1.学习基础数学和统计知识：这是量化分析的基础。你需要理解概率论、统计学、线性代数、微积分等基本数学知识。可以通过线上课程（如 Coursera, edX, Khan Academy等）或者大学课程来学习。

2.学习编程：量化分析员需要使用编程语言（如 Python、R 或者 MATLAB）来处理数据、建立模型。你需要掌握一门或多门这样的编程语言，并学会使用相关的数据处理库（如 Python的 Pandas, NumPy等）。

3.学习经济学和金融知识：理解市场的工作方式对于量化分析非常重要。你需要了解微观经济学、宏观经济学、金融市场、证券、衍生品等知识。

4.学习机器学习和数据科学：现代量化分析大量使用机器学习和数据科学的技术，比如回归分析、分类、聚类、神经网络等。你需要学习这些基本的机器学习和数据科学的技术，并理解如何应用到量化分析中。

5.实践：理论知识是非常重要的，但是没有实践经验的话，理论知识也无法发挥其全部的效用。

6.持续学习：量化分析是一个不断发展的领域，你需要持续学习新的知识和技术，保持自己的知识和技术的新鲜度。