在新高考选科背景下，选择计算机或金融作为量化领域的基础学科需要结合学科特点、选科要求、职业规划及个人兴趣进行综合考量。以下是具体分析及选科策略建议：

一、量化领域的学科需求与选科关联

量化金融是数学、统计学、计算机科学和金融学的交叉学科，因此选科需兼顾以下能力：

1. 数学基础：统计学、概率论、微积分等核心课程。

2. 编程能力：Python、C++等语言在量化模型开发中的重要性。

3. 金融知识：宏观经济、金融市场分析、投资组合管理等。

4. 逻辑思维：物理、化学等理科对逻辑能力的培养。

二、计算机与金融的选科要求对比

1. 计算机科学方向

  • 必选科目：物理+化学（2024年起，90%以上理工科专业要求必选物化）。
  • 推荐组合：物理+化学+地理/生物/政治（根据兴趣和优势选择）。
  • 优势：
  • 覆盖计算机科学与技术、人工智能、大数据等核心专业。
  • 量化交易系统开发、高频算法设计等岗位需计算机背景。

    • 2. 金融学方向

  • 选科要求：
  • 基础金融专业（如金融学、经济学）：通常不限选科，但部分高校可能要求历史或政治。
  • 量化金融细分领域（如金融工程、金融数学）：部分院校要求物理或化学。
  • 推荐组合：
  • 物理+化学+政治（兼顾理工与社科，适合金融工程方向）。
  • 历史+政治+地理（传统文科组合，适合金融分析、经济研究）。
  • 优势：
  • 金融风险管理、投资决策等岗位需经济学知识。
  • 复合型人才需求（如“计算机+金融”背景更受欢迎）。

    • 三、选科策略建议

    1. 优先考虑学科能力与兴趣

  • 兴趣导向：若热爱编程、算法，优先选计算机方向；若对金融市场、数据分析感兴趣，可选金融方向。
  • 学科优势：物理、化学成绩优异者适合计算机；历史、政治成绩突出者更适合传统金融。

    • 2. 职业规划与行业趋势

  • 计算机量化岗位：需物化组合，且编程能力是核心竞争力，适合技术型人才。
  • 金融量化岗位：可接受跨学科背景（如数学+计算机），但名校金融工程专业更倾向物化组合。
  • 复合型路径：建议选物理+化学+政治/地理，为“计算机+金融”双修留余地。

    • 3. 规避选科误区

  • 避免盲目追求专业覆盖率：物化组合虽覆盖广，但若成绩不占优，可能沦为“分母”。
  • 关注高校具体要求：例如清华大学金融工程要求物理，而中央财经大学不限选科。

    • 四、典型案例与组合推荐

    1. 目标量化开发工程师：

  • 选科组合：物理+化学+地理（兼顾理工与数据分析）。
  • 路径：本科计算机专业→研究生量化金融→考取CQF证书。

    • 2. 目标金融分析师：

  • 选科组合：物理+政治+生物（兼顾逻辑与社科）。
  • 路径：本科金融工程→辅修编程课程→进入投行或金融科技公司。

    • 五、总结

  • 计算机路线：必选物理+化学，适合技术驱动型职业，就业面广但竞争激烈。
  • 金融路线：灵活选科但需辅修数学/编程，适合资源整合型职业，名校及证书是关键。
  • 量化领域最优解：以计算机为核心，辅修金融知识，选科优先物化组合，并注重数学能力培养。

    • 最终建议结合自身兴趣、学科优势和职业规划，选择既能满足高考分数最大化，又能为未来深造铺路的选科组合。若难以抉择，可优先选择物化组合以保留更多可能性。