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AQF(量化金融分析师)
Analyst of Quantitative Finance

AQF量化金融分析师(Analyst of Quantitative Finance)认证是GIFP协会授权认证的面向从事量化金融相关人士专业水平的权威鉴定。在量化投资理论、Python数据分析、量化策略回测、量化实盘交易等方面,对当今量化金融从业人员提出专业知识与实操技能保持一致的严格评价标准。

认证收益

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  • 报考试条件

    经认可培训获得GIFP协会认可的45课时/90学分即可报考。
  • 证书申请条件

    成绩合格

    具有完全民事行为能力且年满18周岁

  • 适合人群

    金融/数学相关专业学生:本科/研究生在读,希望提前掌握量化分析技能,为求职储备竞争力

    金融行业从业者:银行、券商、基金等机构基层人员,需转型量化领域或提升分析能力的在职者

    跨领域学习者:理工科背景(如计算机、统计)想切入金融行业,通过量化技能实现跨界转型的人群

    量化金融兴趣爱好者:对数据分析、算法建模有浓厚兴趣,希望系统性入门量化金融实务的自学人群

  • 考试费用

    首次考试费:1000元

    重考费:600元

  • 续证费用

    400元
  • 成绩与证书期限

    AAQF成绩有效期5年

    AAQF证书有效期2年

  • 日期与时间

    考试日期:每年3月、9月第三周周日

    考试时间:上午场2.5小时(09:00-11:30)

  • 考试形式

    在线机考

    20道单选题、10道多选题和10道简答题

  • 成绩公布

    考试结果分为“通过”或“不通过”。基于每次考试的难易程度,为了确保不同考季考生的公平性,在每个考季结束后,将由考试主办方确定通过考试的最低标准,该最低通过标准不会对外发布。
  • 考试大纲

    量化金融基础知识

    金融基础知识

    量化投资理论

    Python编程基础

    Python金融数据分析基础

    量化交易回测方法

  • 报考试条件

    经认可培训获得GIFP协会认可的150课时/300学分即可报考。
  • 证书申请条件

    成绩合格

    满足AQF证书所要求的学历与工作经验

  • 适合人群

    金融/数学相关专业学生:本科/研究生在读,希望提前掌握量化分析技能,为求职储备竞争力

    金融行业从业者:银行、券商、基金等机构基层人员,需转型量化领域或提升分析能力的在职者

    跨领域学习者:理工科背景(如计算机、统计)想切入金融行业,通过量化技能实现跨界转型的人群

    量化金融兴趣爱好者:对数据分析、算法建模有浓厚兴趣,希望系统性入门量化金融实务的自学人群

  • 考试费用

    首次考试费:3300元

    重考费:1550元

    补考费:900元

  • 续证费用

    850元
  • 成绩与证书期限

    AQF成绩有效期5年

    AQF证书有效期2年

  • 日期与时间

    考试日期:每年3月、9月第三周周日

    考试时间:上午场2.5小时(09:00-11:30)
    下午场2.5小时(14:00-16:30)

  • 考试形式

    在线机考

    量化金融基础知识:20道单选题、10道多选题,10道简答题

    量化金融专业知识与实务:20道不定项选择题,4道综合题

  • 成绩公布

    考试结果分为“通过”或“不通过”。基于每次考试的难易程度,为了确保不同考季考生的公平性,在每个考季结束后,将由GIFP授权认证通过考试的最低标准,该最低通过标准不会对外发布。
  • 考试大纲

    量化金融基础知识

    金融基础知识

    量化投资理论

    Python 编程基础

    Python 金融数据分析基础

    量化交易回测友法

  •  

    量化交易回测友法

    量化金融专业知识与实务

    数据库基础

    量化交易策略的 Python 实现与回测

    人工智能与机器学习策略

    量化实盘交易→20%景化风控实战

为什么选择AQF?

  • 专业权威
  • 行业认可
  • 前景广阔
  • 提升价值
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考试大纲

25

金融基础知识

本部分讲解在进行量化投资时需要应用到的核心金融基础知识,包含数量分析、投资组合理论、财务报表分析、权益类投资产品、固定收益类投资产品、衍生产品等。
15

量化投资理论

本部分对于量化投资原理进行全面基础性介绍,帮助考生构建量化金融分析思维并夯实理论基础。除此之外,通过常见量化交易策略模型案例,帮助考生全面了解量化投资全流程。
25

Python编程基础

本部分对于Python编程语言的核心语法进行全面基础性介绍,帮助考生掌握基础编程技能、培养编程思维,并对数据分析常用库NumPy进行全面深入讲解。
20

Python金融数据分析基础

本部分介绍Python常用数据获取及存储方法、常用金融数据处理方法、SQLite数据库以及使用SQL语言操作数据库的基本方法,并对数据分析常用库Pandas进行全面深入讲解,帮助考生深入理解金融数据分析的常用方法。
15

量化交易回测方法

本部分通过演示经典量化交易策略的Python实现与回测过程,帮助考生构建量化交易策略的基本开发思路,熟悉开发流程以及回测方法。
全部考试大纲下载
20

数据库基础

本部分介绍了量化金融常用数据库,并详细介绍SQLite数据库以及使用SQL语言操作数据库的方法。通过详细讲解自动存库工具包的设计思路、代码实现方法、使用方法,帮助考生掌握实务中使用SQL语言的方法,为之后量化交易数据库的使用奠定基础。
30

量化交易策略的Python实现与回测

本部分在《量化金融基础知识》中第五章“量化交易回测方法”之上,进一步提高考生量化交易策略开发与回测能力,要求考生能够独立完成特定策略的编写与回测流程,包括数据获取、策略开发思路、策略评价等。
15

人工智能与机器学习策略

本部分对于目前较为成熟且常用的人工智能与机器学习策略进行系统性介绍,帮助考生熟悉并掌握基本的人工智能与机器学习算法,并应用于量化交易策略的开发中。
20

量化实盘交易

本部分介绍面向对象编程(OOP)思想,以及使用面向对象方法搭建量化交易平台的方法。详细介绍多个量化平台的实操方法,帮助考生了解常用量化交易平台的操作方法,构建面向对象的编程思维。
15

量化风控实战

本部分介绍银行、互联网金融等金融机构进行信用风险和市场风险建模的方法,帮助考生了解量化金融基本风险控制方法。
全部考试大纲下载
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