技術怎麼量化

㈠ 量化投資,如何量化呢

量化投資技術幾乎覆蓋了投資的全過程，包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、演算法交易，資產配置，風險控制等。
1·量化選股

量化選股就是採用數量的方法判斷某個公司是否值得買入的行為。根據某個方法，如果該公司滿足了該方法的條件，則放入股票池，如果不滿足，則從股票池中剔除。量化選股的方法有很多種，總的來說，可以分為公司估值法、趨勢法和資金法三大類
2·量化擇時

股市的可預測性問題與有效市場假說密切相關。如果有效市場理論或有效市場假說成立，股票價格充分反映了所有相關的信息，價格變化服從隨機遊走，股票價格的預測則毫無意義。眾多的研究發現我國股市的指數收益中，存在經典線性相關之外的非線性相關，從而拒絕了隨機遊走的假設，指出股價的波動不是完全隨機的，它貌似隨機、雜亂，但在其復雜表面的背後，卻隱藏著確定性的機制，因此存在可預測成分。
3·股指期貨

股指期貨套利是指利用股指期貨市場存在的不合理價格，同時參與股指期貨與股票現貨市場交易，或者同時進行不同期限，不同(但相近)類別股票指數合約交易，以賺取差價的行為,股指期貨套利主要分為期現套利和跨期套利兩種。股指期貨套利的研究主要包括現貨構建、套利定價、保證金管理、沖擊成本、成分股調整等內容。
4·商品期貨

商品期貨套利盈利的邏輯原理是基於以下幾個方面 ：
（1）相關商品在不同地點、不同時間對應都有一個合理的價格差價。
（2）由於價格的波動性，價格差價經常出現不合理。
（3）不合理必然要回到合理。
（4）不合理回到合理的這部分價格區間就是盈利區間。
5·統計套利

有別於無風險套利,統計套利是利用證券價格的歷史統計規律進行套利,是一種風險套利，其風險在於這種歷史統計規律在未來一段時間內是否繼續存在。統計套利在方法上可以分為兩類,一類是利用股票的收益率序列建模，目標是在組合的β值等於零的前提下實現alpha 收益，我們稱之為β中性策略；另一類是利用股票的價格序列的協整關系建模，我們稱之為協整策略。
6·期權套利

期權套利交易是指同時買進賣出同一相關期貨但不同敲定價格或不同到期月份的看漲或看跌期權合約，希望在日後對沖交易部位或履約時獲利的交易。期權套利的交易策略和方式多種多樣，是多種相關期權交易的組合，具體包括：水平套利、垂直套利、轉換套利、反向轉換套利、跨式套利、蝶式套利、飛鷹式套利等。
7·演算法交易

演算法交易又被稱為自動交易、黑盒交易或者機器交易，它指的是通過使用計算機程序來發出交易指令。在交易中，程序可以決定的范圍包括交易時間的選擇、交易的價格、甚至可以包括最後需要成交的證券數量。根據各個演算法交易中演算法的主動程度不同，可以把不同演算法交易分為被動型演算法交易、主動型演算法交易、綜合型演算法交易三大類。
8·資產配置

資產配置是指資產類別選擇，投資組合中各類資產的適當配置以及對這些混合資產進行實時管理。量化投資管理將傳統投資組合理論與量化分析技術的結合，極大地豐富了資產配置的內涵，形成了現代資產配置理論的基本框架。
它突破了傳統積極型投資和指數型投資的局限，將投資方法建立在對各種資產類股票公開數據的統計分析上，通過比較不同資產類的統計特徵，建立數學模型，進而確定組合資產的配置目標和分配比例。

㈡ 技術分析和量化分析，具體的區別有什麼

近些日子，一則“技術分析和量化分析，具體的區別有什麼？ ”的問題，成為了一個熱門的話題，我來說下我的看法。首先，我們先來看看技術分析。技術分析呢，就是人們對於K線，指標之類的這樣圖形上面的分析，稱之為技術分析。而量化分析是什麼意思呢？量化分析一般是指通過電腦去進行判斷某種形態的成功率，用電腦進行數據回測，數據分析，一般就叫做量化分析。那麼這兩者的區別是什麼呢？其實都是對技術形態進行分析，不過一般講技術分析是人在分析，而量化分析一般是指電腦在進行數據上的分析。那麼具體的情況是什麼呢？我來給大家分享一下我的看法。

我們先來看看技術分析。技術分析呢，就是人們對於K線，指標之類的這樣圖形上面的分析，稱之為技術分析。對於圖形這方面的分析呢，我認為還是用電腦進行量化分析會更好一些，效率快，統計數量大。投資的大佬們呢，基本上是不用什麼技術分析的。如果是做價值投資的，他們就分析公司的基本面。如果是做投機的，例如游資，他們主要就是分析題材對於公司的短期影響，然後從中牟利，技術面的分析佔比是很小，且較為基礎的東西。

