大学生在量化技术方面可以学习和应用以下技术：

数据挖掘技术

数据预处理：处理来源不一、格式不统一且可能包含缺失值或无效值的数据，确保数据质量和一致性。

特征构造：将预处理后的数据转换为模型可用的特征，通过特征选择和特征工程提取有用信息。

模型训练：应用不同的机器学习算法（如决策树、支持向量机、人工神经网络）和金融计量学模型（如GARCH、ARMA模型）进行训练。

模型评估：通过交叉验证、参数调优等手段评估模型表现，确定最合适的模型用于实际交易策略。

后处理应用：将发现的模式应用到实际交易中，如生成交易信号、制定风险管理策略。

编程语言和工具

Python：常用的量化交易编程语言，拥有丰富的库如Pandas、NumPy、Scikit-learn、TensorFlow等，用于数据处理、模型训练和交易策略实现。

R：另一种适用于量化分析的编程语言，特别在统计建模和图形化方面有很多强大的工具，如ggplot2、caret等。

MATLAB：用于数学计算、数据分析和算法实现，尤其在金融工程中应用广泛。

Excel：用于初步的数据处理和分析，适合小规模数据的操作。

量化交易平台

metaTrader：一款流行的交易平台，提供丰富的技术指标和脚本编写功能，适合日内交易和短线交易。

QuantConnect：一个基于云计算的量化交易平台，支持多种编程语言和算法，适合算法交易和风险管理。

Zipline：一个基于Python的量化交易回测平台，适合学习和测试交易策略。

量化算法

学分计算：包括公式如学分 = （课程学时 × 学分系数） / 学时，GPA = Σ（课程成绩 × 课程学分） / 总学分等。

成绩评定：根据学期成绩排名、作业成绩和参与度等。

行为表现：包括出勤率、课堂纪律、集体活动参与度等。

德育工作：包括德育活动参与率、学生综合素质评价等。

科研能力：包括科研项目数量、论文发表情况等。

其他评价：包括品德修养、体育健康、艺术才能、社会实践等多个维度。

这些技术和方法可以帮助大学生建立量化分析的基本知识和技能，理解金融市场的运作机制，掌握量化投资的基本原理和策略，并能运用这些知识进行实际的量化交易和风险管理。