量化算法

Ⅰ 量化是什么

量化分析就是将一些不具体，模糊的因素用具体的数据来表示，从而达到分析比较的目的。

量化分析可以帮助我们更加方便和直观地衡量风险和收益，但需要强调指出的是，美国华尔街顶级量化金融大师、哥伦比亚大学着名教授伊曼纽尔·德曼，在《数学建模如何诱骗了华尔街》一文中，毫无忌讳地承认：我们根本不可能（通过数理分析方法）发明出一个能够预测股票价格将会如何变化的模型；如果我们相信人类行为可完全遵守数学法则，从而把有着诸多限制的模型与理论相混淆的话，其结果肯定会是一场灾难。

(1)量化算法扩展阅读：

量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。

量化分析法将对通过定性风险分析排出优先顺序的风险进行量化分析。尽管有经验的风险经理有时在风险识别之后直接进行定量分析，但定量风险分析一般在定性风险分析之后进行。定量风险分析一般应当在确定风险应对计划时再次进行，以确定项目总风险是否已经减少到满意。

Ⅱ 量化分析方法有几种

量化分析法是对通过定性风险分析排出优先顺序的风险进行量化分析。尽管有经验的风险经理有时在风险识别之后直接进行定量分析，但定量风险分析一般在定性风险分析之后进行。定量风险分析一般应当在确定风险应对计划时再次进行，以确定项目总风险是否已经减少到满意。重复进行定量风险分析反映出来的趋势可以指出需要增加还是减少风险管理措施，它是风险应对计划的一项依据，并作为风险监测和控制的组成部分。
（一）技术分析法

技术分析法的主要目标是通过对市场的历史数据的研究，特别是对价格和交易量的研究，来预测价格的变动方向。技术分析法通常分析市场价格图标，因此技术分析师被称为“图表分析专家”。目的在于识别价格模式和市场趋势，从而试图预测未来的变化趋势。技术分析法的原理包括市场行为包容一切信息（技术分析法旨在弄明白投资者对于此类信息的反应），价格以趋势方式演变，历史价格趋于重演，并且投资者具有重蹈先前投资者覆辙的特征。

（二）基本面分析法

基本面分析法重点分析经济状态、利率、通货膨胀、公司收益、公司资产负债表、以及中央银行和政府的相关政策。

当基本面分析法应用于选股时，通常会结合对经济整体方向自上而下的分析（宏观），从而形成对于市场、行业、利率水平以及汇率水平的观点，并加之运用自下而上的方法对于某只股票进行分析（微观）。自下而上的分析往往会忽略在国别以及产业方面的整体配置而关注于单只股票的选择。根据投资理念和投资过程，自上而下的分析决定了国别和行业的配置；同时，自下而上的分析则决定了某一国家和行业内部的投资配置。

（三）量化分析法

量化（定量）分析法，正如其名，包括运用量化方法、统计模型、数学公式以及算法来预测市场走向。在战术型资产配置中一个常见的方法便是使用多因子模型，通过分析估值、动量指标、风险水平、市场情绪、利率、收益率曲线等因素，从而推导出涵盖股票、债券和外汇市场等不同市场的买入和卖出信号。虽然有一部分战术型资产配置策略完全是量化模型驱动的，但将量化分析和基本面分析相结合将更具活力，因为这种结合可以将量化信号融合入基本面分析的过程中。

量化分析的不足在于该分析很大程度上是以观测到的市场价格的历史关联性和走势为基础。如果上述关联性和走势由于市场反转或市场承压而引起历史关联性发生变化而失效，那么量化模型可能会在预测拐点过程中失效。量化模型往往也会在出现政权更替或市场结构化改变时失效。

Ⅲ 什么是量化评价

定性风险评价是借助于对事物的经验、知识、观察及对发展变化规律的了解，科学地进行分析、判断的一类方法。运用这类方法可以找出系统中存在的危险、有害因素，进一步根据这些因素从技术上、管理上、教育上提出对策措施，加以控制，达到系统安全的目的。

