学量化应该学什么专业

想入门量化，却不知道该选什么专业？别担心，这篇超全攻略帮你理清思路！

总结性回答：

量化领域对数理基础、编程能力和金融知识都有较高要求。因此，数学、统计学、计算机科学、金融工程 这四个专业是学习量化的“黄金组合”。当然，其他专业如物理学、工程学等，只要具备扎实的数理和编程基础，同样有机会进入量化领域。

下面，咱们展开聊聊，不同专业如何与量化“结缘”：

一、数学 & 统计学：量化的“基石”

量化交易的核心在于构建数学模型。如果你想在模型开发上有所建树，那么深厚的数学功底必不可少。

• 数学专业：

  • 优势：数学专业培养了你严密的逻辑思维和抽象建模能力。像高等数学、线性代数、概率论、随机过程、数值分析、优化方法… 这些都是量化研究的必备工具。
  • 进阶方向：可以深入研究随机微分方程、偏微分方程、测度论等，这些在期权定价、风险管理等领域有重要应用。

• 统计学专业：

  • 优势：统计学教会你如何从数据中挖掘信息、发现规律。时间序列分析、回归分析、假设检验、贝叶斯统计、机器学习… 这些都是量化策略开发的重要方法。
  • 进阶方向：可以专注于高频数据分析、非参数统计、统计套利等领域。

如何提升：

1. 扎实基础：大学期间一定要把数学和统计学的核心课程学透，多做题，多思考。
2. 参与竞赛：参加数学建模竞赛、数据挖掘竞赛等，锻炼实战能力。
3. 自学补充：可以自学一些金融数学、金融时间序列分析的书籍。

二、计算机科学：量化的“引擎”

量化交易离不开高效的编程实现。计算机专业在量化领域有天然的优势。

• 计算机科学专业：

  • 优势：你掌握了编程语言（如Python、C++）、数据结构、算法、数据库、操作系统等知识，这些都是量化交易系统开发的基础。
  • 进阶方向：可以深入学习高性能计算、分布式系统、网络编程、算法交易等。

如何提升：

1. 精通编程：至少熟练掌握一门编程语言（Python是首选），并能用它进行数据分析和策略回测。
2. 项目实践：参与一些开源项目，或者自己动手开发一些量化交易工具。
3. 了解框架：学习一些常用的量化交易框架，如backtrader、vn.py等。

三、金融工程：量化的“桥梁”

金融工程连接了金融理论与实践，是量化领域的热门专业。

• 金融工程专业：
  • 优势： 你既学习了金融学的基础知识（如投资学、公司理财、金融衍生品），又掌握了数理建模和编程技能。
  • 进阶方向：可以深入研究期权定价模型、固定收益证券、风险管理模型等。

如何提升：

1. 理论与实践结合：在学习金融理论的同时，要注重实践应用，尝试用所学知识解决实际问题。
2. 关注市场动态：多阅读金融新闻和研究报告，了解市场最新动态和前沿技术。
3. 考取证书：可以考虑考取CFA、FRM等金融证书，提升自己的专业素养。

四、其他专业：量化的“潜力股”

除了上述四个专业，其他一些理工科专业也有机会进入量化领域。

• 物理学专业：

  • 优势：物理学培养了你强大的数理建模能力和解决复杂问题的能力。一些物理学模型（如随机游走模型）在金融领域也有应用。
  • 建议：需要补充金融学和编程知识。

• 工程学专业（如电子工程、自动化等）：

  • 优势：工程学背景让你具备扎实的数理基础和动手实践能力。
  • 建议：需要加强金融学和统计学的学习。

重要提示：

• 复合背景更受欢迎：量化领域更倾向于招收具有复合背景的人才，例如，数学+计算机、统计学+金融等。
• 实习经历很重要： 尽早参与量化相关的实习，积累实战经验，这是进入量化行业的敲门砖。
• 持续学习是关键： 量化领域发展迅速，要保持学习的热情，不断更新自己的知识和技能。

个人建议：

选专业的根本在于你对什么方向更感兴趣。是更喜欢钻研模型背后的数学原理？还是更喜欢用代码实现策略？亦或是对金融市场有浓厚兴趣？明确自己的兴趣点，才能更好地规划学习路径。另外，不要被专业名称所束缚，关键在于你学到了什么，以及你如何将所学知识应用到量化领域。

最后的建议是，多去了解不同领域的人是如何进入量化的。可以多看看行业内人士的经验分享，甚至联系他们进行咨询，这能帮助你少走弯路，找到最适合自己的发展道路。记住，学习是一个持续的过程，保持好奇心，不断探索，你一定能在量化领域找到属于自己的一片天地！