系统量化课程的核心内容涵盖数学基础、编程技能、金融理论与策略开发，具体可分为以下五个模块：

一、数学与统计学基础

核心课程：概率论、数理统计、线性代数、微积分、数值分析

应用方向：用于构建风险模型（如均值-方差模型）、时间序列分析、衍生品定价等

二、编程与数据处理

主流语言：Python（数据获取、清洗、建模）

关键技能：数据获取与存储、数据清洗、数据可视化（如Matplotlib、Python库）

三、金融理论与工具

核心内容：金融市场原理、金融工具特性、宏观经济学、证券投资学

进阶方向：衍生品定价、资产组合优化、风险管理（市场/信用/操作风险）

四、量化策略开发

核心内容：交易策略设计（如趋势跟踪、套利策略）、回测与优化

技术支持：机器学习（回归分析、聚类）、蒙特卡洛模拟

五、实践与系统构建

实践内容：离线/实时数据获取、交互式GUI开发、交易系统部署

工具应用：分布式爬虫框架、数据库管理、高性能计算

学习建议：优先选择包含编程（Python/R）、数学建模、实战回测的课程体系，结合金融理论逐步深化。零基础可先从Python入门，再进阶到C++等低频交易系统开发。