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2. 数学和统计学基础：学习描述性统计、概率论、假设检验、回归分析等。
3. 编程技能：掌握至少一种编程语言，如Python，因为它在金融领域广泛使用，并拥有丰富的库和社区支持。学会使用数据分析工具如Pandas、NumPy等。
4. 量化策略开发：了解各种量化交易策略，如动量交易、对冲策略、算法交易等，并学习构建量化交易模型并进行历史数据回测。
5. 风险管理：了解不同的风险类型，如市场风险、信用风险等，并学习如何在量化模型中实现风险控制。
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发布于2024-10-21 08:51 上海
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