量化交易需要掌握的统计学知识主要包括：

描述性统计：

均值、方差、中位数等，用于描述数据的基本特征，帮助理解市场数据的分布和波动情况。

概率分布：

正态分布、泊松分布、幂律分布等，用于建模资产收益率、订单到达情况等，帮助理解市场事件的发生概率及其分布特性。

假设检验：

T检验、卡方检验等，用于验证交易策略的有效性和稳健性，评估策略在不同市场条件下的表现。

回归分析：

线性回归、多元回归等，用于建立和验证价格走势预测模型，帮助分析不同因素对价格的影响。

时间序列分析：

ARIMA模型、协整关系等，用于研究数据随时间变化的规律，预测未来的市场走势和价格变化。

这些统计学知识为量化交易提供了从噪声中提取信号、评估策略有效性和进行准确预测的理论基础。掌握这些知识能够帮助量化交易员更好地理解市场数据、开发和优化交易策略，从而在复杂的金融市场中取得更好的投资回报。股票开户找我！无门槛做到国债逆回购一折！ETF佣金万0.5！