原标题：frm一级4个1大神复习经验分享系利（三）

2019年11月成绩出来，拿了四个A的成绩，觉得有必要和大家伙儿一起来分享一下不一样的学习思路，我不是什么顶级学霸，没法给大家总结出详细的旷世备考宝典，学习考证在于对自己兴趣的培养，换一种不同的思路去看待考证可能会更加轻松而且获得更好的学习效果。

• 概述
• FRM一级总的来说可以是先对量化金融的初窥门径了，风险管理的比重远没有二级要多，因为懂得风险管理的基础就是要对金融工程有个比较系统的了解，各种金融产品，统计及一些其他的入门知识，总体来说FRM的一级比CFA的一级甚至二级的部分知识都要更加偏向量化一些，衍生品还是讲的相对来说还是比较深入全面的，广大考友们还是要通过你自己的背景来调整学习方案。
• 国内课程一般会放大时间紧张的严重性，其实笔者认为并不然，考生不用太担心题目做不完，可能会有一定英文阅读方面要求，英语不好的要长期训练一下比较好，实在不行多多刷题的话，懂得从长题干中迅速提取要点就可以了，我个人英文水平还是不错的，题目刷的真心不算多，考试时有一道题不会做，放弃了两道大计算，结果是剩了15分钟涂答题卡。其实总体难度不会像某些老师说的那么危言耸听，确实会有难题但是从策略的角度来说难题和费时间的题目你都先跳过的话，剩下来的就不会太难了，时间也应该够用，至少把简单的都cover到。
• 总体复习思路
• 从总体的复习备考方案来说，刷题固然是一种百试不爽的策略，很多人说没怎么听课看书，拼命做题最后也成绩不错的那种，做题毕竟是一种应试，我个人认为换一种模式会更划算一些，我的复习方案就是所有课我大多数都听完了，看了两遍书，完完整整，题目我只做了百题和押题，that’s it，我可能更注重的是培养对知识点的理解和兴趣，毕竟FRM和CFA都是在不停的与时俱进，不停的去与行业磨合，你所接触到的知识会对你未来的相关工作，研究等提供很好的基础支持，反正得投资那么多时间去学习考证，为啥不抱有一定好奇心的去好好理解一下各个知识点呢。花了那么多时间，如果最后获得的只是一纸成绩，是不是有点亏了，不说能够对各个知识点侃侃而谈吧，也得有些比较深刻的印象，将来在工作中潜移默化的帮助到自己吧。
• 各科目总结
• 我自己平时在学校和导师也会做一些quant research，废话不多说下面说说我对一些知识点的理解吧，希望能算得上是干货：
• 风险管理基础。大部分是定性的东西，尽量能够花时间多多的阅读材料，对各种知识比较熟悉了，面试都更能忽悠了不是么？我个人认为对你们以后的金融业的Behavioral面试会比较有用，另外基础性的概念会对你进行金融行业的课外阅读提供一些基础支持，对金融公司尤其银行业的corporate管理和构架会有更清晰的认识，总之我个人认为还是值得一学的。投资组合和CAPM是金融的重中之重了哈，都应该会的，没学过的同学是要系统的看一下的，是以后很多知识点的基础，学过的同学可以再看一遍，把一些你容易忽略掉的细节给带上，比如CAPM的assumption， portfolio optimization的一些性质及特点，这些会对未来的一些职场面试很有用，很容易考到的细节，其他不多说了。另外CAPM虽然懂的人会说不好用太局限了，但是现在在美国的金融行业还是在普遍使用的哈，另外关于CAPM的延伸性research也很多你们可以看看。另外就是，CAPM模型不仅仅局限于金融行业哈，accounting，marketing和manufacturing都可以应用的，只要找到benchmark，就能够直接进行敏感性测量哈，懂了原理你就能够想通了。另外CAPM还可以和regression结合在一起推导一下，好多公式你就可以串起来了，这种细节面试也会考到的。没学过金融的同学可以用spreadsheet自己做做CAPM的cross-sectional test，通过观察它的回归结果显不显著就知道为什么大家都有点不屑于使用它了。后面的这个多因子模型是现今行业基金经理非常喜欢使用的工具，不同因子组合会对不同市场产生不一样的解释力度，基于各个地缘政治的因子都是不一样的，学好这个会对较为传统的金融类工作有帮助，先弄懂怎么来的吧，到以后工作中再进行各种发掘，调整和应用吧。APT比较鸡肋，偏向于事后research，整不明白就死记一下公式的差别吧。另外最后一章ERM和风险管理发展的新趋势也是值得一看的，对未来有个定位，也好侃侃而谈吧。Code of Conduct比CFA考得简单很多，比重也很小，大概看看就行。
