小编认为：2024年CFA考试的改革，考试难度并不是提高，而是降低了。
因为根据官网的描述，这次CFA新增的实践课程（PSM）是与标准考试分开的，它只需要在标准考试的分数出来之前学完即可，PSM本身没有评分，相关内容也不会出现在标准考试中。
我们看CFA官网对这次改革的描述：
CFA计划已经扩大，新增实用的相关技能培训，为考生提供他们在课程中所学知识的在职应用。
实践技能模块（PSM）结合视频、多项选择题、指导练习和案例研究来培养考生的实践技能。为了获得考试成绩，考生将被要求在每个级别至少完成一次PSM。PSM主题可以在注册后的考试学习期间的任何时候选择，并且必须在成绩公布前完成。每个PSM需要10-15个小时才能完成。
也就说，对考生必须完成标准考试和每个级别的一个PSM才能获得考试成绩。一级是从2024年2月开始，二级是2024年5月开始，三级是2025年2月开始。
考生需要做什么才能完成PSM？
协会也给出了回答，PSM是一个独立的模块，包含10-15个小时的内容，考生必须通过视频、问题和指导练习来完成每一个内容。它没有评分，考试中也不会出现有关它的问题。
也就是说，我们不需要畏惧实践课程（PSM）。PSM没有评分（not graded），PSM涉及到的知识点也不会出现在标准考试中。我们只需要在标准考试出分前，学完至少一个PSM就可以了。
一级PSM有财务建模，即如何在Excel中建立公司的顶级三级报表财务模型，因为模型用于确定公司的价值。一级PSM还有Python编程基础，这两个PSM中选择一个进行学习。
二级PSM有Python编程基础、分析师技能（利用从数百名成功分析师那里获得的见解，重点关注股票和信贷分析师所需的技能）、Python数据科学和人工智能。考生需在这三个PSM中选择一个进行学习，如果一级选了，二级就不能选这个了。
三级的PSM是什么协会尚未公布，因为三级在2025年才会加入PSM模块。
考虑到考生需要在学习PSM模块上投入时间，为了保持总的备考时间保持稳定，标准考试会适当删减了一些内容。目前已知的信息是，一级考试中删除了货币时间价值、基本统计学、微观经济学、公司会计，这四个部分的内容。
PSM模块的Python会讲哪些内容？
从协会官网描述来看，一级二级的Python编程基础PSM，涉及到以下几方面内容：展示Python的基础知识，以及如何使用Jupyter Notebook开发、演示和共享与金融相关的数据科学项目。
二级还有一个Python数据科学及人工智能课程，内容有：向考生介绍机器学习、人工智能和数据科学，以及使用Python理解财务报表、报告和分析。
以上是协会官网内容。首先就形式上，Python是一个学习课程，考生只要学完即可，应该不需要考试（not graded）。
其次在内容上，官网提到了Python基础，根据我们对Python的理解，应包括有以下内容。
一、基础数据类型。Python是一门弱类型语言，变量使用前无需声明，变量名可以看作一种引用。Python的基本数据类型分为数字、字符串、列表、元组、集合、字典。其中数字包括整型、浮点型、布尔型、以及复数。列表、元组、字典、集合、字符串则是Python中经常会使用到的数据结构，除此之外，还需掌握深拷贝和浅拷贝的概念。以上的数据类型必须要能够熟练的运用。
二、基础代码逻辑。比如条件语句If、循环while/for等。这部分有一定编程经验的同学应该都不会陌生。Python基础同样会包括这些常用的代码逻辑。除此之外，Python作为面向对象的语言，也应包括面向对象这个概念的介绍。
三、文件系统。在处理数据的时候，我们往往需要从文件中读写数据。例如Python读取Excel中的数据，Python读取mySQL中的数据等，Python从金融数据库（例如彭博、路透）的应用程序接口（API）中读取数据等。所以文件系统的相关操作也属于Python基础知识。Python的文件操作很简单，只需用open打开文件：file = open(path,pattern)。打开文件后就可以对文件进行读写操作，各种读写操作的命令也是应该涉及的。
四、函数。Python作为面向对象的编程语言，会大量使用函数。Python常用函数也是必须掌握的基础知识。Python中用def关键字来定义函数，格式为def 函数名(参数)。
五、各种库的运用。Python最具吸引力的地方就是有丰富的库，无论是科学计算的库、数理统计的库、机器学习库，还是各种金融项目的库，Python应有尽有。比较常用的科学计算库的介绍，或许也属于Python基础知识。
学完了以上内容，考生就可以使用规范化的金融数据进行分析，进行量化建模。像金融数据，我们经常同时分析4000只股票10年历史日线数据，还要涉及到10个风险因子。4000*2500*10 = 1亿个数据。学习了Python，我们就可以把这一亿个数据，从金融软件的API中读取出来，存入关系型数据库（MySQL），再用Python进行建模分析它们的关系，寻找它们的规律。面对亿级的数据量，只要掌握了Python这个给力的工具，就再也不会发怵了。
至于Python的其他应用，比如现在运用较多的网络爬虫，CFA估计不会在基础知识这里进行介绍。
Python数据科学及人工智能课程
数据科学、机器学习、人工智能，这三个名词并不是泾渭分明的，这里面有很多内容是重合的。包括了概率管理、算法、边缘分析、异常检测、优化分析、规范分析、深度神经网络、事件流处理、自然语言问答（ChatGPT）、语音分析、视频与图像分析、模拟仿真等细分学科领域。
但是就CFA而言，我们只需掌握金融领域常用的数学模型，比如马尔科夫链、聚类分析、离散度分析、神经网络模型、语言文字处理（例如根据论坛的语言文字分析市场情绪）等。大概率是一个介绍，并不会涉及到太深的内容。
除此之外，数据科学内容还要结合Python才能实际运用。协会在这个模块中还有使用Python工具理解财务报表、报告和分析。这一块在实践中确实是有运用的。当我们要同时分析几百张甚至几千张财务报表，我们可以使用Python来提取财务报表上的信息和指标，并进行归类，随后再对这些数据进行分析。
总之，PSM的内容在工作中是用得到的，可以把所学习的金融知识，在实践中落地，CFA这次改革非常与时俱进，顺应了金融行业的发展和要求。同时由于PSM只需学习，暂不评分，与标准考试独立分开，相当于降低了考试难度。考生既学到了真正实用的技能，还降低了考试难度，是大大的利好。
