考试大纲

AQF®认证考试大纲

章节	权重	概述
金融基础知识	25%	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。
量化投资理论	15%	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。
Python编程基础	25%	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。
Python金融数据分析基础	20%	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。
量化交易回测方法	15%	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。

章节	权重	概述
数据库基础	20%	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。
量化交易策略的Python实现与回测	30%	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。
人工智能与机器学习策略	15%	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。
量化实盘交易	20%	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。
量化风控实战	15%	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。