如何学习量化金融？附详细学习方法、资源推荐！量化金融是一种利用数学、统计学和计算机科学等学科知识，通过建立数学模型和统计分析来制定交易策略和进行风险管理的投资方法。学习量化金融需要掌握多个领域的知识和技能，但是通过合适的学习方法和资源，任何人都可以快速入门并掌握相关技能。
本文将为大家介绍学习量化金融的方法和推荐资源，帮助读者了解量化金融的基础知识、工具和应用，为投资决策提供更为科学的支持。
学习路径：
数学和统计学
编程语言
金融理论
学习量化金融工具和应用
实践和实验
量化金融工具
以下是一些学习量化金融的书籍和课程：
书籍：
1.《量化投资：策略、技术与风险管理》（周志东、张亚东、茅海建）
2.《Python金融大数据分析》（李笑来、李林峰）
3.《量化金融——数学、计算机与金融市场》（张雪峰）
4.《统计套利模型：量化投资策略研究与实践》（赵文斌）
5.《金融时间序列分析》（吴迪）
6.《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》（Aurélien Géron）
7.《金融工程与计算机实验》（王民、黄晓波）
课程：
1.Coursera的《量化金融与风险管理》课程（华盛顿大学）
2.Coursera的《金融计算与机器学习》课程（纽约大学）
3.Coursera的《金融市场分析和量化交易》课程（伦敦大学学院）
4.Udemy的《Python for Finance:Investment Fundamentals&Data Analytics》课程
5.edX的《金融计算》课程（麻省理工学院）
6.QuantInsti的《量化金融课程》
7.《金融大数据与量化分析》课程（清华大学）