(3)量化算法扩展阅读

1.多目标决策方法

当项目有多个目标和属性时，常用这种方法。其核心是多目标的简化，其简化的原则是删除不重要的目标、合并同类目标。最常用的定量方法是线性加权和方法。

2.层次分析法

层次分析法是美国着名运筹学家T.L.Saaty提出的一种系统综合分析方法，用于求解层次结构或网络结构的复杂评估的复杂评估系统的评估问题。

Ⅳ K线量化是什么意思 怎么还有计算公式啊

MACD——平滑异同移动平均线，是从双移动平均线发展而来的，由快的移动平均线减去慢的移动平均线，MACD的意义和双移动平均线基本相同，但阅读起来更方便。当MACD从负数转向正数，是买的信号。当MACD从正数转向负数，是卖的信号。当MACD以大角度变化，表示快的移动平均线和慢的移动平均线的差距非常迅速的拉开，代表了一个市场大趋势的转变。

KDJ——投资心理线，一般是用于股票分析的统计体系，根据统计学的原理，通过一个特定的周期（常为9日、9周等）内出现过的最高价、最低价及最后一个计算周期的收盘价及这三者之间的比例关系，来计算最后一个计算周期的未成熟随机值RSV，然后根据平滑移动平均线的方法来计算K值、D值与J值，并绘成曲线图来研判股票走势。

RSI——相对强弱指标，是根据一定时期内上涨和下跌幅度之和的比率制作出的一种技术曲线。能够反映出市场在一定时期内的景气程度。

BOLL——布林通道，是根据统计学中的标准差原理设计出来的一种非常简单实用的技术分析指标，BOLL指标又叫布林线指标，是研判市场运动趋势的一种中长期技术分析工具。一般而言，市场的运动总是围绕某一价值中枢（如均线、成本线等）在一定的范围内变动，布林线指标指标正是在上述条件的基础上，引进了“价格通道”的概念，其认为市场价格通道的宽窄随着股价波动幅度的大小而变化，而且价格通道又具有变异性，它会随着市场价格的变化而自动调整。

W&R——威廉指标，计算公式是：n日WMS=（Hn－Ct）/(Hn－Ln)×100。Ct为当天的收盘价；Hn和Ln是最近n日内（包括当天）出现的最高价和最低价。WMS指标表示的涵义是当天的收盘价在过去的一段日子的全部价格范围内所处的相对位置。如果WMS的值比较大，则当天的价格处在相对较低的位置，要注意反弹；如果WMS的值比较小，则当天的价格处在相对较高的位置，要注意回落；WMS取值居中，在50左右，则价格上下的可能性都有。

DMI——趋向指标，是通过分析股票价格在涨跌过程中买卖双方力量均衡点的变化情况，即多空双方的力量的变化受价格波动的影响而发生由均衡到失衡的循环过程，从而提供对趋势判断依据的一种技术指标。

BIAS——乖离率，乖离率（BIAS）是测量股价偏离均线大小程度的指标。当股价偏离市场平均成本太大时，都有一个回归的过程，即所谓的“物极必反”。

ASI——振动升降指标，ASI指标以开盘、最高、最低、收盘价与前一交易日的各种价格相比较作为计算因子，研判市场的方向性。

VR——成交量变异率,主要的作用在于以成交量的角度测量股价的热度，不同于AR、BR、CR的价格角度

ARBR——人气意愿指标，其英文缩写亦可表示为BRAR。由人气指标(AR)和意愿指标(BR)两个指标构成。

DPO——区间震荡线，是由惠特曼·巴塞特(Walt Bressert)提出的。是一个排除价格趋势的震荡指标。它试图通过扣除前期移动平均价来消除长期趋势对价格波动的干扰，从而便于发现价格短期的波动和超买超卖水平。