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㈢ 如何入門量化投資

首先，你對一個金融衍生品，非常的熟悉，有你的交易計劃，包括，進場邏輯、出場邏輯、風險規則、在相對時間里可以賺錢。相對穩定的收益。把你的模式，邏輯讓寫程序的，開發出來。當然你要自己寫程序也行。

幾個月前剛剛做量化交易的嘗試，運用了10多年自認為有效的技術指標來做統計分析，得出的結論就是完全靠技術指標來指導交易就是扯蛋，在大量樣本面前，一切都是假象。由此也徹底放棄了技術指標的研究，真的沒有太大用處。

所以我個人認為學習量化交易，應當從基礎理論的學習，倉位管理，止盈止損的控制，策略的周期，校驗策略，小額實盤交易，小中額度實盤交易，最後大額實盤交易。最最重要的是，要有很好的情緒管理，超強抗壓能力，敏銳的洞察力是交易成功並盈利的重要法則！

㈣ 量化分析方法有幾種

量化分析法是對通過定性風險分析排出優先順序的風險進行量化分析。盡管有經驗的風險經理有時在風險識別之後直接進行定量分析，但定量風險分析一般在定性風險分析之後進行。定量風險分析一般應當在確定風險應對計劃時再次進行，以確定項目總風險是否已經減少到滿意。重復進行定量風險分析反映出來的趨勢可以指出需要增加還是減少風險管理措施，它是風險應對計劃的一項依據，並作為風險監測和控制的組成部分。
（一）技術分析法

技術分析法的主要目標是通過對市場的歷史數據的研究，特別是對價格和交易量的研究，來預測價格的變動方向。技術分析法通常分析市場價格圖標，因此技術分析師被稱為「圖表分析專家」。目的在於識別價格模式和市場趨勢，從而試圖預測未來的變化趨勢。技術分析法的原理包括市場行為包容一切信息（技術分析法旨在弄明白投資者對於此類信息的反應），價格以趨勢方式演變，歷史價格趨於重演，並且投資者具有重蹈先前投資者覆轍的特徵。

（二）基本面分析法

基本面分析法重點分析經濟狀態、利率、通貨膨脹、公司收益、公司資產負債表、以及中央銀行和政府的相關政策。

當基本面分析法應用於選股時，通常會結合對經濟整體方向自上而下的分析（宏觀），從而形成對於市場、行業、利率水平以及匯率水平的觀點，並加之運用自下而上的方法對於某隻股票進行分析（微觀）。自下而上的分析往往會忽略在國別以及產業方面的整體配置而關注於單只股票的選擇。根據投資理念和投資過程，自上而下的分析決定了國別和行業的配置；同時，自下而上的分析則決定了某一國家和行業內部的投資配置。

（三）量化分析法

量化（定量）分析法，正如其名，包括運用量化方法、統計模型、數學公式以及演算法來預測市場走向。在戰術型資產配置中一個常見的方法便是使用多因子模型，通過分析估值、動量指標、風險水平、市場情緒、利率、收益率曲線等因素，從而推導出涵蓋股票、債券和外匯市場等不同市場的買入和賣出信號。雖然有一部分戰術型資產配置策略完全是量化模型驅動的，但將量化分析和基本面分析相結合將更具活力，因為這種結合可以將量化信號融合入基本面分析的過程中。

量化分析的不足在於該分析很大程度上是以觀測到的市場價格的歷史關聯性和走勢為基礎。如果上述關聯性和走勢由於市場反轉或市場承壓而引起歷史關聯性發生變化而失效，那麼量化模型可能會在預測拐點過程中失效。量化模型往往也會在出現政權更替或市場結構化改變時失效。

㈤ 如何使用 數據挖掘 技術 量化

個人建議如下：
第一階段：掌握數據挖掘的基本概念和方法。先對數據挖掘有一個概念的認識，並掌握基本的演算法，如分類演算法、聚類演算法、協同過濾演算法等。
參考書：《數據挖掘概念和技術》（第三版）范明，孟小峰 譯著。
第二階段：掌握大數據時代下的數據挖掘和分布式處理演算法。現在已經進入大數據時代，傳統的數據挖掘演算法已經不適用於
參考書：《大數據：互聯網大規模數據挖掘和分布式處理》 王斌 譯著。
第三階段：使用Hadoop進行大數據挖掘。Hadoop裡面有一個Mahout組件，幾乎包括了所有的數據挖掘演算法，包括分類、聚類、關聯規則等。
參考書：Hadoop實戰（第二版）.陸嘉恆 著。
另外，數據挖掘是資料庫技術、人工智慧技術、機器學習技術、統計學習理論、數據可視化等一系列技術的綜合，所以，要想學好數據挖掘，這些技術也得懂的呀。
推薦入門時先看浙江大學王燦老師的數據挖掘課程，網上搜下。
期待與你一起學習數據挖掘，共同揭開數據之美。望採納。

