。在。

必修部分：包含6门核心课程（如金融工程、机器学习、风险管理），每门课程结束后需在两周内完成开卷考试（占总分60%）。

选修部分：需完成2门高阶课程（如算法交易、C++编程），并提交最终实践项目报告（占40%权重）。
考试时间灵活，每年1月、6月两次开课，学员可自主安排进度，但所有考试需在三年内通过方可获证。

二、完成时间的关键影响因素

个人基础与学习节奏是核心变量：

有量化背景者（如数学/金融/计算机专业）：因课程内容与本科知识高度重合，通常可半年内密集完成。例如，掌握Python编程、概率统计者能快速攻克模型实现环节。

零基础学员：需额外投入3-6个月补足前导课（数学、Python、金融基础），整体耗时约9-12个月。

在职人士：因时间碎片化，建议分阶段学习，利用官方提供的三年窗口期平衡工作与备考。

三、加速完成的实用策略

通过科学规划与资源整合可显著提升效率：

前期准备：优先自学微积分、Python基础及金融衍生品概念，避免正式开课后被动补课。

考试策略：

集中攻克核心模块，选修课选择擅长领域（如已熟悉Python可优先选"基于Python的机器学习"）。

利用官方真题库反复练习高频题型（如期权定价模型、VaR计算），减少补考延误。

工具辅助：加入学习小组或**等合作机构的培训课程，获取结构化学习计划及导师答疑，压缩试错成本。