量化硕士的考研方向可以根据个人的兴趣和职业规划来选择。以下是一些建议：
计算机硕士，统计学习与深度学习
如果你对计算机科学和数学有浓厚的兴趣，并且希望结合这两个领域的知识，计算机硕士是一个很好的选择。特别是学习统计学和深度学习，这些领域能够提供量化分析所需的基本技能。
统计硕士
统计学是量化分析的基础，掌握统计学能够让你更好地理解和应用数据。统计硕士课程通常会涵盖概率论、数理统计、回归分析等内容，这些都是量化投资中不可或缺的技能。
金融工程硕士
金融工程结合了金融学、数学和计算机科学的知识，非常适合希望从事量化投资或量化风险管理的人。金融工程硕士课程通常会涉及衍生品定价、风险管理、算法交易等内容。
计量经济学硕士
计量经济学是应用数学在经济学领域的一种应用，它使用统计方法来分析经济数据。如果你对经济学和数据分析有兴趣，计量经济学硕士也是一个很好的选择。
数学硕士
数学是量化分析的核心，掌握数学能够让你更深入地理解量化模型和算法。数学硕士课程通常会涵盖微积分、线性代数、概率论等内容，这些是量化投资的基础。
建议
兴趣优先：选择你真正感兴趣的领域，这样你在学习过程中会更加投入，也更容易找到相关的工作机会。
实践结合：无论是选择哪个方向，都应该注重实践能力的培养。可以通过实习、项目实践等方式，将所学知识应用到实际工作中。
证书加分：如果条件允许，可以考虑考取CFA等金融相关证书，这些证书能够增加你的竞争力。
根据以上建议，如果你对计算机科学和数学有浓厚的兴趣，并且希望结合这两个领域的知识，计算机硕士是一个很好的选择。如果你更倾向于金融领域，那么金融工程、计量经济学或统计学硕士都是不错的选择。无论选择哪个方向，都应该注重实践能力的培养，并考虑考取相关证书。