量化金融的学习内容主要包括以下几个方面：

1. 数学和统计学：这是量化金融的基础，包括概率论、随机过程、偏微分方程、线性代数、最优化理论等。

2. 计算机科学：量化金融需要使用计算机来进行复杂的数学计算和数据分析，因此，计算机编程、数据结构和算法、机器学习等都是必要的学习内容。

3.金融学：量化金融需要对金融市场有深入的理解，因此，金融理论、金融工具、金融市场、风险管理等都是重要的学习内容。

4.量化模型和策略：这是量化金融的核心，包括定价模型、风险模型、投资策略、交易系统等。

量化金融的难度相对较大，因为它需要掌握大量的数学和统计学知识，还需要具备良好的编程能力。此外，金融市场的复杂性和不确定性也增加了量化金融的难度。

然而，量化金融的含金量也非常高。随着金融市场的发展和科技的进步，量化金融的需求越来越大。在投资银行、对冲基金、证券公司等金融机构中，都有大量的量化金融职位。此外，量化金融的技能也可以应用到其他领域，如数据科学、人工智能等。

总的来说，虽然量化金融的学习难度较大，但只要你愿意投入时间和精力，你将能够掌握这门专业知识，并在未来的职业生涯中受益。如果有同学对于这个专业方向感兴趣欢迎咨询顾问老师~