TRIX——三重指数平滑移动平均，长线操作时采用本指标的讯号，可以过滤掉一些短期波动的干扰，避免交易次数过于频繁，造成部分无利润的买卖，及手续费的损失。本指标是一项超长周期的指标，长时间按照本指标讯号交易，获利百分比大于损失百分比，利润相当可观。

DMA——
平行线差指标,是目前股市分析技术指标中的一种中短期指标,常用于大盘指数和个股的研判。

BBI——多空指数，是通过将几条不同天数移动平均线用加权平均方法计算出的一条移动平均线的综合指标，BBI指标本身就是针对普通移动平均线MA指标的一种改进，

MTM——动量指标，其英文全称是“Momentum Index”，是一种专门研究股价波动的中短期技术分析工具。

OBV——能量潮，是将成交量数量化，制成趋势线，配合股价趋势线，从价格的变动及成交量的增减关系，推测市场气氛。其主要理论基础是市场价格的变化必须有成交量的配合，股价的波动与成交量的扩大或萎缩有密切的关连。通常股价上升所需的成交量总是较大；下跌时，则成交量可能放大，也可能较小。价格升降而成交量不相应升降，则市场价格的变动难以为继。

SAR——抛物线指标,也称为停损点转向指标，这种指标与移动平均线的原理颇为相似，属于价格与时间并重的分析工具。由于组成SAR的点以弧形的方式移动，故称“抛物转向”。

EXPMA——简称EMA，中文名字：指数平均数指标或指数平滑移动平均线，一种趋向类指标，从统计学的观点来看，只有把移动平均线（MA)绘制在价格时间跨度的中点，才能够正确地反映价格的运动趋势，但这会使信号在时间上滞后，而EXPMA指标是对移动平均线的弥补，EXPMA指标由于其计算公式中着重考虑了价格当天（当期）行情的权重，因此在使用中可克服MACD其他指标信号对于价格走势的滞后性。同时也在一定程度中消除了DMA指标在某些时候对于价格走势所产生的信号提前性，是一个非常有效的分析指标。

Ⅳ 量化误差的计算方法

量化误差是一个单位分辨率正负1/2LSB.
8位的A/D转换器,把输入电压为0~5V,分解了,用 256 个数值代表.
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;
而实际的输入电压,可能是在这两个数字之间,这时,也只能用上面这些数字来代表.
由此产生的误差,就是量化误差.数值为：0.0195 / 2 = 0.0098 V.
0.0195,是 1 LSB；
0.0098,是 1/2 LSB.

Ⅵ GIS什么是"量化计算"

量化计算分为分类量化和分级量化以及标准量化,按自己的理解表述如下:
分类量化:影响因素不同分类有不同的影响,按照影响度给与一定级别的数量差异,以便建立计算模型,比如社会生态中,人的影响,土地的影响,交通的影响,气候的影响等;
分级量化:某个渐变的影响因子,比如降雨量,大气污染浓度,为了简化计算方便,可以采用分级表达代替绝对数量,比如划分5级,用1-5来表示影响级别;
标准量化:把上述量化的结果,全部划分到0-1同一个数量级范围内,使得所有参与的因素都在同一数量级别上

Ⅶ 量化电平的计算公式或者计算方法

大概猜你想了解的；
有一个要量化的模拟信号峰峰值电压<=5v，量化比特数是8bit，就是一字节宽度的二进制数据，那么一字节的二进制可表示0--255个数。先假设模拟信号在单极性的 0--5v，要与0--255有对应关系，就是把5v分成255份，5/255=19.6mV。如果二进制数=5，那么其对应的模拟电压=19.6X5，反过来说，采样周期内模拟电压=98mV时，其量化数据=5；
先说这些，

