数学博士在从事量化工作时，除了深厚的数学理论基础，还需拓展以下知识领域：
1. 金融市场知识：了解各类金融工具、市场结构、交易机制等，是量化分析师的基本要求。
2. 计算机编程技能：掌握至少一种编程语言，如Python、C++等，以及相关数据分析和处理技术。
3. 统计学与概率论：深入理解统计方法在量化交易中的应用，包括时间序列分析、回归分析、机器学习等。
4. 数据挖掘与机器学习：掌握数据挖掘技术，能够从海量数据中提取有价值的信息，以及运用机器学习算法进行模型构建和优化。
5. 经济学知识：了解宏观经济、微观经济以及金融经济学等相关理论，为量化模型提供理论基础。
6. 宏观经济与政策分析：关注国内外宏观经济形势、政策变动，为量化交易提供决策依据。
7. 风险管理：熟悉风险管理方法，如VaR、压力测试等，以确保量化策略在市场波动中保持稳健。
8. 沟通与团队协作能力：在量化团队中，与同事有效沟通、协作，共同推进项目。
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