量化金融是通过数学模型、统计分析和计算机技术解决金融问题的跨学科领域。其核心在于将金融问题转化为可计算的量化模型，实现市场预测、风险评估和投资决策的优化。

这一概念的形成源于三个关键支撑点：现代金融市场复杂度提升催生了量化需求。2025年一季度金融机构数据显示，我国工业中长期贷款余额达26.04万亿元，同比增长11.2%，基础设施相关行业贷款余额42.66万亿元，这种规模的经济活动需要更精确的风险定价工具。技术进步使数据处理成为可能。当前绿色贷款余额已突破40.61万亿元，这类新兴领域投资决策高度依赖碳排放等非结构化数据的量化建模。学科融合推动方法论革新。传统会计强调历史成本计量，而量化金融则运用随机过程、机器学习等方法实现动态估值，例如期权定价中著名的Black-Scholes模型就是数学与金融结合的典范。

从实践角度看，量化金融主要应用于四个维度：一是量化交易，通过算法执行大额订单拆分，降低市场冲击成本；二是风险管理，运用在险价值等指标监控信贷资产质量；三是资产定价，构建多因子模型解析股票超额收益；四是另类数据挖掘，如通过卫星图像分析原油库存。值得注意的是，该领域对从业者提出复合型要求，既需要会计专业的财务分析能力，又要掌握Python等编程工具。当前市场对这类人才需求旺盛，头部对冲基金的量化岗位起薪可达传统会计岗位的3-5倍，反映出市场对数据驱动型决策模式的认可。