量化演算法

Ⅰ 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。

(1)量化演算法擴展閱讀：

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。

Ⅱ 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。

Ⅲ 什麼是量化評價

定性風險評價是藉助於對事物的經驗、知識、觀察及對發展變化規律的了解，科學地進行分析、判斷的一類方法。運用這類方法可以找出系統中存在的危險、有害因素，進一步根據這些因素從技術上、管理上、教育上提出對策措施，加以控制，達到系統安全的目的。

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1.多目標決策方法

當項目有多個目標和屬性時，常用這種方法。其核心是多目標的簡化，其簡化的原則是刪除不重要的目標、合並同類目標。最常用的定量方法是線性加權和方法。

2.層次分析法

層次分析法是美國著名運籌學家T.L.Saaty提出的一種系統綜合分析方法，用於求解層次結構或網路結構的復雜評估的復雜評估系統的評估問題。

Ⅳ K線量化是什麼意思 怎麼還有計算公式啊

MACD——平滑異同移動平均線，是從雙移動平均線發展而來的，由快的移動平均線減去慢的移動平均線，MACD的意義和雙移動平均線基本相同，但閱讀起來更方便。當MACD從負數轉向正數，是買的信號。當MACD從正數轉向負數，是賣的信號。當MACD以大角度變化，表示快的移動平均線和慢的移動平均線的差距非常迅速的拉開，代表了一個市場大趨勢的轉變。

KDJ——投資心理線，一般是用於股票分析的統計體系，根據統計學的原理，通過一個特定的周期（常為9日、9周等）內出現過的最高價、最低價及最後一個計算周期的收盤價及這三者之間的比例關系，來計算最後一個計算周期的未成熟隨機值RSV，然後根據平滑移動平均線的方法來計算K值、D值與J值，並繪成曲線圖來研判股票走勢。

RSI——相對強弱指標，是根據一定時期內上漲和下跌幅度之和的比率製作出的一種技術曲線。能夠反映出市場在一定時期內的景氣程度。

BOLL——布林通道，是根據統計學中的標准差原理設計出來的一種非常簡單實用的技術分析指標，BOLL指標又叫布林線指標，是研判市場運動趨勢的一種中長期技術分析工具。一般而言，市場的運動總是圍繞某一價值中樞（如均線、成本線等）在一定的范圍內變動，布林線指標指標正是在上述條件的基礎上，引進了「價格通道」的概念，其認為市場價格通道的寬窄隨著股價波動幅度的大小而變化，而且價格通道又具有變異性，它會隨著市場價格的變化而自動調整。

W&R——威廉指標，計算公式是：n日WMS=（Hn－Ct）/(Hn－Ln)×100。Ct為當天的收盤價；Hn和Ln是最近n日內（包括當天）出現的最高價和最低價。WMS指標表示的涵義是當天的收盤價在過去的一段日子的全部價格範圍內所處的相對位置。如果WMS的值比較大，則當天的價格處在相對較低的位置，要注意反彈；如果WMS的值比較小，則當天的價格處在相對較高的位置，要注意回落；WMS取值居中，在50左右，則價格上下的可能性都有。

DMI——趨向指標，是通過分析股票價格在漲跌過程中買賣雙方力量均衡點的變化情況，即多空雙方的力量的變化受價格波動的影響而發生由均衡到失衡的循環過程，從而提供對趨勢判斷依據的一種技術指標。

BIAS——乖離率，乖離率（BIAS）是測量股價偏離均線大小程度的指標。當股價偏離市場平均成本太大時，都有一個回歸的過程，即所謂的「物極必反」。

ASI——振動升降指標，ASI指標以開盤、最高、最低、收盤價與前一交易日的各種價格相比較作為計算因子，研判市場的方向性。

VR——成交量變異率,主要的作用在於以成交量的角度測量股價的熱度，不同於AR、BR、CR的價格角度

ARBR——人氣意願指標，其英文縮寫亦可表示為BRAR。由人氣指標(AR)和意願指標(BR)兩個指標構成。

DPO——區間震盪線，是由惠特曼·巴塞特(Walt Bressert)提出的。是一個排除價格趨勢的震盪指標。它試圖通過扣除前期移動平均價來消除長期趨勢對價格波動的干擾，從而便於發現價格短期的波動和超買超賣水平。

TRIX——三重指數平滑移動平均，長線操作時採用本指標的訊號，可以過濾掉一些短期波動的干擾，避免交易次數過於頻繁，造成部分無利潤的買賣，及手續費的損失。本指標是一項超長周期的指標，長時間按照本指標訊號交易，獲利百分比大於損失百分比，利潤相當可觀。

DMA——
平行線差指標,是目前股市分析技術指標中的一種中短期指標,常用於大盤指數和個股的研判。

BBI——多空指數，是通過將幾條不同天數移動平均線用加權平均方法計算出的一條移動平均線的綜合指標，BBI指標本身就是針對普通移動平均線MA指標的一種改進，

MTM——動量指標，其英文全稱是「Momentum Index」，是一種專門研究股價波動的中短期技術分析工具。

OBV——能量潮，是將成交量數量化，製成趨勢線，配合股價趨勢線，從價格的變動及成交量的增減關系，推測市場氣氛。其主要理論基礎是市場價格的變化必須有成交量的配合，股價的波動與成交量的擴大或萎縮有密切的關連。通常股價上升所需的成交量總是較大；下跌時，則成交量可能放大，也可能較小。價格升降而成交量不相應升降，則市場價格的變動難以為繼。

