CFA一級Quantitative Methods定量方法學(xué)習(xí)Module

發(fā)布時間：2025-06-06 15:58編輯：融躍教育CFA

CFA一級數(shù)量所占比重為6%-9%，數(shù)量權(quán)重雖低，但學(xué)的時候整體內(nèi)容多，專有名詞很多，且需要有一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，需要花費較多時間去理解，同時會牽扯到其他科目的知識，在一個詞開始學(xué)習(xí)數(shù)量時不太明白的可以標(biāo)記好放一放，等全部科目學(xué)完之后再回過頭來學(xué)習(xí)會輕松些。出現(xiàn)的一些計算，主要是輔助更好地來理解知識點的，同時需要在理解知識點的基礎(chǔ)上多做題。

CFA一級Quantitative Methods定量方法學(xué)習(xí)Module

Module 1 Rates and Returns

計算、解釋和比較不同的利率，實際無風(fēng)險利率，風(fēng)險溢價，貨幣加權(quán)收益率和時間加權(quán)收益率，計算和解釋年化回報率和連續(xù)復(fù)合回報率。

Module 2 Time Value of Money in Finance

用貨幣的時間價值原理來評估金融資產(chǎn)。計算債券和股票相關(guān)的預(yù)期未來現(xiàn)金流量的現(xiàn)值。在當(dāng)前價格下求解隱含債券和股票回報?，F(xiàn)金流可加性，理解金融資產(chǎn)如何在市場中定價。

Module 3 Statistical Measures of Asset Returns

集中趨勢（central tendency），分散（dispersion）和回報分布形狀（ the shape of return distributions）等關(guān)鍵指標(biāo)，特別是偏度 skewness 和峰度 kurtosis。兩個變量之間的協(xié)方差 covariance and 和相關(guān)性 correlation的圖形介紹，協(xié)方差和相關(guān)性是構(gòu)建投資組合實現(xiàn)資產(chǎn)多樣化的關(guān)鍵概念。

Module 4 Probability Trees and Conditional Expectations

隨機變量的期望值、方差和標(biāo)準(zhǔn)差的計算。概率樹，它有助于將條件期望和期望值的總概率可視化。貝葉斯公式，這是一種隨著新信息的到來而調(diào)整概率的合理方法。

Module 5 Portfolio Mathematics

了解投資組合回報和風(fēng)險度量。計算投資組合的預(yù)期收益，預(yù)測特定的投資組合指標(biāo)通過查看投資組合的各個組成部分的風(fēng)險和回報來預(yù)測相關(guān)性和協(xié)方差。投資組合管理中廣泛使用的各種投資組合風(fēng)險度量。

Module 6 Simulation Methods

解釋正態(tài)分布和對數(shù)正態(tài)分布之間的關(guān)系，如何構(gòu)建和解釋蒙特卡羅模擬分析。與蒙特卡羅模擬有一些相似之處的 bootstrap 重采樣。

Module 7 Introduction to Linear Regression

介紹了抽樣，我們使用樣本來估計參數(shù);我們使用樣本統(tǒng)計。中心極限定理幫助我們理解在我們面臨的許多估計問題中樣本均值的抽樣分布，各種重采樣方法（bootstrap、jacknife）。

Module 8 Hypothesis Testing

假設(shè)檢驗，說明假設(shè)檢驗在金融和投資管理中的應(yīng)用。誤差對假設(shè)檢驗過程的影響。非參數(shù)檢驗及其在投資管理中的應(yīng)用。

Module 9 Parametric and Non-Parametric Tests of Independence

測試兩個變量之間相關(guān)性的參數(shù)方法和非參數(shù)方法。如果我們想要檢驗分類數(shù)據(jù)或離散數(shù)據(jù)之間是否存在關(guān)系，我們可以使用非參數(shù)檢驗統(tǒng)計量進行獨立性檢驗。在實現(xiàn)這種非參數(shù)測試時列聯(lián)表的使用。

Module 10 Simple Linear Regression

簡單線性回歸線性回歸允許我們通過量化兩個變量之間關(guān)系的強度來檢驗關(guān)于兩個變量之間關(guān)系的假設(shè)，并使用一個變量對另一個變量進行預(yù)測。重點是單一自變量的線性回歸，也就是簡單的線性回歸。

Module 11 Introduction to Big Data Techniques

金融科技包括使用大數(shù)據(jù)、人工智能和機器學(xué)習(xí)來評估投資機會、優(yōu)化投資組合和降低風(fēng)險。