Ⅷ 量化的形式

在数字信号处理领域，量化指将信号的连续取值（或者大量可能的离散取值）近似为有限多个（或较少的）离散值的过程。量化主要应用于从连续信号到数字信号的转换中。连续信号经过采样成为离散信号，离散信号经过量化即成为数字信号。注意离散信号并不需要经过量化的过程。信号的采样和量化通常都是由ADC实现的。 例如CD音频信号就是按照44100Hz的频率采样，按16比特量化为有着65536（=）个可能取值的数字信号。 量化就是将模拟声音的波形转换为数字，表示采样值的二进制位数决定了量化的精度。量化的过程是先将整个幅度划分成有限个小幅度（量化阶距）的集合，把落入某个阶距内的样值归为一类，并赋予相同的量化值。

在上面的陈述中，若令等于 0，从而忽略掉比特率约束，或等价地假设要用定长码（FLC）而非用变长码（或其他熵编码法，如算术编码在率失真上就比定长码好）来表示量化数据，这个最优化问题就简化为了只需最小化失真的问题了。

级量化器产生的索引可以用比特/符号的定长码。例如当256 阶时，定长码的比特率为 8 比特/符号。由于这个原因，这样的量化器有时称作8比特量化器。不过使用定长码消除了压缩改进，但可以通过更好的熵编码来改善。

假设阶定长码，率失真最小化问题可以简化为失真最小化问题。简化的问题可以陈述为：给定一个概率密度函数为的信源，并约束量化器必须仅使用个分类区域，求得决策边界与重建层级来最小化得到的失真

.

对上述问题求最优解得到的量化器有时叫做MMSQE（最小均方量化误差）解，而得到的概率密度函数最优化的（非均匀）量化器叫做Lloyd–Max量化器，是用独立发现迭代方法从和求解两组联立方程的两个人来命名的，如下：

,

会将阈值置于每对重建值的中点，而

会让重建值位于其相关分类区间的质心（条件期望值）。

Lloyd方法I算法，最初于1957提出，并可以直接推广到用于向量数据。这个推广会得到Linde–Buzo–Gray（LBG）或K-平均分类器最优化方法。此外，此方法还可以进一步推广到对向量数据包含一个熵约束。

量化与数据压缩
量化在有损数据压缩中起着相当重要的作用。很多情况下，量化可以被当作将有损数据压缩同无损数据压缩相区别的标志之一。量化的目的通常是为了减少数据量。一些压缩算法，例如MP3和Vorbis，以有选择地丢弃部分数据作为压缩的一种方法，这种手段可以被认为是量化的过程也可以被看作是一种有损压缩的形式。

JPEG是一种利用了量化的图像有损压缩。JPEG的编码过程对原始的图像数据作离散余弦变换，然后对变换结果进行量化并作熵编码。通过量化可以降低变换值的精度，从而减少图像的数据量。当然，精度的损失意味着图像质量的下降。然而图像的质量可以通过量化位数的选择加以控制。例如，JPEG在每像素3比特的精度下得到的图像质量还让人可以接受的，相对于PCM抽样得到的每个像素24比特的原始图像来说，数据量大大下降了。

现代压缩技术通常以量化输出的信息熵，而不是输出值集合的大小度量信息量的多少。

Ⅸ 量化投资,如何量化呢

量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。
1·量化选股

量化选股就是采用数量的方法判断某个公司是否值得买入的行为。根据某个方法，如果该公司满足了该方法的条件，则放入股票池，如果不满足，则从股票池中剔除。量化选股的方法有很多种，总的来说，可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类
2·量化择时

股市的可预测性问题与有效市场假说密切相关。如果有效市场理论或有效市场假说成立，股票价格充分反映了所有相关的信息，价格变化服从随机游走，股票价格的预测则毫无意义。众多的研究发现我国股市的指数收益中，存在经典线性相关之外的非线性相关，从而拒绝了随机游走的假设，指出股价的波动不是完全随机的，它貌似随机、杂乱，但在其复杂表面的背后，却隐藏着确定性的机制，因此存在可预测成分。
3·股指期货

