量化金融是指利用金融、金融科技和智能金融的技术发展，通过数量化方法和计算机程序发出交易指令，以获取稳定收益为目标的金融投资方式。它是将数据科学应用于金融领域的一门学科，通过分析历史数据中的模式和趋势，寻找可以盈利的交易策略。以下是对量化金融的一些相关内容的
1. 可量化
可量化是指将可量化的部分以数字代表，例如时间和期望水平。在金融领域中，可量化的经营性资产是指可以为社会提供商品或劳务，可以估计或计算其价值的资产。
2. 量化金融的定义
量化金融是一门涉及量化投资的学科，可以理解为金融中的数据科学。它通过分析历史数据中的模式和趋势，寻找可以盈利的交易策略。国内虽然开设这个专业的院校不多，但在海外一些院校中比较常见。
3. 量化金融分析师
量化金融分析师（CQF）是由国际知名数量金融工程专家Paul Wilmott博士领导的专业团队。他们运用数学和统计学的方法，开发金融模型和算法，以实现更好的投资决策和风险控制。
4. 初始化+周期循环框架
为了将投资灵感高效地转化成计算机可执行的量化策略，需要基于一种模式编写代码，即初始化+周期循环框架。该框架包含两个部分，初始化部分用于设定模型参数和变量，周期循环部分用于执行实际交易操作。
5. 与股票相关的量化金融
量化金融中的一部分交易与股票息息相关。了解股票市场的规则可以为理解量化金融做好铺垫。股市是金融市场中的一个重要角色，掌握股市的基本知识对于从事量化金融交易非常重要。
6. 监管及法规限制
在当前阶段，量化金融交易在我国正处于高速发展期。一些从业机构认为量化金融只是一种纯粹的金融技术问题，并认为当前处于监管及法规限制的空白期。随着监管部门的逐步加强监管，量化金融将面临更多的规范和限制。
7. 数学模型和金融模型
量化金融需要结合数学模型和金融模型进行分析。数学模型通过数学公式和算法来描述金融市场的变化，金融模型则是根据市场规律和理论构建的用来衡量金融风险和预测市场走势的模型。编程是实现量化金融分析的关键工具。
量化金融是一门利用金融和技术发展，通过数据分析和计算机程序发出交易指令的金融投资方式。它涉及可量化、量化金融定义、量化金融分析师、初始化+周期循环框架、与股票相关的量化金融、监管及法规限制以及数学模型和金融模型等内容。通过对这些内容的了解，可以更好地理解量化金融，并在实践中应用。