一、量化金融需要什么样的技术？

1、计算机编程技术

编程语言：python、R、matlab、C/C++等其中最为主流的是python，国内许多量化平台也是基于python开发，因为python开发策略效率高，有大量的科学计算库，例如pandas、numpy、scipy、statistics、scikit-learn库等

2、金融知识

量化交易属于金融行业里面的一个细分领域，当然少不了需要熟悉金融投资，例如股票、期货、期权等金融衍生品的投资等

3、数学知识

如果说计算机技术和金融知识是量化交易的基石，那么数学知识则是量化交易中灵魂，因为量化交易中往往需要运用到高等数学、统计学、线性代数、概率论、离散数学等

二、量化融资融券是怎么回事？

量化融资融券是指投资者利用量化模型、算法和技术手段，结合融资和融券交易，进行股票交易和投资的一种策略。

量化融资融券通常包括以下几个步骤：

1. 量化模型开发：投资者使用数学模型、统计分析、机器学习等技术，开发一套量化交易策略。这些策略可能基于历史数据、市场指标、财务数据等多种因素。

2. 数据收集与分析：投资者收集相关的市场和股票数据，包括股票价格、成交量、财务数据等。利用这些数据，进行统计分析和模型验证，以优化和改进量化策略。

3. 融资融券交易：基于量化模型和策略，投资者采用融资和融券手段，以增加投资杠杆和灵活性。融资是指借入资金进行投资交易，而融券是指借入股票进行卖空交易。

4. 执行交易和风险控制：根据量化策略，投资者进行买入或卖空股票的交易。在交易执行过程中，投资者需要进行风险管理和控制，包括设置止损点、规避黑天鹅事件等。

5. 监控和调整策略：投资者需要定期监控市场情况和策略表现，根据市场变化和策略效果进行调整和优化。这可能涉及参数调整、模型更新和交易规则的修改等。

尽管量化融资融券可以通过技术手段提供更加自动化和高效的交易执行，但它仍然需要投资者具备量化建模、金融市场知识和风险控制能力。此外，投资者在进行量化融资融券交易时，也需要遵守监管规定和交易所的要求。

三、量化金融专业就业前景？

就业前景不错，就业前景不错，量化金融与金融科技主要研究金融学、投资学、互联网金融等，将相关商业场景下计量分析原理及方法与大数据分析技术有机结合，进行金融产品设计与运营、金融大数据分析与管理。例如：在网络信贷、智能投顾、数字货币中进行产品设计、量化分析、风险控制、运营管理等。所以发展前景非常好。

四、人工智能和量化技术的区别？

1、定义不同

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一种计算机科学技术，通过模拟和实现人类智能的某些方面来解决问题和完成任务。它借助于大数据、机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，能够从数据中自主学习、理解和推断，并生成新的知识和行为。

量化技术（Quantitative Analysis）指的是以数学、统计学和计算机等工具进行分析和预测的一种方法论。量化技术通常需要严格的数据处理和算法设计，对计算性能、数据质量和模型选择等要求较高。

2、适用范围不同

人工智能在金融领域，可以应用于风险控制、投资策略、信用评估、客户服务等方面，帮助机构提高效率和精度。

量化技术利用历史数据和模型推演的方式，对金融市场的变化趋势、价值评估和风险控制等进行量化分析和量化交易。