• 量化分析。内容和深度相当于CFA 一级+二级，这样是不是理解的更直观一些，不过还是一些很基础的统计学知识，是在大数据时代从事金融类工作必须要知道的，所以逃不开，没基础的慢慢去理解和系统学习，有基础的也挖掘一下细节，比如说大家都熟悉regression，但是应用线规的前提条件是什么呢？对冲基金面试都会面这个，并且被称为死亡之问。但FRM书上说得都很清楚了，你要是都理解了就一定没问题，是不是值得好好看看书？况且这种概念对工作也固然重要，如果你不能确定数据符合假设，就不能贸然套用regression模型。金融工程的面试如果考到简单的概念都会问的比较深入，你该不会是做到了每个公式怎么来的都非常清楚，都是书上会讲的内容，取决于你重不重视而已，考试不一定会考很细的。Time Series是重点了，也是一个大学科，FRM里面涉及了很多了算是，把这些慢慢掌握一下，算是给面试或者未来深入学习和工作打下基础，这些大部分是要用代码实现的，整不明白这个基础以后会比较难，想做量化的同学可做深入研究，做fundamental的也需要去了解一下，对金融数据的时序分析是必不可少的。个人认为ARMA~GARCH模型才是比较完整的时序分析模型，有return有volatility还能解释自相关clustering的现象，今年新大纲不知为何没有看到GARCH，后来发现被移到第四章重点讲解了，可见协会对其重视程度。个人认为mean reverting在GARCH模型里面的展现还是挺有意思的，出的计算不算难，但却是很重要的性质，均值复归可以做成交易策略，那么volatility的复归可不可以做成什么风控或者对冲策略呢？总之这些思路都是需要用编程实现的，考起来就不会难到哪里去了，定性的东西为主。这样来看第二门课后半段的计算应该是不会很难的，要难起来就没边了。
• 金融产品和市场。需要充分了解的，做题放到最后吧，多看看书听听课，银行，保险和退休金和其他的基金产品的一些特性都是有必要了解的，定性的比较多，考纲也不算太为难，都是比较基础的东西，无论是做风控还是做portfolio management，都需要知道这些最基本的。我个人觉得这章是最有意思的，算是对期货期权等衍生品，债券这些很复杂的金融产品的入门，学好这些CFA二级关于这些知识的计算也基本cover了，我觉得还是有必要去绕清楚，无论是做quant还是fundamental，毕竟和你的工作是息息相关的，对冲基金里面真正赚钱的还是做衍生品的居多，衍生品的定价模型也是quant里最有挑战的数学模型，学这章的时候，虽然觉得难，东西很多，但是你要知道你是站在金融行业的风口浪尖，突破这层以后会有能力胜任各类型的金融类工作，建议从基础班一字不拉的听起，在看看书，推一推公式，发明这些公式的人都是获诺贝尔奖的，值得你去理解一下吧至少。去思考一些小细节，对以后的帮助理解会很多，比如想想看这个贯穿这个FRM考试的continous compounding， e的r次方，这个r其实也是我们所说的log return，在很多时候是更准确的描述price return的方式，为什么用log return，其实不光是教材上说的log normality，还有一些别的原因，你可以去探究一下，很有意思。再比如说，期货期权，有时会会觉得比较绕人，但是突破点并不难找，弄清楚什么是期权期货的价格，什么是价值百科，按照这个套路走，就都能明白了，实际上的意思就是怎么定价，赚了亏了多少钱而已，期权交易策略很有意思，进行投机套利或者风控对冲都必不可少，行业里做的更复杂一些，但是这些基础也是很重要的。