要学习量化交易，以下是一些建议的专业：

金融工程：

这是一个综合性的学科，涵盖了金融、数学和计算机科学等领域的知识。金融工程可以帮助你了解金融市场的原理和规律，掌握金融产品的定价和风险管理技巧，同时也能够学习到量化交易策略的开发和实施。

数学与应用数学：

量化交易编程往往需要运用到大量的数学模型和算法。学习数学和应用数学可以帮助你理解和运用这些模型和算法，例如时间序列分析、概率统计、优化算法等，从而提高量化交易策略的准确性和稳定性。

计算机科学/软件工程：

在进行量化交易编程时，良好的计算机编程技能是必不可少的。学习计算机科学或软件工程可以使你掌握编程语言、数据结构、算法设计等技能，为量化交易的自动化和高效执行提供技术支持。

数据科学：

数据科学是一个新兴的领域，涉及到数据的收集、处理、分析和应用等方面。在量化交易中，数据分析是非常重要的环节，通过对金融市场的历史数据进行分析和挖掘，可以发现一些具有统计意义的规律和模式。因此，学习数据科学可以帮助你更好地理解和利用数据，在量化交易编程中发挥更大的作用。

金融学/证券投资学：

这两个专业也是学习量化交易的基础，主要涉及金融市场、投资理论、证券分析等内容。通过学习金融学或证券投资学，你可以掌握量化交易中的金融产品知识、市场分析方法等。

经济学：

宏观和微观经济学、货币银行学等课程有助于理解市场原理和金融市场的运作机制。

统计学：

统计学是量化编程中不可或缺的一部分，学习统计学可以帮助你理解和应用统计模型、回归分析等。在统计学专业中，你将学习到统计推断、假设检验、时间序列分析等知识，这些知识对于量化编程非常重要。

建议

跨学科学习：量化交易涉及多个学科领域的知识，建议选择跨学科的专业，如金融工程，这样可以更全面地掌握所需技能。

编程技能：编程是量化交易的核心，建议在学习过程中重点加强编程能力的培养，特别是Python等编程语言的使用。

数据分析：数据分析和建模能力在量化交易中非常重要，建议在学习过程中注重相关课程的学习，如时间序列分析、概率统计等。

通过选择合适的专业并深入学习相关知识和技能，你将能够更好地进入量化交易领域并取得成功。