大学生在量化技术方面可以学习和应用以下技术：
数据挖掘技术
数据预处理：处理来源不一、格式不统一且可能包含缺失值或无效值的数据，确保数据质量和一致性。
特征构造：将预处理后的数据转换为模型可用的特征，通过特征选择和特征工程提取有用信息。
模型训练：应用不同的机器学习算法（如决策树、支持向量机、人工神经网络）和金融计量学模型（如GARCH、ARMA模型）进行训练。
模型评估：通过交叉验证、参数调优等手段评估模型表现，确定最合适的模型用于实际交易策略。
后处理应用：将发现的模式应用到实际交易中，如生成交易信号、制定风险管理策略。
编程语言和工具
Python：常用的量化交易编程语言，拥有丰富的库如Pandas、NumPy、Scikit-learn、TensorFlow等，用于数据处理、模型训练和交易策略实现。
R：另一种适用于量化分析的编程语言，特别在统计建模和图形化方面有很多强大的工具，如ggplot2、caret等。
MATLAB：用于数学计算、数据分析和算法实现，尤其在金融工程中应用广泛。
Excel：用于初步的数据处理和分析，适合小规模数据的操作。
量化交易平台
metaTrader：一款流行的交易平台，提供丰富的技术指标和脚本编写功能，适合日内交易和短线交易。
QuantConnect：一个基于云计算的量化交易平台，支持多种编程语言和算法，适合算法交易和风险管理。
Zipline：一个基于Python的量化交易回测平台，适合学习和测试交易策略。
数学和统计学
概率论：理解和应用随机过程、概率分布等概念。
统计学：掌握回归分析、时间序列分析、假设检验等方法。
优化理论：学习线性规划、非线性规划、动态规划等优化方法。
金融知识
金融市场：了解股票、债券、期货、期权等金融产品的特点和交易机制。
投资组合理论：学习如何构建和优化投资组合。
风险管理：掌握风险度量、风险控制和风险管理策略。
通过学习和实践这些量化技术，大学生可以更好地理解金融市场，提高投资决策的准确性和效率。建议从基础的数据处理和模型训练开始，逐步深入到更复杂的策略开发和平台应用。