奇异期权毕竟是介绍性的不难，花时间静下心来听老师讲讲原理，行业里在大型做市商公司里比如小摩来说奇异期权用的还是很多的。债券这块我不觉得考得比CFA难，毕竟那么重要的东西，逃不掉的，没什么太难的概念，慢慢学都能懂，要会熟练按计算器，不推荐用某些老师的连按方法，错了你都不知道哪儿错了，就一步步来稳稳的就好，不缺那么点时间。记住债券的套利在对冲基金里面也是很赚钱的一种策略，很不简单的策略，第一门课里面有讲过一两个公司搞债券套利的，相当厉害的策略，要不是运气不好都是赚翻天的节奏，你学懂债券了，再回去看看，延伸阅读一下，会发现很有意思，债券这块是值得好好琢磨的，它可平庸，可奢华。利率和互换这一块，我了解的不多，做swap的业内有一种机构叫swap bank，我在金融系的一线高端投资课程里学过，搞懂它的价差spread是怎么来的就差不多了，别的方面由于我也不确定在行业内对你工作和研究的具体帮助，不做赘述，从考试角度来讲，很容易出费时间的计算题，建议放到最后或者直接放弃，弄懂基本概念就好了。大计算有时间就练练，没时间就算。MBS是很有趣的东西，就prepayment modeling这块，华尔街很多朋友都在做这个，做了十几年，也不知道做出了啥东西，应该是很有搞头的，也是投资策略里面搞好了很赚钱的那种，因为复杂，所以简单（一指考试，二指行业）。
• 估值与风险模型。第四门课其实算是对一级二级的承上启下，开始真正介绍一些很实用的风险管理知识，如果是和第三章重复的知识点会偏向于更加细节的计量，还是老思路，理解这个概念，了解其行业应用，VaR/CVaR(ES)确实是很重要的概念，去要好好理解一下，从统计分布角度考虑，类似于CAPM，从数理模型来看的话应用不止金融行业。要体会一下各种算法的优缺点，应用场景，面试会考，你工作中对不同产品和市场也会要用到。解释波动率用的是EWMAGARCH模型，原来是放在第二章的，说明重要性提升了，这个模型只讲波动率，我之前提到的ARMAGARCH是比较综合的，值得结合起来研究一下。看考纲你们今年应该是不会考covariance GARCH的计算了，那个既没意义又浪费时间，做题直接跳过。Credit Rating在行业中的水还是很深的，得多多了解，才能避免被别人玩弄于股掌之中。各种形式的risk都要好好看一下，理解基础，这也是承上启下的内容，二级里面会再详细说到，也是风险管理的核心内容，提高你的专业素养，就在这里了。从考纲的变化来看，协会还是很注重行业应用的，2019年copula这个东西还被称为很玄乎的东西被放在第二门课，没什么人重视，新大纲被移到credit risk这章下面了，大家是不是可以联想一下它的应用场景了？Stress Testing是必备技能，少不了的，其重要性就不多说了。后面的内容和第三门课有些重复，其实是更深入细节的一些讲解，就是慢慢看下去就好了，没什么太多诀窍，还是要注重理解，对利率，债券等的一些性质和测量指标（久期，凸性等）要充分理解，这个对未来你对整个金融市场的理解个人感觉还是很有帮助的，书上也介绍了怎么去apply，学好基础为未来做打算。Non-parallel term structure学起来还是比较玄乎，但是你多听听课还是能够理解行业应用的，实在不懂的多刷题，感兴趣的要做延伸性阅读。定价方面牵涉到计算，有时间推推公式，BSM的公式推导还有二叉树什么的，怎么来的，里面的一些细节金融工程的面试会考，理解了背公式也不难了。Greeks这种测量指标还是很重要的，其实不难理解，回归数学，谁和谁求导，求几阶导的问题而已，较为重要的它的变化以为着什么，以及其他因素对它的影响，怎么对冲等，课上老师给总结了图，推荐还是要自己过一遍推导，更容易记忆了，也理解了。其重要性行业应用不言而喻。

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