想学量化考研，可以从以下几个方面入手：

数学与统计学基础

数学：量化考研需要扎实的数学基础，包括微积分、线性代数、概率论等。建议先学习这些基础知识，然后再深入学习数理统计、随机变量、假设检验等进阶内容。

统计学：统计学是量化分析的核心，掌握概率论和数理统计的理论和应用，以及常用的统计方法和模型，如回归分析、聚类分析、时间序列分析等。

编程能力

编程语言：量化分析通常使用Python、C++、R等编程语言。建议从Python开始学起，因为它语法简单，数理分析能力强，广泛应用于量化金融领域。

数据处理与模型构建：学习如何使用编程语言进行数据处理、模型构建和交易执行，包括数据清洗、数据可视化、策略回测和优化等。

金融市场与金融知识

金融市场原理：了解金融市场的基本原理和金融工具的特性，包括股票、债券、期权等金融产品的定价方法和市场行为。

金融衍生工具：学习金融衍生工具的原理和应用，如期货、期权、互换等。

专业综合

量化金融综合：包括数理统计、投资学、公司金融等内容，这些是量化金融专业的重要组成部分。

Matlab语言及应用：掌握Matlab语言的基本语法和应用，用于数据处理和模型构建。

考研初试与复试

初试科目：包括政治理论、英语二、396经济学联考和量化金融综合。建议重点复习数学和统计学部分，同时掌握一定的编程能力。

复试科目：包括专业综合，如金融衍生工具、固定收益证券、Matlab语言及应用等。

实践与实习

项目实践：通过参与实际项目或实习，将所学知识应用到实际工作中，培养实践能力和解决问题的能力。

课程与培训：可以参加一些在线课程或培训，如Coursera上的定量分析、计算机编程、机器学习等课程，加速学习进度。

选择合适的方向

计算机硕士：适合对计算机科学和数学有浓厚兴趣的人，课程通常涵盖统计学和深度学习。

统计硕士：适合希望深入理解统计学并应用于量化分析的人。

金融工程硕士：结合金融学、数学和计算机科学，适合希望从事量化投资或量化风险管理的人。

计量经济学硕士：适合对经济学和数据分析有兴趣的人。

持续学习与更新

跟踪最新研究：量化金融领域发展迅速，需要不断学习和更新知识，关注最新的研究论文和行业动态。

技能提升：除了基础知识，还要不断提升编程、数据处理、模型构建等技能，以适应行业需求。

通过以上步骤，可以系统地学习和准备量化考研，提高自己的竞争力。建议选择自己感兴趣的方向，并注重实践能力的培养，以便在未来的学习和工作中取得更好的成绩。