JTự Học Cùng JunLearn Deep. Work Smart.
Tài chính🎓 CFA Level ICurriculum 2026Quantitative MethodsarticleVI

CFA Level 1 Quantitative Methods 2026: Tổng quan và Chiến lược ôn tập

Tổng quan môn học Quantitative Methods CFA Level I 2026: Cấu trúc 11 Learning Modules và Learning Module 12 (Appendices A-E), tỷ trọng 6-9% trong đề thi (ước tính 11-16 câu hỏi), ma trận công thức trọng yếu, 4 nhóm kiến thức chuyên môn và chiến lược ôn tập từ Tự Học Cùng Jun.

16 tháng 8, 2026
Kiểm duyệt: Triệu Thị Thùy Dung
Tổng quan môn học Quantitative Methods CFA Level 1 2026

Key Takeaways — Điểm cốt lõi

  • •Tỷ trọng đề thi: 6-9% (ước tính khoảng 11-16 câu hỏi trắc nghiệm trên tổng số 180 câu Level I, không phải số câu cố định từng kỳ thi).
  • •Cấu trúc giáo trình 2026 gồm 11 Core Learning Modules và Learning Module 12 (Appendices A-E) tra cứu bảng thống kê.
  • •Kiến thức QM là công cụ toán học xuyên suốt áp dụng trong Fixed Income, Equity, Derivatives và Portfolio Management.
  • •Tự Học Cùng Jun đề xuất hoàn thành môn học trong khoảng 30-35 giờ (standard track) hoặc 40-50 giờ (foundation track).

💡 Bạn mới bắt đầu ôn thi CFA? Hãy xem ngay Lộ Trình Học CFA Level 1 Quantitative Methods 2026 để theo dõi kế hoạch học tập theo từng tuần.

1. Vị Trí Và Tầm Quan Trọng Của Quantitative Methods

Quantitative Methods là một trong những topic nền tảng của chương trình CFA Level I. Không chỉ đóng góp tỷ trọng 6-9% trong đề thi (ước tính khoảng 11-16 câu hỏi trắc nghiệm trên 180 câu), các công cụ toán tài chính và thống kê của QM được tái sử dụng liên tục trong hầu hết các môn học chuyên ngành như Phân tích Báo cáo Tài chính (FSA), Định giá Doanh nghiệp (Equity Valuation), Công cụ Nợ (Fixed Income), Công cụ Phái sinh (Derivatives) và Quản lý Danh mục (Portfolio Management).

2. Cấu Trúc 11 Learning Modules Giáo Trình CFA 2026

Module Tên Learning Module Trọng tâm kiến thức
Module 1 Rates and Returns Lãi suất, HPR, Mean, MWR, TWR, Annualized, Leveraged Return
Module 2 Time Value of Money in Finance PV/valuation Fixed Income & Equity, Implied Return/Growth, No-Arbitrage, Forward FX
Module 3 Statistical Measures of Asset Returns Central Tendency, Dispersion, Skewness, Kurtosis, Covariance & Correlation
Module 4 Probability Trees and Conditional Expectations Biến ngẫu nhiên, Xác suất có điều kiện, Cây xác suất, Định lý Bayes
Module 5 Portfolio Mathematics Expected Return & Variance của Portfolio, Diversification, Roy's Safety-First
Module 6 Simulation Methods Phân phối Lognormal, Mô phỏng Monte Carlo, Bootstrap Resampling
Module 7 Estimation and Inference Phương pháp chọn mẫu, Định lý Giới hạn Trung tâm (CLT), Sai số chuẩn (SE)
Module 8 Hypothesis Testing Quy trình kiểm định giả thuyết, Type I & Type II Error, Z-test, t-test, F-test, Chi-Square (χ²)
Module 9 Parametric and Non-Parametric Tests of Independence Kiểm định tương quan, Spearman Rank Correlation, Bảng ngẫu nhiên (Contingency table)
Module 10 Simple Linear Regression Hồi quy tuyến tính OLS, ANOVA, R-squared, Kiểm định hệ số, Dự báo
Module 11 Introduction to Big Data Techniques Fintech, Big Data, Machine Learning, Data Science, Visualization, NLP

Lưu ý: Sau Module 11, cuối Volume 1 là Learning Module 12 — Appendices A–E gồm 5 phụ lục tra cứu bảng phân phối thống kê chính thức (Z-table, t-table, Chi-Square (χ²), F-distribution, Durbin-Watson).

3. Bốn Nhóm Kiến Thức Trọng Tâm Của Quantitative Methods

• Nhóm 1 — Lợi Suất & Giá Trị Thời Gian Của Tiền (Module 1, 2).

• Nhóm 2 — Thống Kê Mô Tả, Xác Suất & Toán Danh Mục (Module 3, 4, 5, 6).

• Nhóm 3 — Thống Kê Suy Diễn & Kiểm Định Giả Thuyết (Module 7, 8, 9).

• Nhóm 4 — Hồi Quy Tuyến Tính & Kỹ Thuật Big Data (Module 10, 11).

🔗 🧭 BẢN ĐỒ ĐIỀU HƯỚNG BÀI HỌC (INTERNAL LEARNING LINKS)

Câu hỏi thường gặp (FAQ)

Có bắt buộc phải học Quantitative Methods đầu tiên không?

CFA Institute không quy định thứ tự học bắt buộc giữa các môn. Tuy nhiên, Tự Học Cùng Jun khuyến nghị bạn nên học QM sớm vì kiến thức TVM, tính lợi suất và xác suất thống kê là công cụ toán học được tái sử dụng trong hầu hết các môn học tiếp theo.