量化金融计算机学的主要内容包括以下几个方面：
编程语言：
学习如Python或R等编程语言，这些语言在量化交易中应用广泛，具有简单易学、功能强大等特点。
数据分析和统计学：
掌握数据处理和分析的技能，包括统计学的基础知识、数据清洗和预处理、数据可视化等。
量化金融：
理解金融市场的基本原理和金融产品的特点，学习量化交易的理论和实践，包括交易策略开发、风险管理和数据分析等方面的知识。
金融市场基础：
了解各类金融产品和金融市场运作机制，包括股票、债券、期权、期货等衍生品的基本特性、定价以及交易规则。
经济学原理：
学习宏观经济学、微观经济学、金融经济学等，以更好地理解金融市场的运作。
金融学理论：
掌握资产定价、投资组合理论、衍生品定价等金融学理论。
机器学习与人工智能：
学习使用机器学习算法预测市场走势，开发智能交易系统。
风险管理：
评估和管理投资组合风险，包括市场风险、信用风险、流动性风险等。
量化策略开发：
研究、设计、测试和实施量化交易策略，并学习如何进行策略的回测和优化。
交易平台和API的使用：
学习如何使用量化交易平台和相关API接口，实现量化策略的自动化交易，并获取实时市场数据。
计算机算法与数据结构：
掌握编程语言中的算法和数据结构，这对于编写高效的量化交易算法至关重要。
通过学习这些内容，学生将能够掌握量化金融计算机所需的核心技能，并在实际应用中运用这些技能进行投资决策和交易。建议学生在学习过程中，结合实际案例和编程实践，以更好地理解和应用所学知识。