCQF)主考并颁证,是代表量化金融领域的专业水平证书。

课程适合人群:
金融工程/数学专业背景的同学/工作人士,希望进一步学习Python编程以及在量化投资的实战应用;
非金融工程专业背景的同学/工作人士,希望迅速成为宽客;
金融相关人员,希望学习如何系统的做量化策略;
个人投资者,希望系统学习掌握量化投资相关的实务技能,从模型开发,回测,策略改进,搭建稳定的量化交易系统。

(金程AQF实训项目)
量化金融分析师AQF核心课程体系:
1、《量化投资基础》
主要涵盖了量化投资领域的必备知识,包括:基本面分析、技术分析、数量分析、固定收益、资产组合管理、权益、另类投资等内容。
2、《Python语言编程基础》
包含了Python环境搭建、基础语法、变量类型、基本函数、基本语句、第三方库、金融财务实例等内容。旨在为金融财经人提供最需要的编程方法。
3、《基于Python的经典量化投资策略》
包含了最富盛名,最基本的量化交易思想和交易策略。例如:海龟交易模型、Logistics模型、配对交易模型、波动扩张模型、Alpha模型、机器学习(随机森林模型、主成分分析)、深度学习(人工神经网络)等内容。
4、《量化交易系统设计》
旨在学习量化交易系统的具体知识,包括过滤器,进入信号,退出信号,仓位管理等详细内容,并指导学员设计涵盖个人交易哲学的量化交易系统。
5、《量化实盘交易》
旨在为解决实际量化交易策略搭建过程中的一些问题提供最优解决方案。
掌握Python及量化投资技能,我们能做什么?
1、熟悉中国主要金融市场及交易产品的交易机制;
2、熟知国内外期货交易、股市交易的异同点和内在运行机制;
3、掌握经典量化交易策略细节及其背后的交易哲学;
4、掌握金融、编程和建模知识基础,拥有量化交易实盘操作能力;
5、具备独立自主地研发新量化交易策略的能力;
6、掌握量化交易模型设计的基本框架,以及风险管理和资产组合理论的实际运用;
7、掌握从策略思想——策略编写——策略实现饿完整量化投资决策过程;具备量化投资实战交易能力。
经中国市场学会量化金融专业委员会、量化金融标准委员会研究决定,2020年3月15日量化金融分析师AQF全国统一考试延期至2020年9月20日举行。同时,量化金融分析师AQF认证项目级别调整政策延期至2021年3月考次起正式实施。
1、AQF考试时间:北京时间2020年9月20日,上午九点到十二点;
2、AQF考试报名时间:2020年8月12日9月2日;
3、AQF考试地点:本场考试由线下统一考点集中机考,考点包括北京、上海和深圳地区,具体地址请参照后续开放下载的准考证。
特此通知
量化金融标准委员会
2020年4月8日
量化金融分析师(简称AQF,Analyst of Quantitative Finance)由量化金融标准委员会(Standard Committee of Quantitative Finance,SCQF)主考并颁证,是代表量化金融领域的专业水平证书。

课程适合人群:
金融工程/数学专业背景的同学/工作人士,希望进一步学习Python编程以及在量化投资的实战应用;
非金融工程专业背景的同学/工作人士,希望迅速成为宽客;
金融相关人员,希望学习如何系统的做量化策略;
个人投资者,希望系统学习掌握量化投资相关的实务技能,从模型开发,回测,策略改进,搭建稳定的量化交易系统。

(金程AQF实训项目)
量化金融分析师AQF核心课程体系:
1、《量化投资基础》
主要涵盖了量化投资领域的必备知识,包括:基本面分析、技术分析、数量分析、固定收益、资产组合管理、权益、另类投资等内容。
2、《Python语言编程基础》
包含了Python环境搭建、基础语法、变量类型、基本函数、基本语句、第三方库、金融财务实例等内容。旨在为金融财经人提供最需要的编程方法。
3、《基于Python的经典量化投资策略》
包含了最富盛名,最基本的量化交易思想和交易策略。例如:海龟交易模型、Logistics模型、配对交易模型、波动扩张模型、Alpha模型、机器学习(随机森林模型、主成分分析)、深度学习(人工神经网络)等内容。
4、《量化交易系统设计》
旨在学习量化交易系统的具体知识,包括过滤器,进入信号,退出信号,仓位管理等详细内容,并指导学员设计涵盖个人交易哲学的量化交易系统。
5、《量化实盘交易》
旨在为解决实际量化交易策略搭建过程中的一些问题提供最优解决方案。
掌握Python及量化投资技能,我们能做什么?
1、熟悉中国主要金融市场及交易产品的交易机制;
2、熟知国内外期货交易、股市交易的异同点和内在运行机制;
3、掌握经典量化交易策略细节及其背后的交易哲学;
4、掌握金融、编程和建模知识基础,拥有量化交易实盘操作能力;
5、具备独立自主地研发新量化交易策略的能力;
6、掌握量化交易模型设计的基本框架,以及风险管理和资产组合理论的实际运用;
7、掌握从策略思想——策略编写——策略实现饿完整量化投资决策过程;具备量化投资实战交易能力。