股指期货套利是指利用股指期货市场存在的不合理价格，同时参与股指期货与股票现货市场交易，或者同时进行不同期限，不同(但相近)类别股票指数合约交易，以赚取差价的行为,股指期货套利主要分为期现套利和跨期套利两种。股指期货套利的研究主要包括现货构建、套利定价、保证金管理、冲击成本、成分股调整等内容。
4·商品期货

商品期货套利盈利的逻辑原理是基于以下几个方面 ：
（1）相关商品在不同地点、不同时间对应都有一个合理的价格差价。
（2）由于价格的波动性，价格差价经常出现不合理。
（3）不合理必然要回到合理。
（4）不合理回到合理的这部分价格区间就是盈利区间。
5·统计套利

有别于无风险套利,统计套利是利用证券价格的历史统计规律进行套利,是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。统计套利在方法上可以分为两类,一类是利用股票的收益率序列建模，目标是在组合的β值等于零的前提下实现alpha 收益，我们称之为β中性策略；另一类是利用股票的价格序列的协整关系建模，我们称之为协整策略。
6·期权套利

期权套利交易是指同时买进卖出同一相关期货但不同敲定价格或不同到期月份的看涨或看跌期权合约，希望在日后对冲交易部位或履约时获利的交易。期权套利的交易策略和方式多种多样，是多种相关期权交易的组合，具体包括：水平套利、垂直套利、转换套利、反向转换套利、跨式套利、蝶式套利、飞鹰式套利等。
7·算法交易

算法交易又被称为自动交易、黑盒交易或者机器交易，它指的是通过使用计算机程序来发出交易指令。在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格、甚至可以包括最后需要成交的证券数量。根据各个算法交易中算法的主动程度不同，可以把不同算法交易分为被动型算法交易、主动型算法交易、综合型算法交易三大类。
8·资产配置

资产配置是指资产类别选择，投资组合中各类资产的适当配置以及对这些混合资产进行实时管理。量化投资管理将传统投资组合理论与量化分析技术的结合，极大地丰富了资产配置的内涵，形成了现代资产配置理论的基本框架。
它突破了传统积极型投资和指数型投资的局限，将投资方法建立在对各种资产类股票公开数据的统计分析上，通过比较不同资产类的统计特征，建立数学模型，进而确定组合资产的配置目标和分配比例。

Ⅹ 什么叫量化研究方法

要考察和研究事物的量，就得用数学的工具对事物进行数量的分析，这就叫定量的研究，也称量化研究，定量研究是社会科学领域的一种基本研究范式，也是科学研究的重要步骤和方法之一。

实证研究方法分为量化研究（Quantitative Research Methods）、质性研究（Qualitative Research Methods）（也称为定量研究和定性研究），及将两者相结合的混合研究方法(Mixed-Methods Approach)。

量化研究遵循传统的科学研究方法，包括提出假设、构建模型、创设实验、收集数据和验证假设，因此最容易被物理教育者接受，在学科教育研究领域中最早使用量化研究方法的多是PER研究者。

(10)量化算法扩展阅读

定量数据有4种类型，简单介绍如下：

1、定类数据（nominal）是一种分类数据，它是离散的并且没有顺序关系。例如，在研究物理学习过程中男女生差异时，我们可能会使用的“1” 和“0”分别表示男性和女性，这里并不表示1比0更大。

2、定序数据（ordinal）是另一种分类数据，也是离散的但具有顺序。例如，研究高中阶段三个年级的学生对一些物理概念理解水平的发展变化时，分别用数字1，2，3表示高中一年级，二年级和三年级。定序数据用数字表示个体在某个有序状态中所处的位置，不能做数学计算。

3、定距数据（interval）是具有相等间隔的连续数据，并且有顺序。例如，温度，1℃、2℃之间的差与20℃和21℃之间的差是相同的。定距数据有单位，没有绝对零点，可以做加减运算，不能做乘除运算。

4、定比数据（ratio）不仅具有定距数据的全部属性，同时具有绝对原点（即0），且两个数值之间的比值是有意义的。例如：质量就是一个定比变量，可以说一个质子的质量为一个电子的1836倍。