知乎上很多人在讨论做量化是金融知识重要还是编程重要，尤其发现很多机构培训量化的都是对编程大讲特讲。
那到底学习量化我们是该侧重金融还是该侧重编程呢？
关于这点，首先我们要明白量化是什么？
量化不是统计，也不靠理工背景，量化需要的是对市场的深刻理解和认知。然后基于这些认知和理解搭建模型。
而且量化这个行业，分化特别严重，严重到什么地步？
0.1%的人吃香喝辣，99.9%的人吃土。最后因为吃土的人太多，大家打起来了。
所以，如果你想从事这个行业，你要做好比99.9%的人更优秀的准备，这代表你需要比99.99%的人付出更多的努力，如果做不到，那你最少也要在抢土吃的时候比别人厉害。
我们一起来看看大佬是怎么看待这个问题的。
ps：以下内容转载自@知乎：ayime
原回答链接：
https://www.zhihu.com/question/350062063/answer/1183750139
最基本的量化交易并不需要python，一个会以k线进行分析的人，本身就已经在做量化交易。
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然后，本人坐标华南广州，作为一个大型国企的老油条，都会关 (kuang)心(pian)一下新员工。
问到一某知名大学的金融类双硕士精英，现在我这边有一个依靠大数据分析进行营销管理的项目，想让你参与一下。
你懂数据建模嘛？不懂！
懂sql数据库建立和分析吗？不懂！
那么，懂python或者c++嘛！python是自学的，还没有能力做分析。
问到一名计算机专业的硕士生，理由同上。
懂python吗？懂。
懂用python做数据分析吗？不懂。
懂用sql数据库吗？不懂(=_=)。
懂数据建模吗？不懂(=_=)。、
我问他，学校没教这些吗？他说，这些学科在他的专业不是必修课。
我问主修什么，他说网络搭建方向的，那么我再问他，ctp，api的连接，爬虫之类的，总会吧。
他说不懂(=_=)，这个是数据方向的，他是硬件方向。
好吧！
我只是举了两个印象比较深刻的例子，总结经验得出结论。
我们金融学科的学子们，学校是没有要求学习数据建模和数据分析的，所以相关程序语言的学习也是看兴趣。
我所知道n国修金融类的，数据建模是必修课。
计算机领域学科的，本身分支也十分多，自己学科双修的已经不多，还指望别人跨学科。除非是早就定下目标要去走程序化交易这条路。
大家都知道，程序化交易的圈子不大，这条路不好走，选的人十分少。
学园生态造就学术的发展，尽管量化交易，或者说程序化交易，已经进入我国有超过20年的时间。
在程序化交易方向的学术研究，还是处于懵(zha)懂(zha)阶段，相关书籍都是以介绍为主，很多还有误导成分。
我们的学园生态做就这个多维度，跨学科的专业不可能有好的书籍，什么影响学园生态的呢？这个是题外话，留作大家思考了。
所以想做好量化，不是简简单单的学好其中一门知识就可以。
没有数理基础，你就缺乏严谨的计量理论；没编程基础，你就无法将你的策略逻辑用机器实现出来；没有金融基础，你就缺乏对整个金融市场的深切认知。
