量化分析课程都包括什么？本文详细科普！现在很多人都对量化分析感兴趣，甚至想通过学习课程来进一步了解，那么量化分析课程都包含哪些内容呢？下面我们一起来看一下！

一、量化分析课程都包括什么？
1、数学模型
本科大二及以上水平的高数/数学分析、线代/高代、概率论和数理统计能力是必要的，特别是对矩阵的熟练掌握非常重要。例如，均值方差模型和风险平价等模型的优化部分需要掌握矩阵求导和各种转置相乘等技术。
常用的统计模型、机器学习模型：见（计算机）部分。
微分方程：掌握常微分、偏微分方程以及数值解是衍生产品分析的基础，但在权益分析中并不一定需要这些技能。在阅读宏观和计量方面的文献时，有时会遇到相关的需求。
数值分析：掌握各种非线性方程的数值解法和蒙特卡洛模拟的理论与实践是金融工程课程的基本要求，股价波动模拟则是其中的基本操作之一。

2、计算机
学一门编程语言就可以的，像C，C#，matlab，Python，都有相应的量化软件。
目前Python语言在量化中用得最广，学习也容易，可以主攻这个。
学计算编程上，不需要全部精通，重点在以下几方面：
1，获取数据
2，清洗数据
3，数据建模
4，数据可视化
3、交易策略（金融）
宏微观经济学：熟悉宏观经济运行的各种经济指标的含义、发布时间点和频率等细节，对于量化建模非常重要。
证券投资学：证券投资学中提供了许多常用的量价指标，当然这些指标也可以在其他地方找到。Python模块可以轻松实现这些指标，因此无需手动编写。
会计：财务指标是估值、盈利、成长等各种因子的基础，通过理解和挖掘这些因子，可以发现新的有用的因子。
金融工程：金融工程是一个广泛的概念，具体来说，可以通过学习期权、期货及其衍生品的书籍来掌握各种金融产品的特点和定价方法。
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定价模型，Barra多因子模型，BSM定价模型、时间序列模型等等
综上所述，了解和精通以上内容需要根据对市场的深入理解来选择合适的方向。然而更重要的是，必须积累一定的实战经验，因为量化的最终目标是完成交易。只有在实践中，才能让计算机更清晰地实现策略。