量化分析课程有哪些？量化金融人士不要错过！现在可谓是量化金融的春天，在未来国内量化趋势也很明显了，各种私募，券商，投行，银行，公募，基金都开设有量化相关岗位，所以大家趁早入行是有好处的。那么，未来想从事量化行业，可以学习哪些量化课程呢？下面我们一起来看一下！

一、CQF量化金融分析师学什么内容？
1、前导课(选修课)
CQF的三门前导课程，即数学、Python和金融，旨在帮助那些想要学习量化金融知识的人员，从基础开始逐步深入学习。
2、核心课
Level1
金融基础数量
数量风险和回报
股票和货币
Level2
数据科学与机器学习（1）
数据科学与机器学习（2）
固定收益和信用
3、高级选修课
在CQF考试中，你将拥有一个终身学习的机会，并可以选择两门选修课程进行考试。
二、CQF量化金融分析师也有不同等级

量化投资也有不同的层级，不同层级对个人数理能力的要求也不同。在较高的层级中，一些人会直接参与最头部的量化私募开发策略模型和交易，这种路径一旦成功，收入将非常惊人。例如，在2021年量化投资最火爆的时候，就有人获得了高达5000万元的年终奖。这条路的发展路径是，读一个名校本科，然后去美国理工科名校读博，毕业后在华尔街量化大厂工作几年，带着模型回归。常见的专业背景包括数学、计算机科学，也可以选择物理、通信等相关理工科专业。

如果想在券商研究所从事金工类研究，撰写报告并获得工资和奖金，那么国内本硕名校的学历已经足够，不一定需要赴美读博。然而，数学水平至关重要，能够快速理解海外的量化论文。专业方面，数学（含统计）专业优先，然后自学一些计算机编程，熟练掌握Python代码即可。
如果想要在工作中进行量化分析，但并非完全从事量化交易，比如希望从事财富管理类工作或FOF(Fund of fund)类工作，并对各个基金进行归因分析，那么并不需要学习数学专业，只需具备一定的统计基础，能够应用常见的统计模型，并掌握Python编程即可。
因此，需要根据个人期望从事的量化金融分析师类型来确定要求。在头部买方从事模型交易和亲自下场交易的工作，要求最高；而在卖方从事报告撰写等相关工作，要求略低一些。对于只需要使用量化来支持工作的人，要求相对较低，大部分人都可以通过努力达到这些要求。