量化金融的核心专业方向可归纳为以下五个，涵盖数学、计算机、金融理论等多学科交叉：
金融工程 
- 核心内容：
以数学和计算机为基础，研究金融衍生品（如期权、期货）和固定收益产品定价、风险管理及投资组合优化。 - 课程重点：衍生品定价模型、风险管理技术、金融市场建模。
金融数学 - 核心内容：
侧重高等数学（微积分、线性代数）在金融中的应用，通过数学算法解决金融产品定价、风险评估等问题。 - 课程重点：概率论、偏微分方程、数值方法、金融衍生品定价。
金融科技 
- 核心内容：
结合金融、计算机科学、大数据与人工智能技术，开发金融应用（如区块链、智能投顾）及优化金融决策。 - 课程重点：大数据分析、人工智能算法、金融科技产品设计与运营。
计算金融 - 核心内容：
以计算机技术为核心，侧重算法开发、数据分析及量化交易策略实现。 - 课程重点：编程语言（Python/R）、数据结构、算法设计、量化交易系统开发。
定量金融 - 核心内容：
综合数学建模、计算机应用与金融理论，进行市场行为分析、资产定价及风险管理。 - 课程重点：数学建模、金融计量分析、资本预算、固定收益分析。
选择建议：
数学/统计学背景者优先考虑金融工程、金融数学；
计算机/数据科学背景者可侧重金融科技或计算金融；
跨学科兴趣者可尝试定量金融，平衡理论与实践。