量化金融主要学习以下课程：

1. 金融理论基础知识：这是量化金融的基础，涵盖了金融市场、金融产品、投资理论等内容。包括了解基本的金融工具和金融产品如股票、债券、期货和期权等。此外，金融衍生品定价理论，如二叉树定价模型、Black-Scholes定价模型等也是学习重点。

2. 统计学与数据分析：量化金融涉及到大量的数据处理和分析工作，因此统计学是重要课程之一。学生需要掌握基本的统计方法，如回归分析、时间序列分析等，并熟悉统计软件的使用。此外，大数据分析技术也是学习的重点，如数据挖掘和机器学习算法在金融风险管理和投资策略中的应用。量化分析在风险评估和管理以及衍生品定价中的应用十分重要。课程内容也涵盖了计算分析技能和数学建模能力，这是量化分析师的核心技能之一。

3. 金融工程和金融技术：这部分课程涵盖了金融市场的技术分析和交易策略的开发与实施。课程包括市场微观结构理论、算法交易、高频交易策略等。学生也需要掌握金融软件的使用，如Python在金融数据分析中的应用等。了解金融科技的发展与趋势，也是这一领域的热点话题和未来发展潜力所在。同时关注风险管理、量化投资等方面的前沿知识和技术动态。另外还要掌握一定的编程能力，以适应自动化交易的需求。随着科技的进步和金融市场的变化，量化金融的技术和工具也在不断更新和发展。

总的来说，量化金融的学习涉及广泛而深入的知识体系和技术应用。只有全面掌握这些知识，并在实践中不断摸索和改进策略，才能在这个领域取得成功。如需了解更多内容，建议查阅专业书籍或咨询专业人士获取更多信息。