CFA一級Quantitative Methods定量方法學習Module

發布時間：2025-06-06 15:58編輯：融躍教育CFA

CFA一級數量所占比重為6%-9%，數量權重雖低，但學的時候整體內容多，專有名詞很多，且需要有一定的數學基礎，需要花費較多時間去理解，同時會牽扯到其他科目的知識，在一個詞開始學習數量時不太明白的可以標記好放一放，等全部科目學完之后再回過頭來學習會輕松些。出現的一些計算，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上多做題。

CFA一級Quantitative Methods定量方法學習Module

Module 1 Rates and Returns

計算、解釋和比較不同的利率，實際無風險利率，風險溢價，貨幣加權收益率和時間加權收益率，計算和解釋年化回報率和連續復合回報率。

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。計算債券和股票相關的預期未來現金流量的現值。在當前價格下求解隱含債券和股票回報。現金流可加性，理解金融資產如何在市場中定價。

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）等關鍵指標，特別是偏度 skewness 和峰度 kurtosis。兩個變量之間的協方差 covariance and 和相關性 correlation的圖形介紹，協方差和相關性是構建投資組合實現資產多樣化的關鍵概念。

Module 4 Probability Trees and Conditional Expectations

隨機變量的期望值、方差和標準差的計算。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整概率的合理方法。

Module 5 Portfolio Mathematics

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

Module 6 Simulation Methods

解釋正態分布和對數正態分布之間的關系，如何構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;我們使用樣本統計。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

假設檢驗，說明假設檢驗在金融和投資管理中的應用。誤差對假設檢驗過程的影響。非參數檢驗及其在投資管理中的應用。

Module 9 Parametric and Non-Parametric Tests of Independence

測試兩個變量之間相關性的參數方法和非參數方法。如果我們想要檢驗分類數據或離散數據之間是否存在關系，我們可以使用非參數檢驗統計量進行獨立性檢驗。在實現這種非參數測試時列聯表的使用。

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系的強度來檢驗關于兩個變量之間關系的假設，并使用一個變量對另一個變量進行預測。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據、人工智能和機器學習來評估投資機會、優化投資組合和降低風險。