定量金融专业学什么？
我目前在美国Top60大学读quant硕士，这个专业其实学的蛮累的，因为数学和电脑内容偏多（与金工方向相比），偏统计的部分需要花不少时间理解。
下面分开介绍各个组成部分的内容。
Quantitative Analysis 计量分析主要是学习R语言和SQL，R是比较常用的量化软件，很多论文都是用R做的统计分析，所以要学会基本的使用功能以及一些常用的包。SQL是学数据库必备的语言，也需要花比较多的时间去理解和实践。 Quantitative Finance 这一部分主要学习了债券市场，保险市场等等计算。
Quantitative Modeling 这一块是难度最高，内容最多的一个部分，包括随机过程，时间序列，优化，计量，概率，数值分析等。各种模型都需要学会概念，原理，公式，代码实现，以及应用案例。
Machine Learning and Statistics 统计+机器学习的课程内容，涉及到决策树，聚类，神经网络，支持向量机，EM算法，PCA等内容的学习和应用。
Programming 在这个项目里面学的是python，需要掌握基本的语法，并且会运用各种数据结构来实现问题的解决。
其他补充：这个项目的老师很牛逼，都是搞量化的大神，但是课程数量很少，每门课只有12个人左右，所以课堂讨论和课后练习的机会都很多，能学到很多东西。课外有很多和业界大佬交流的机会，我之前参加过Blackrock，JP Morgen等的career fair，也上过BIS，IMF等的讲座。项目里也有很多爱玩的小伙伴，可以一起出去玩。