量化投資分析師AQF課程都分為哪幾個模塊?最近收到好多想從事量化投資分析師的小伙伴說不清楚學習那些課程？今天小編整理了如下，一起來看看，并且還總結了學習AQF之后的課程收益。
1、量化金融基礎知識-課程體系
本課程內(nèi)容以學習主流交易策略為核心，提供金融基礎知識、量化投資理論、Python編程知識、Python金融數(shù)據(jù)分析基礎、量化交易策略回測五個模塊的教學。學習完成后，可以參加《量化金融基礎知識》水平認證考試。在市面課程中，本課程具備課程體系完整、課程內(nèi)容豐富、課程內(nèi)容銜接合適等優(yōu)勢。
金融基礎知識：本部分重點介紹在進行量化投資時需要應用到的核心金融基礎知識，包含數(shù)量分析、投資組合理論、財務報表分析、權益類投資產(chǎn)品、固定收益類投資產(chǎn)品、衍生產(chǎn)品等。
量化投資理論：本部分重點介紹對于量化投資原理進行全面基礎性介紹，幫助候選人構建量化金融分析思維并夯實理論基礎。除此之外，通過常見量化交易策略模型案例，幫助候選人全面了解量化投資全流程。
Python 編程基礎：本部分重點介紹對于Python編程語言的核心語法進行全面基礎性介紹，幫助候選人掌握基礎編程技能，對數(shù)據(jù)分析常用庫NumPy、Pandas等進行全面深入講解，幫助候選人掌握基本Python數(shù)據(jù)分析方法。
Python 金融數(shù)據(jù)分析基礎：本部分重點介紹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、金融時間序列分析方法，并通過金融數(shù)據(jù)處理分析實戰(zhàn)案例，幫助候選人深入理解金融數(shù)據(jù)分析的常用方法。
量化交易回測方法：本部分重點介紹通過演示經(jīng)典量化交易策略的Python實現(xiàn)與回測過程，幫助候選人構建量化交易策略的基本開發(fā)思路。并通過期權定價、最優(yōu)化投資組合等案例，幫助候選人全面了解量化金融的實操方法。
歷年模擬題解析：本部分通過對歷年協(xié)會公布的模擬卷解析，幫助候選人系統(tǒng)梳理考試重點，優(yōu)化答題思路，并對正式考試知識點歸納總結，幫助候選人順利備考。
2、量化金融專業(yè)知識與實務-課程體系
量化金融專業(yè)知識與實務課程，是為想深入學習量化金融的各類人士打造的一款線上實訓課程。課程內(nèi)容根據(jù)《量化金融專業(yè)知識與實務》水平認證考試大綱編寫。課程以實務應用為導向，以主流交易策略為教學核心，通過案例教學，帶領學員熟練掌握Python語言編程，提升策略開發(fā)能力，掌握基本人工智能與機器學習算法，并將其運用于量化交易策略的開發(fā)中。
數(shù)據(jù)庫基礎：本部分重點介紹量化金融常用數(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。幫助候選人掌握實務中使用SQL語言的方法。
量化交易策略的Python實現(xiàn)與回測：本部分在《量化金融基礎知識》量化交易回測方法之上，進一步提高了對候選人量化交易策略開發(fā)與回測能力的評價標準，要求候選人能夠獨立完成特定策略開發(fā)與回測流程的編寫。
人工智能與機器學習策略：本部分對于目前較為成熟且常用的人工智能與機器學習策略進行了系統(tǒng)性介紹，幫助候選人熟悉并掌握基本的人工智能與機器學習算法，以及應用于量化交易策略開發(fā)對方法。
量化交易實盤：本部分介紹面向對象編程(OOP)思想，以及使用面向對象方法搭建量化交易平臺的方法。詳細介紹優(yōu)礦平臺和IB平臺的實操方法，幫助候選人了解常用量化交易平臺的操作方法，構建面向對象的編程思維。
量化風控實戰(zhàn)：本部分介紹銀行、互聯(lián)網(wǎng)金融公司等金融機構進行信用風險和市場風險建模的方法，幫助候選人了解基本風險控制量化方法。
歷年模擬題解析：本部分通過對歷年協(xié)會公布的模擬卷解析，幫助候選人系統(tǒng)梳理考試重點，優(yōu)化答題思路，并對正式考試知識點歸納總結，幫助候選人順利備考。
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備注：（AQF備考資料包含：1、AQF專用公式表2、AQF模擬習題 3、AQF前導課程 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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