2024年数量学科在CFA一级考试中仍然是占比比较大的科目。但是，数量这门学科的学习可以很好地为其他学科打下基础。所以按惯例，我们依然把数量放在一级学习过程的前几个科目来学习。下面融跃老师给大家分享一下，2024年CFA一级数量分析备考攻略。
学科概述
数量分析是一种基础的金融分析工具。我们运用各种数学模型来分析一个金融商品在未来会达到的价位水平，同时也能通过它评估出与投资者承担风险相对应的收益回报等。投资者运用数量分析所追求的目标在于保值投资资产，而非使其获得最大化的收益。
数量工具还可以测算投资组合之间的关联性，计算投资项目盈亏发生概率，从而为分析师和投资者制定合理的投资规划提供技术支撑。
学科变化
在内容方面，2024年的数量的考纲与2023年相比变化较大。除了M8、9、10章节无变化外，M1、M2、M11是新增章节，其余章节做了整合、拆分、删减。
数量这门学科在CFA一级考试中占比在6%-9%，在180道题的试卷中，约有11-26道题目。数量的计算量较大，但多数比较基础，对于中国考生来说通常比较好拿分。
学习时长
建议数量花费的学习时长不要太长，控制在20小时左右即可，可以多分配一些时间去做题目达到熟能生巧的目的。
学科框架
该学科主要论述了以下四方面内容：
一、 货币的时间价值
这一部分是整个金融的基础。它主要围绕“今天的一块钱不等于明天的一块钱”这一原理展开。这部分内容包括M1和M2章节，是24年新增章节，介绍了各种各样的return，以及货币时间价值在各种金融产品定价中的应用，以一些经典的计算为主。
二、 概率论与数理统计
金融最大的特点是未来的不确定性。我们做金融的最终目的是为了投资，对将来做出定的预测，获得更高的收益率。对于将来的“预测”就涉及到了不确定性，如一只股票上涨和下跌的概率分别为多少，这时候就需要我们运用概率论的知识了。
现在假想我们已经获取了一只股票在过去20年的投资表现的历史数据，那么我们就可以观察该股票在过去20年平均收益是多少，最大涨幅是多少，最大跌幅是多少，并且用股票过去20年的数据推断出该只股票过去所有年份的业绩表现情况等。
对于这一系列问题的探索便需要用到统计学的相关知识，统计又分为描述性统计和推断性统计。描述性统计指的是对数据基本特征的描述，而推断性统计指的是用样本来推断总体，并非用现在来推断将来，这里需要尤其注意一下。
三、线性回归相关内容
从2022年开始，协会将CFA二级数量所涉及的线性回归的内容加入到一级数量中，目的在于为二级数量做铺垫。
回归分析的步骤分为四步：
1. 建立回归模型；
2. 对模型展开分析，主要分析方法就是分析ANOVA表中的各项数据信息;
3. 对回归模型进行显着性检验，内容包括区间估计、假设检验；
4. 运用模型预测因变量。
四、大数据简介
新增的M11介绍了大数据和Fintech的基本知识，这章本来在一级组合中，24年新增到数量里，主要还是为二级介绍机器学习等内容做铺垫，知识点均为定性考察。
重难点
数量学科真正的核心，也是重难点，就在概率论和数量统计这一部分。
其中，概率论和描述性统计相对来说还是比较简单的，都是一些比较基础的知识，并会辅佐一些例子来方便我们理解。
但推断性统计就需要我们有一定的抽象思维了，这也是很多学员学习下来觉得自己很难hold住的部分。这一部分的知识点其实并不多，但是逻辑性极强，需要跟着老师的讲解逐步击破。
复习策略
学CFA的数量，不需要有很强的数学基础，只要有高中的数学基础即可。因为这门学科完全不涉及微积分和线性代数等高等数学的知识，这对于文科生来说也很友好。
所以大家并不用担心这门课学不好，相反这是一门性价比比较高的课，即“高投入，高产出”，因为知识点不多，也很好记，并且这门学科涉及的计算也相对偏多，对于大部分中国人来说，这是比较占优势的一点。
那么对于定性的题目呢，其实也不用太担心，因为这一学科的考题都相对固定，考察方式并不灵活，只要大家在考前把相关的题目都做一遍，上了考场以后就会发现，大部分的题目风格我们其实都已经见过了。