㈥ 量化是什麼

量化分析就是將一些不具體，模糊的因素用具體的數據來表示，從而達到分析比較的目的。

量化分析可以幫助我們更加方便和直觀地衡量風險和收益，但需要強調指出的是，美國華爾街頂級量化金融大師、哥倫比亞大學著名教授伊曼紐爾·德曼，在《數學建模如何誘騙了華爾街》一文中，毫無忌諱地承認：我們根本不可能（通過數理分析方法）發明出一個能夠預測股票價格將會如何變化的模型；如果我們相信人類行為可完全遵守數學法則，從而把有著諸多限制的模型與理論相混淆的話，其結果肯定會是一場災難。

(6)技術怎麼量化擴展閱讀：

量化投資技術幾乎覆蓋了投資的全過程，包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、演算法交易，資產配置，風險控制等。

量化分析法將對通過定性風險分析排出優先順序的風險進行量化分析。盡管有經驗的風險經理有時在風險識別之後直接進行定量分析，但定量風險分析一般在定性風險分析之後進行。定量風險分析一般應當在確定風險應對計劃時再次進行，以確定項目總風險是否已經減少到滿意。

㈦ 量化的形式

在數字信號處理領域，量化指將信號的連續取值（或者大量可能的離散取值）近似為有限多個（或較少的）離散值的過程。量化主要應用於從連續信號到數字信號的轉換中。連續信號經過采樣成為離散信號，離散信號經過量化即成為數字信號。注意離散信號並不需要經過量化的過程。信號的采樣和量化通常都是由ADC實現的。 例如CD音頻信號就是按照44100Hz的頻率采樣，按16比特量化為有著65536（=）個可能取值的數字信號。 量化就是將模擬聲音的波形轉換為數字，表示采樣值的二進制位數決定了量化的精度。量化的過程是先將整個幅度劃分成有限個小幅度（量化階距）的集合，把落入某個階距內的樣值歸為一類，並賦予相同的量化值。

在上面的陳述中，若令等於 0，從而忽略掉比特率約束，或等價地假設要用定長碼（FLC）而非用變長碼（或其他熵編碼法，如算術編碼在率失真上就比定長碼好）來表示量化數據，這個最優化問題就簡化為了只需最小化失真的問題了。

級量化器產生的索引可以用比特/符號的定長碼。例如當256 階時，定長碼的比特率為 8 比特/符號。由於這個原因，這樣的量化器有時稱作8比特量化器。不過使用定長碼消除了壓縮改進，但可以通過更好的熵編碼來改善。

假設階定長碼，率失真最小化問題可以簡化為失真最小化問題。簡化的問題可以陳述為：給定一個概率密度函數為的信源，並約束量化器必須僅使用個分類區域，求得決策邊界與重建層級來最小化得到的失真

.

對上述問題求最優解得到的量化器有時叫做MMSQE（最小均方量化誤差）解，而得到的概率密度函數最優化的（非均勻）量化器叫做Lloyd–Max量化器，是用獨立發現迭代方法從和求解兩組聯立方程的兩個人來命名的，如下：

,

會將閾值置於每對重建值的中點，而

會讓重建值位於其相關分類區間的質心（條件期望值）。

Lloyd方法I演算法，最初於1957提出，並可以直接推廣到用於向量數據。這個推廣會得到Linde–Buzo–Gray（LBG）或K-平均分類器最優化方法。此外，此方法還可以進一步推廣到對向量數據包含一個熵約束。

量化與數據壓縮
量化在有損數據壓縮中起著相當重要的作用。很多情況下，量化可以被當作將有損數據壓縮同無損數據壓縮相區別的標志之一。量化的目的通常是為了減少數據量。一些壓縮演算法，例如MP3和Vorbis，以有選擇地丟棄部分數據作為壓縮的一種方法，這種手段可以被認為是量化的過程也可以被看作是一種有損壓縮的形式。

JPEG是一種利用了量化的圖像有損壓縮。JPEG的編碼過程對原始的圖像數據作離散餘弦變換，然後對變換結果進行量化並作熵編碼。通過量化可以降低變換值的精度，從而減少圖像的數據量。當然，精度的損失意味著圖像質量的下降。然而圖像的質量可以通過量化位數的選擇加以控制。例如，JPEG在每像素3比特的精度下得到的圖像質量還讓人可以接受的，相對於PCM抽樣得到的每個像素24比特的原始圖像來說，數據量大大下降了。

