1、做量化需要学的专业有金融学、统计学、计算机科学与技术。金融学是量化投资的基础，它涵盖了金融市场的各个方面，包括股票、债券、期货、期权、外汇等。
2、量化金融和传统金融的区别是：量化金融学主要是涉及量化投资的一门新兴金融学科。量化投资是以金融衍生品和工具为基础的，对于数据和信息要求很高，是一个智慧型、智力型、智商型为主导的产业。
3、量化投资需要掌握以下基本数学基础：统计学：如概率论、统计推断、数据分析等。信号处理：如滤波、调制解调等。时间序列分析：如自回归模型、结构模型等。经济学：如宏观经济学、金融市场、行为金融学等。
4、学习编程语言：量化分析通常需要使用计算机编程语言来实现模型和算法。Python和R是两种常用的量化分析编程语言，它们都有丰富的库和工具可供使用。
5、量化交易是使用程序化（也就是人工智能）来达到自动识别市场交易信号进行交易。量化投资更像是西医，依靠模型判断，模型对于量化投资者的作用就像CT机对于医生的作用。传统交易类似中医，需要依靠经验和感觉判断病因在哪里。
量化投资 是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易。量化投资和基本面分析、技术面分析并称为三大主流方法。
“量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。量化投资在国外的发展已有30多年的历史，但是国内的投资者虽然对这个概念不算陌生，但真正的量化基金在国内还是比较的罕见。
量化投资是指通过数学、统计学、信息技术模型替代人为的主观判断，管理投资组合，在控制风险的前提下实现收益最大化。
所谓量化，就是把经过抽样得到的瞬时值将其幅度离散，即用一组规定的电平，把瞬时抽样值用最接近的电平值来表示。
所谓量化投资是将投资环节标准化的交易方式，主要包括选股、买入、卖出三个环节，而真正的量化投资是完全自动化交易，不需要人为参与，投资者只要监管程序是否正常运行，参数设置是否合理，指标选择是否在既定目标范围内。
量化投资，是指通过借助统计学、数学方法，运用计算机从海量历史数据中，寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，按照策略构建的数量模型严格执行投资，力求获得长期稳定可持续高于平均的超额回报。
快速反应：量化交易可以快速反应市场变化，从而更快地实现投资目标。准确性：量化交易可以更准确地预测市场趋势，从而更好地实现投资目标。低成本：量化交易可以有效降低投资成本，从而更有效地实现投资目标。
量化交易可以提高交易的准确性和可靠性，因为它可以更好地控制风险，更好地控制交易成本，更好地控制交易结果，从而提高交易的准确性和可靠性。
算法交易模块：基于历史数据和统计模型，自动执行投资决策和交易指令，例如订单流优化、股票买卖策略等。回测模块：通过模拟历史市场环境和交易条件，评估量化交易模型的绩效和误差率，以优化策略和算法。
其实简单说：就是数量化投资。量化投资是一种方法论。量化投资主要是指通过构建模型来产生交易策略的一种投资方法。
“量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。量化投资在国外的发展已有30多年的历史，但是国内的投资者虽然对这个概念不算陌生，但真正的量化基金在国内还是比较的罕见。
量化投资可以理解成在投资时需要用到数学、统计学、信息技术等知识；投资者会搜集大量的数据，然后借助计算机系统强大的信息处理能力，同时采用先进的数学模型替代人为的主观判断，在控制风险的前提下实现最大化的收益。
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