量化分析課程都包括什么？速戳了解！

量化分析課程都包括什么？速戳了解！現(xiàn)在很多人都對量化分析感興趣，甚至想通過學習課程來進一步了解，那么量化分析課程都包含哪些內(nèi)容呢？下面我們一起來看一下！

一、量化分析課程都包括什么？
1、數(shù)學模型
本科大二及以上水平的高數(shù)/數(shù)學分析、線代/高代、概率論和數(shù)理統(tǒng)計能力是必要的，特別是對矩陣的熟練掌握非常重要。例如，均值方差模型和風險平價等模型的優(yōu)化部分需要掌握矩陣求導和各種轉(zhuǎn)置相乘等技術(shù)。
常用的統(tǒng)計模型、機器學習模型：見（計算機）部分。
微分方程：掌握常微分、偏微分方程以及數(shù)值解是衍生產(chǎn)品分析的基礎(chǔ)，但在權(quán)益分析中并不一定需要這些技能。在閱讀宏觀和計量方面的文獻時，有時會遇到相關(guān)的需求。
數(shù)值分析：掌握各種非線性方程的數(shù)值解法和蒙特卡洛模擬的理論與實踐是金融工程課程的基本要求，股價波動模擬則是其中的基本操作之一。

2、計算機
學一門編程語言就可以的，像C，C#，matlab，Python，都有相應的量化軟件。
目前Python語言在量化中用得最廣，學習也容易，可以主攻這個。
學計算編程上，不需要全部精通，重點在以下幾方面：
1，獲取數(shù)據(jù)
2，清洗數(shù)據(jù)
3，數(shù)據(jù)建模
4，數(shù)據(jù)可視化
3、交易策略（金融）
宏微觀經(jīng)濟學：熟悉宏觀經(jīng)濟運行的各種經(jīng)濟指標的含義、發(fā)布時間點和頻率等細節(jié)，對于量化建模非常重要。
證券投資學：證券投資學中提供了許多常用的量價指標，當然這些指標也可以在其他地方找到。Python模塊可以輕松實現(xiàn)這些指標，因此無需手動編寫。
會計：財務指標是估值、盈利、成長等各種因子的基礎(chǔ)，通過理解和挖掘這些因子，可以發(fā)現(xiàn)新的有用的因子。
金融工程：金融工程是一個廣泛的概念，具體來說，可以通過學習期權(quán)、期貨及其衍生品的書籍來掌握各種金融產(chǎn)品的特點和定價方法。
常用金融模型：量化常用的金融模型需要掌握，比如Fama三因子模型，CAPM、APT定價模型，Barra多因子模型，BSM定價模型、時間序列模型等等
綜上所述，了解和精通以上內(nèi)容需要根據(jù)對市場的深入理解來選擇合適的方向。然而更重要的是，必須積累一定的實戰(zhàn)經(jīng)驗，因為量化的最終目標是完成交易。只有在實踐中，才能讓計算機更清晰地實現(xiàn)策略。