現代壓縮技術通常以量化輸出的信息熵，而不是輸出值集合的大小度量信息量的多少。

㈧ 想問一下績效管理的技術中績效指標如何量化

量化管理的出發點是企業戰略目標，利用科學的分解方法推導出確保目標實施的主要工作內容，進而通過對這些主要工作進行分類，直接解決企業組織架構及部門主要職責與目標的直接關聯問題。量化的方法主要包括時間量化、質量量化、成本量化、結果量化、數字量化及行動量化。
1、時間量化，對於研發型、知識型、統籌型的工作，有以部門工作內容是可以通過時間進行量化的，如型產品研發周期、完成期限、生產周期、訂單交期等。用時間作為衡量尺度來量化考核員工的績效，有助於企業對其階段性的工作進行有效的控制、提高企業自身競爭優勢。
2、質量量化，質量量化是只除了完成企業所規定的目標量化，還須要對工作的質量進行指標量化。反映工作的指標指標一般有：准確性、合格率、通過率、滿意率等。
3、成本量化，成本量化是只從成本的角度細化工作的考核量化，落實成本管理責任。這不僅有助於加強組織的成本管理，而且能增強全員的成本管理意識。這類的指標有成本節約率（采購成本）、生產成本（單位生產成本、生產成本下降率等）、質量成本（預防成本、鑒定成本、內外部損失成本等）、物流成本（配送成本、運輸成本、倉儲成本等）、投資回報率及折舊率等。
4、結果量化、結果量化考核指標是指通過一些關鍵性數據指標對員工工作的「質量」進行全面的、客觀的、公正的綜合評價，從而得出考核結果，以此來衡量員工的工作績效，並作為確定薪資獎金等收入、評優選先以及職位升降等的直接依據。用結果量化這一考核方式有助於激勵員工，這個類別的量化指標有銷售額、利潤總額等。
5、數字量化、是指通過用數據或百分比來量化員工的業績和技能。
一、
1）、工作量：銷售額、產量、計劃完成率；
2）、工作質量：合格率、優良率、完好率、通過率；
3）、工作效率：勞動生產率、及時率；
4）、業務管理：達成率、完成率；
5）、員工管理：投訴率、出勤率、持證上崗率。
二、
1）、數量或者數額：銷售額、利潤額、產量、產值；
2）、百分比：計劃完成率、達成率、差錯率；
3）、頻率：次數及周轉速度。
6、行動量化、對於像人力資源、行政以及後勤等這類職能部門來說、除了一部分可以量化的指標如計劃完成率、招聘合格率、培訓考核達標率、後勤支持滿意率之外，還有一些如基礎管理和業務支持等事務性工作很難具體化以及量化，對於這些不能量化的考核項目，可以將其流程化或行為化。

㈨ 如何對數據進行量化分析

對事物進行量化處理，最主要是建立一個合理的維度，達到這個度就怎樣，沒到這個度又怎樣。每個公司的情況不一樣，有些大公司的員工只做一件事情也有的製作半件的都有，而在一些剛創業起步，50人以內的公司，很多都是一人兼多職的。

因此如果沒有一個好的合理的維度去定這個事物的數據，做的事情多的員工就會慢慢的沒有積極性，對公司是不利的。比如說100萬以下是正常要求，100-500萬是一個一級維度，在這個維度里繼續拿出多出的部分進行大比例分配給業務員，如100萬的是2%提成，多出的按3%提成。

還有就是產品的單價是50元低價給到業務員，如果業務員賣出的產品比50高，就將高出的部分再進行50%或者更多的獎勵，相信業務員都會盡最大努力去銷售。再對每個單和每個月每個季度對每個業務員進行一次考核，符合管理規定的積一個維度，後面的都按維度來進行資金待遇分配。

相關信息

量化分析就是將一些不具體，模糊的因素用具體的數據來表示，從而達到分析比較的目的。人類對於股市波動規律的認知，是一個極具挑戰性的世界級難題。量化投資技術幾乎覆蓋了投資的全過程，包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、演算法交易，資產配置，風險控制等。

雖然量化分析可以幫助我們更加方便和直觀地衡量風險和收益，但需要強調指出的是，美國華爾街頂級量化金融大師、哥倫比亞大學著名教授伊曼紐爾·德曼，在《數學建模如何誘騙了華爾街》一文中，毫無忌諱地承認根本不可能（通過數理分析方法）發明出一個能夠預測股票價格將會如何變化的模型。