量化需要学习以下学科和内容：

1. 数学基础：量化涉及大量的数学运算和统计分析，因此数学基础是核心知识。这包括概率论、统计学、线性代数等。概率论有助于理解事件发生的可能性，统计学则涉及数据收集、分析和推断，而线性代数在多维数据处理和计算中至关重要。

2. 计算机科学和编程技能：量化分析通常需要使用计算机和编程来完成。因此，需要学习至少一门编程语言，如Python或R，用于数据处理、模型构建和结果可视化。此外，还需要了解数据结构、算法和软件开发等基础计算机科学知识。

3. 金融理论和经济知识：在量化分析中，特别是在金融领域的应用，了解金融市场的运行规律、经济周期对投资的影响等十分重要。这包括资产定价、风险管理、市场微观结构等方面的知识。

4. 量化方法和技术：除了上述基础，还需要学习各种量化方法和技术，如时间序列分析、回归分析、机器学习算法等。这些方法和技术可用于数据预测、模式识别和市场策略制定等。

量化是一个跨学科领域，涉及数学、计算机科学、金融等多个领域的知识。为了进行有效的量化分析，需要掌握数学基础，以便进行复杂的运算和统计分析；同时，还需要计算机编程技能，以处理大量数据和实现复杂的模型。此外，理解金融市场和经济运行规律对于量化分析的实际应用至关重要。最后，掌握各种量化方法和技术是量化分析的关键，这些技术将帮助实现准确的数据预测和策略制定。