量化需要学习以下学科和内容：

1. 数学基础：量化领域对数学基础有较高要求，包括概率论、数理统计、线性代数等。这些数学知识是量化分析和建模的基础。

2. 统计学：作为量化研究的核心，统计学是必不可少的学习内容。包括但不限于描述性统计、推论性统计、时间序列分析、回归分析等。这些统计方法和工具能够帮助投资者进行数据分析、模型验证和市场预测。

3. 金融学：量化与金融紧密结合，因此金融学的知识也是重要的。包括但不限于金融市场、投资组合理论、资产定价、风险管理等。了解这些金融概念和理论有助于量化研究者更好地理解和分析金融市场数据。

4. 编程技能：量化研究常常需要运用计算机编程技术来处理数据和构建模型。Python、R等编程语言是量化研究中常用的工具，学习这些编程语言和相关的数据处理库对于量化分析至关重要。

5. 量化分析方法：除了上述基础知识，还需要学习各种量化分析方法，如量化交易策略、算法交易、高频交易等。这些分析方法涉及到具体的策略设计和实施，是量化研究应用的重要部分。

总之，想要从事量化研究，需要掌握数学基础、统计学、金融学以及编程技能等相关的知识和技能。此外，不断学习和探索新的量化分析方法也是非常重要的。通过系统的学习和实践，可以逐步掌握量化的精髓，并在实际研究中灵活运用。