量化金融的主要工作是运用数学、统计学、计算机科学等多种学科的知识和技术手段，对金融市场进行分析、预测和交易。

详细解释：

1. 量化分析：量化金融的核心在于运用数学模型和统计分析方法，对金融市场的数据进行分析。这包括对市场走势、股票价格、汇率、利率等进行深入的研究，以找出市场运行的规律和趋势。通过这些分析，投资者可以做出更明智的投资决策。

2. 交易策略开发：基于量化分析的结果，量化金融会进一步开发交易策略。这些策略可以是简单的规则，也可以是复杂的算法模型。其主要目的是根据市场数据预测未来的价格动向，从而进行买卖操作。这种策略的开发和应用对于金融市场的长期投资或者短期投机都有着重要的意义。

3. 风险管理：量化金融的一个重要方面是对风险的评估和管理。通过对大量历史数据的分析，结合现代统计学和机器学习技术，可以精确地评估投资风险的大小和可能性。这不仅可以帮助投资者做出更好的投资决策，还可以帮助金融机构制定更加科学的风险管理制度，保证业务的稳健发展。

4. 自动化交易：量化金融的一个显著特点是自动化交易的实现。通过编写算法和程序，量化金融能够自动执行交易策略，减少人为干预和情绪的影响。这不仅提高了交易的效率，还大大减少了交易成本和时间成本。

综上所述，量化金融在金融市场分析、交易策略开发、风险管理以及自动化交易等方面发挥着重要作用，是现代社会金融行业不可或缺的一部分。