金融 量化分析简介

金融 量化分析简介

以下是关于金融 量化分析简介的介绍

金融分析-量化的简介

Financial Quantitative Analysis

量化分析

上篇文章我们讲到了金融分析中的5种方法,不记得的小伙伴可以参考《金融的真相》***一个章节。

通常大家购买股票有几种方式:主观买卖,听朋友的消息,分析走势行情,以及盘感。

而我们今天将会来聊一聊其中的技术投资-量化分析。这是一种新起的技术,利用电脑处理大量数据,去分析其中的价格趋势来进行投资。

这样说可能有些抽象,举个简单的例子:关于S&P500 --- 标普500(500支股票占据80%市场),我们收集到近10年的每天的平均价格,通过数据处理算出一个价格百分比变化的数组。这样一来我们就能看到10年内的价格变化。然后我拥有一组关于硬通货黄金的近十年的数据,依旧处理成价格变化百分比,去跟标普500进行比较分析。

也许会得出黄金价格的变化更标普有关联或无关联。如果有关联,也许是正相关或者负相关,如果更巧的是有相关延迟性,我们就能利用到前一组数据去推测后一组数据。这就意味着如果其中一个价格上涨就说明另一个也会上涨,就是买入的好时机。

在上一个例子中,只有两组数据,且逻辑简单,只是拿黄金与股票市场找相关性。在真实的案例里,可能需要几十上百种数据,再考虑其相互间的关联或者逻辑。

但我们依然可以看到,量化是基于数据统计和模型的。他是着重于自动化运行,找到精密准确的数据以及严密的逻辑。关键是细节观察,找到别人看到的点,以及更多的可能性。

生活中的量化

复杂的例子咱们今天先不说,就先看看量化分析的基本框架以及简单的案例。

量化的比较好步是提取数据,像是股票的价格。这类的最原始的数据都是从交易所流出,这类最原始的数据通常是只包含最简单的信息,价格。我们链接到交易所的端口,就会每隔几秒接收到那边传过来的数据。

量化的第二部就是处理数据,我们接收到原始数据是比较好步需要做的是格式解析,以及聚合处理。举个大家都知道的例子,K线图。K线图中,一个点含有4组数据:开盘价,收盘价,***价,***。我们在网站或者软件上看到的K线图,都是服务器处理之后的数据。

量化的***一步就是分析建模,就拿K线图来说,有许多非官方的手法,在K线图呈现出某一种的形状时,非别代表了一些含义,比如要抄底,要大涨。这些分析利用的是过去的数据已经概率,并没有很严密的逻辑。不能说他不好,只能说这是最基础的一种量化,并且准确率不高。

更复杂的分析需要考虑的因素有很多,比如大环境 CPI ,失业率,GDP,又或者行业内的数据,比如原材料的价格,相关技术产业的发展等等。

量化分析重来不是一件简单的事情,是新时代的产物,理论与技术的结合,将是一把利刃在金融市场中披荆斩棘。


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