要学习算法和量化，可以选择以下专业：

数学与应用数学：

这个专业涵盖高等数学、线性代数、概率统计等课程，帮助学生掌握数学的基础知识和应用技能。这是量化分析的基础，因为量化分析大量依赖于数学工具和模型。

应用统计学：

专业课程包括数理统计和应用统计，培养学生数据分析和建模的基本技能。统计学在量化分析中应用广泛，包括时间序列分析、回归分析、机器学习等。

计算机科学与技术：

量化分析高度依赖计算机技术，专业课程包括编程、数据结构、算法等，使学生能够实现量化模型和算法。

金融工程：

这个专业结合了金融学、数学和计算机科学，培养学生进行金融产品的定价、风险管理和投资策略分析的能力。

金融学：

虽然偏向金融，但在量化金融中，金融学的理论知识和数据分析技能同样重要，帮助学生理解金融市场和量化分析的实际应用。

经济学：

经济学专业可以帮助学生理解市场行为和经济模型，为量化金融提供理论基础。

电子工程：

电子工程专业在量化金融中也有应用，特别是在金融科技和量化交易系统的开发中。

自动化：

自动化专业涉及的技术如机器学习、控制系统等，在量化金融中也有广泛应用。

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。

商业分析（Business Analytics）：

这是一个跨领域的数据分析专业，核心课程包括数据挖掘、统计分析、机器学习和预测模型等，培养学生以数据驱动的决策能力。

量化分析（Quantitative Analysis）：

这个专业的核心课程包括金融数学、衍生产品定价、数理统计和算法交易等，培养学生量化分析的能力，侧重于数据建模和金融市场的量化操作。

软件工程：

虽然软件工程侧重于软件开发的管理、方法和实践，但它也包含算法设计和优化算法的内容。

人工智能与机器学习：

这个专业涉及机器学习算法、自然语言处理、计算机视觉和其他高级的人工智能技术。

计算机工程：

这个专业更注重硬件方面的知识，涵盖了计算机系统结构、操作系统、编译原理等内容。

建议：

数学和计算机专业：如果你对数学和计算机有浓厚的兴趣，并且希望从事量化金融分析师的工作，这两个专业是最佳选择。

金融工程专业：如果你对金融有浓厚的兴趣，并且希望将金融知识与量化分析结合起来，金融工程专业也是一个很好的选择。

电子工程与自动化专业：可以提供优质硬件和软件技能，适合对量化系统的开发和维护感兴趣的学生。

这些专业的组合能够为学生提供量化金融分析师所需的多方面知识和技能，包括数学建模、数据分析、金融理论、计算机编程等。