cfa一级考生复习经验分享系列(十二)

本文分享了一名在央企金融机构工作的金融专业人员的CFA一级考试复习经历,强调了基础知识的重要性、学习方法(如听网课、做题、总结和时间管理)以及推荐的学习材料(JC基础课、课后习题和百题)。作者的经验对金融背景的上班族具有指导意义,特别提到了做题和总结对考试成绩的关键作用。

背景:就职于央企金融机构,本科金融背景,一直在传统金融行业工作。工作比较忙,用了45天准备考试,几乎每天在6小时以上。

  • 写在前面的话

    先讲一下,整体一级考下来,我觉得知识点多,偏基础,几乎所有的内容和我大学本科4年学习的东西高度重合,所以,建议金融学背景的同学,毕业后可以马上着手准备,性价比更高。
    针对普通白领上班族的复习策略,大家可以参考我下面复习安排,当然学习方法和习惯因人而异,大家拿走觉得有用的部分。
    由10月国庆之后,我正式开始准备考试,中间还有一个礼拜的时间,在外地出差,不能学习,总共45天左右时间,比较短,因此,时间安排上,我采取一种有效率的方式,听网课和做题。
    由于第一次考CFA对它的考试内容和形式,一开始复习有点蒙,但是考完后,反过来看当初的复习策略,我觉得更有利于总结,并且为二级考试打基础。

  • 了解考试形式,难度,注意事项。

    考试全部为选择题,上午3小时,下午3小时,比较消耗体力,大家准备期间别忘了多运动,增强体质。
    另外这里要着重给大家强调,考题真的不难,但是考试时有一点要注意,就是做题的时间安排,上半场考试我没有经验,在做题时,一旦做不出来,我就空下来,由于没带手表,到最后时间只剩30分钟时,就很心急了,做题时间安排不当,以致于停笔那一刻,看到还有两个答题纸上的空白,当时恨不得马上涂上,但是时间已经不允许了。
    所以,下半场我调整策略,不确定的那一题,也尽量在答题纸涂上,把不确定题目那一页折起来,方便回来再思考,所以下半场效率提升很多,提前一小时就做完了题目,开始检查。
    建议大家:第一. 带块手表,方便看时间,考试时做到心里有数。第二. 即使不确定的题目,也不要在答题纸上留空白。

  • 准备材料和复习计划。

  1. 基础学习
    我的学习资料很简单。jc的基础课网课以及百题复习。简单的好处在,让我更专注。去年由于时间紧迫,我首先根据jc网课的时常和课时数,我制定了20天的基础课件的复习计划,每天听3堂课,做笔记。
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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