CFA作為一門全科的金融考試，一直備受金融行業(yè)關注。如何更好的學習CFA知識，高頓網(wǎng)校小編想為大家一起盤點一下CFA一級考試的幾個知識點。
 

 
　　CFA知識點分析：quantitative
        如何把復雜的知識點，掌握的簡單易懂呢？對于前期已經(jīng)好好了解過PV， FV，Discount back考生來說并不會太難。
　　現(xiàn)在，我們就由一個例子來看：
　　由于退休金的儲存，可能會經(jīng)過各種各樣的人生階段.... 而且每一筆的存款都可能是不等額的。 所以，我們要做多次的discount back。
　　事情是這樣的...
　　某人，他35歲，想在30年后（就是65歲）的時候退休。
　　他覺得每年要從退休金賬戶里取 75000元。
　　這筆錢是從31年后（就是他66歲時）開始取， 一直取25年。
　　他賬戶里目前有10000， 從今年開始， 他以后10年，每年存5000.
　　反正各種原因，他在孩子畢業(yè)前每年不能存超過5000?
　　那從10年后算起， 他每年要存多少才能滿足他退休后每年拿75000?
　　假設年化收益率是8%
　　這個題目其實是類似分段函數(shù)的，看起來聽復雜的 ， 但思路理清就好了。
　　首先， 我們要看看現(xiàn)金流(cash flow)， 在這個 case中有哪些：
　　a. 他目前已經(jīng)有了10000的存款
　　b. 他從現(xiàn)在開始的10年內(nèi)， 每年存5000
　　c. 求的是從11年開始到30年這段時間，他要存多少(X) 滿足以后每年取75000的要求?
　　d.從31年開始到55年（文中說的退休后25年），每年取75000?
　　那這樣所有條件就都滿足啦。 我們有一個很明確的思路……（詳情請點擊完整文鏈接。）
        CFA知識點分析：數(shù)量分析指標 
        標準差、夏普比率大家都不陌生，當然真正的投資組合管理不會只讓你看考慮收益率統(tǒng)計值和風險調(diào)整收益這么簡單，實際中我們更需要發(fā)現(xiàn)問題，并解決（Investment Strategy）.
　　我們在量化中學的偏度（Skewness）這個概念很少有人用到，實際上這個概念在解讀歷史收益率分布時非常有用，因為它決定了我們投資組合的尾部風險（Tail Risk），更決定了我們下一步hedge的策略。在看相關的數(shù)據(jù)之前，我們先認識一下這個研究中投資組合的構建：
　　SMB，HML，UMD分別代表不同類型的投資組合，具體算法如下：
　　SMB: 將樣本股票按照市值降序排列——分成大盤股 （Big， 簡寫為B）和小盤股（Small， 簡寫為S）兩組——給每組股票求出平均月度收益率——用小盤股的平均收益率減去大盤股的平均收益率，得到一組風格投資（Size）觀測值SMB。
　　HML: 將大小盤樣本股票繼續(xù)細分為高估值（H，降序排列前30%）、中估值（M，降序排列中40%）、低估值（L，降序排列最后30%）三組子樣本——估值采用BM法，即賬面價值/市值——計算高和低兩個子樣本的平均月度收益率，用前者減去后者得到一組價值投資（Value）觀測值HML。
　　UMD: 將樣本股票算出過去6個月的滾動收益率（Accumulated return）降序排列。將排名最低的30%定義為下降趨勢股票（Down，簡寫為D），將排名*6的30%定義為上升趨勢股票（Up，簡寫為U）。將兩組樣本股票收益率按照等權重加權之后得到加權平均收益率，兩個加權平均收益率相減，得到一組“趨勢投資”（Momentum）觀測值UMD。
　　CFA知識點分析：什么是反周期行業(yè)？ 
　　反周期，也叫抗循環(huán)，Countercyclical，是講述景氣循環(huán)下的一種名詞，意思是總體經(jīng)濟變數(shù)的變動對于實質所得在循環(huán)的過程中是呈現(xiàn)負相關性的循環(huán)過程。相反的，是Procyclical，就是總體經(jīng)濟變數(shù)的變動對于實質所得在循環(huán)的過程中是呈現(xiàn)正相關性的循環(huán)過程。很多時候這個詞用于政策之上，指經(jīng)濟不景氣時采用的反向策略。
　　真正的反周期行業(yè)并不多。首先要和突發(fā)隨機導致的變化做區(qū)分。比如說，伊拉克戰(zhàn)爭為Ceradyne和日本京瓷等企業(yè)帶來機會，因為他們生產(chǎn)陶瓷體防彈衣。恐怖主義為炸彈檢測裝置和生物測定識別器這樣的產(chǎn)品打開了新的市場，例如InVision、Viisage這類公司占據(jù)了很大的市場份額。禽流感在給我們的生物制品有限公司這樣的小企業(yè)帶來了收益……但這些都和周期無關。
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