金融基础知识：
1、金融市场：
了解股票市场、期货市场、外汇市场等不同金融市场的基本概念和运作机制。
2、金融产品：
了解各种金融产品，包括股票、债券、期权、期货等。
数据获取和处理：
1、金融数据源：
学习获取金融数据的方法，包括使用金融数据API（如Alpha Vantage、Quandl）、Web爬虫等。
2、数据处理：
熟悉使用Pandas等库进行金融数据的清理、处理和分析。
统计和数学：
1、统计学：
了解统计学基础，包括描述性统计、概率分布、假设检验等。
2、线性代数：
具备线性代数基础，对于一些量化模型的理解和实现会有帮助。
量化分析：
1、量化分析基础：
了解量化分析的基本概念，包括均值回归、趋势跟踪、套利等。
2、技术指标：
学习使用和理解常见的技术指标，如移动平均、相对强度指标（RSI）等。
金融建模：
1、金融模型：
学习建立金融模型，包括风险模型、收益模型等。
2、期权定价：
了解期权定价模型，如Black-Scholes模型。
时间序列分析：
1、时间序列分析：
量化工具和框架：
1、量化工具：
熟悉量化分析的工具和框架，如NumPy、SciPy、Pandas、Ta-Lib等。
2、量化交易平台：
了解和使用专业的量化交易平台，如QuantConnect、Quantopian等。
金融风险管理：
1、风险管理：
了解金融风险管理的基本原则，包括价值-at-Risk（VaR）等。
2、投资组合优化：
学习投资组合优化方法，以最大化收益并控制风险。
Python编程：
1、Python高级编程：
熟悉Python语言的高级特性，包括装饰器、生成器等。
2、异步编程：
了解异步编程，以提高数据处理和交易执行的效率。
实际项目和调试：
1、项目实践：
参与或创建实际的量化分析项目，将学到的知识应用到实际中。
2、调试技能：
学习使用调试工具，以解决金融和量化分析开发中遇到的问题。
以上清单涵盖了使用Python进行金融和量化分析开发的基本要素。金融和量化分析是一个需要深厚数学基础和编程技能的领域，实践经验和对金融市场的深刻理解也是取得成功的关键。