SAR——拋物線指標,也稱為停損點轉向指標，這種指標與移動平均線的原理頗為相似，屬於價格與時間並重的分析工具。由於組成SAR的點以弧形的方式移動，故稱「拋物轉向」。

EXPMA——簡稱EMA，中文名字：指數平均數指標或指數平滑移動平均線，一種趨向類指標，從統計學的觀點來看，只有把移動平均線（MA)繪制在價格時間跨度的中點，才能夠正確地反映價格的運動趨勢，但這會使信號在時間上滯後，而EXPMA指標是對移動平均線的彌補，EXPMA指標由於其計算公式中著重考慮了價格當天（當期）行情的權重，因此在使用中可克服MACD其他指標信號對於價格走勢的滯後性。同時也在一定程度中消除了DMA指標在某些時候對於價格走勢所產生的信號提前性，是一個非常有效的分析指標。

Ⅳ 量化誤差的計算方法

量化誤差是一個單位解析度正負1/2LSB.
8位的A/D轉換器,把輸入電壓為0~5V,分解了,用 256 個數值代表.
0000 0000：代表 0V；
0000 0001：代表 1 * 0.0195V；
0000 0010：代表 2 * 0.0195V;
0000 0011：代表 3 * 0.0195V;
……
1111 1111：代表 255 * 0.0195 = 4.98046875V;
而實際的輸入電壓,可能是在這兩個數字之間,這時,也只能用上面這些數字來代表.
由此產生的誤差,就是量化誤差.數值為：0.0195 / 2 = 0.0098 V.
0.0195,是 1 LSB；
0.0098,是 1/2 LSB.

Ⅵ GIS什麼是"量化計算"

量化計算分為分類量化和分級量化以及標准量化,按自己的理解表述如下:
分類量化:影響因素不同分類有不同的影響,按照影響度給與一定級別的數量差異,以便建立計算模型,比如社會生態中,人的影響,土地的影響,交通的影響,氣候的影響等;
分級量化:某個漸變的影響因子,比如降雨量,大氣污染濃度,為了簡化計算方便,可以採用分級表達代替絕對數量,比如劃分5級,用1-5來表示影響級別;
標准量化:把上述量化的結果,全部劃分到0-1同一個數量級范圍內,使得所有參與的因素都在同一數量級別上

Ⅶ 量化電平的計算公式或者計算方法

大概猜你想了解的；
有一個要量化的模擬信號峰峰值電壓<=5v，量化比特數是8bit，就是一位元組寬度的二進制數據，那麼一位元組的二進制可表示0--255個數。先假設模擬信號在單極性的 0--5v，要與0--255有對應關系，就是把5v分成255份，5/255=19.6mV。如果二進制數=5，那麼其對應的模擬電壓=19.6X5，反過來說，采樣周期內模擬電壓=98mV時，其量化數據=5；
先說這些，

Ⅷ 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。

Ⅸ 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。

Ⅹ 什麼叫量化研究方法

要考察和研究事物的量，就得用數學的工具對事物進行數量的分析，這就叫定量的研究，也稱量化研究，定量研究是社會科學領域的一種基本研究範式，也是科學研究的重要步驟和方法之一。

實證研究方法分為量化研究（Quantitative Research Methods）、質性研究（Qualitative Research Methods）（也稱為定量研究和定性研究），及將兩者相結合的混合研究方法(Mixed-Methods Approach)。

量化研究遵循傳統的科學研究方法，包括提出假設、構建模型、創設實驗、收集數據和驗證假設，因此最容易被物理教育者接受，在學科教育研究領域中最早使用量化研究方法的多是PER研究者。

(10)量化演算法擴展閱讀

定量數據有4種類型，簡單介紹如下：

1、定類數據（nominal）是一種分類數據，它是離散的並且沒有順序關系。例如，在研究物理學習過程中男女生差異時，我們可能會使用的「1」 和「0」分別表示男性和女性，這里並不表示1比0更大。

2、定序數據（ordinal）是另一種分類數據，也是離散的但具有順序。例如，研究高中階段三個年級的學生對一些物理概念理解水平的發展變化時，分別用數字1，2，3表示高中一年級，二年級和三年級。定序數據用數字表示個體在某個有序狀態中所處的位置，不能做數學計算。

3、定距數據（interval）是具有相等間隔的連續數據，並且有順序。例如，溫度，1℃、2℃之間的差與20℃和21℃之間的差是相同的。定距數據有單位，沒有絕對零點，可以做加減運算，不能做乘除運算。

4、定比數據（ratio）不僅具有定距數據的全部屬性，同時具有絕對原點（即0），且兩個數值之間的比值是有意義的。例如：質量就是一個定比變數，可以說一個質子的質量為一個電子的1836倍。