量化与数据分析（量化数据分析是什么意思）

本篇目录：

1、聊一聊数据分析方法论2、数据分析前的量化工作3、量化专业学什么

聊一聊数据分析方法论

PEST分析法PEST，也就是政治(Politics)、经济(Economy)、社会(Society)、技术(Technology)，能从各个方面把握宏观环境的现状及变化趋势，主要用户行业分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。

数据分析方法及步骤数据清理：收集的原始数据通常需要清洗和转换以便有效分析，数据清理主要包括完整性检查、格式转换、缺失值处理、异常值处理等。

与其他的分析方法相比较：SWOT分析从一开始就具有显著的结构化和系统性的特征。就结构化而言，首先在形式上，SWOT分析法表现为构造SWOT结构矩阵，并对矩阵的不同区域赋予了不同分析意义。

在数据准确性这个话题里，数据产品已经有成熟的数据质量管理方法，涉及了数据源，指标计算和数据呈现等各个环节的监控。 站在业务的角度 除了量化之外，另外一个重点词语是业务。只有解决业务问题分析才能创造价值。价值包括个人价值和公司价值。

数据分析前的量化工作

1、量化分析的基本步骤通常包括：数据收集：首先需要收集大量与研究问题相关的数据。这些数据可以从各种来源获得，如公开数据、调查数据、实验数据等。

2、量化分析一般是指通过电脑去进行判断某种形态的成功率，用电脑进行数据回测，数据分析，一般就叫做量化分析那么这两者的区别是什么呢其实都是对技术形态进行分析，不过一般讲技术分析是人在分析，而量化分析一般是指电脑在。

3、量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，量化在数字信号处理领域，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，量化，量化的通俗说法是目标或任务具体明确。

4、量化分析师主要工作是收集和分析金融信息、确定其走势并做经济预测。基于这些详尽的分析，他们做出报告， 为客户和同行们提供金融和投资的咨询意见。没有标准的量化分析师工作描述，他们的日常工作可能因工作地点而异。

5、再对每个单和每个月每个季度对每个业务员进行一次考核，符合管理规定的积一个维度，后面的都按维度来进行资金待遇分配。相关信息 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。

6、一般先寻求各种关系，建立比较标准，繁重的数据搜集，各种模型的尝试。 反反复复的演算...当然，海量的对象有的可测度或不抚测度则是不可知的。工作的繁重是 是一般人望而生畏的。

量化专业学什么

做量化需要学的专业有金融学、统计学、计算机科学与技术。金融学是量化投资的基础，它涵盖了金融市场的各个方面，包括股票、债券、期货、期权、外汇等。

计算机、数学、金融， 这三种知识 是必须的，其中计算机主要的是编程技术，数学涵盖的比较多，有统计、数学建模等，金融方面需要有最基础的金融知识（证券交易方面）。

量化金融和传统金融的区别是：量化金融学主要是涉及量化投资的一门新兴金融学科。量化投资是以金融衍生品和工具为基础的，对于数据和信息要求很高，是一个智慧型、智力型、智商型为主导的产业。

从金融业界对量化金融人才的现实需求来看，高水平的量化金融人才需要同时具备金融学、行为科学、统计学、计算机、数学领域的专业背景，具有明显的跨学科特征。

量化交易是使用程序化（也就是人工智能）来达到自动识别市场交易信号进行交易。量化投资更像是西医，依靠模型判断，模型对于量化投资者的作用就像CT机对于医生的作用。传统交易类似中医，需要依靠经验和感觉判断病因在哪里。

计算机语言的多元化，如Python，R，SPSS等有很多统计分析工具，根据程序编写进行计算机学习，完成人的大脑没法达到的研究作用，彻底能担任量化交易。手机app硬件配置的大幅提高，之后彻底能替代电子计算机量化交易。

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