量化数据是什么意思(财务报表中的量化有什么意义？)

财务报表中的量化有什么意义？

您好，财务报表中的量化具有以下几个重要意义：

1. 提供信息可比性：财务报表中的量化数据可以提供不同企业、不同时间段之间的信息可比性，便于投资者、分析师和其他利益相关者对企业进行比较和评估。

2. 揭示企业经营状况：财务报表中的量化数据可以反映企业的经营状况，包括销售收入、成本、利润、资产和负债等。通过分析这些数据，可以了解企业的盈利能力、偿债能力、运营效率等方面的情况。

3. 支持决策和预测：财务报表中的量化数据可以为企业管理层提供决策依据。通过分析财务数据，管理层可以评估企业的财务风险、制定预算和计划、进行投资决策等。

4. 吸引投资者和债权人：财务报表中的量化数据可以为投资者和债权人提供评估企业价值和风险的依据。投资者和债权人通常会关注企业的财务状况和发展趋势，以决定是否投资或提供融资。

5. 履行法律和税务义务：财务报表中的量化数据可以用于履行企业的法律和税务义务，包括报税、遵守会计准则和法规等。

总之，财务报表中的量化数据是评估企业财务状况和业绩的重要依据，对于企业内部管理和外部利益相关者的决策都具有重要意义。

企业量化资产是啥意思？

改革是对旧体制旧观念旧规章的创新，改革创新需要探索，并在实践中走向成熟。...所谓量化股是指企业在清产核资、资产评估的基础上搞清企业存量资产的总量后...

高考中量化成绩是什么？

1. 高考中量化成绩是指数学、物理、化学三门科目的成绩总和。2. 这三门科目都是需要进行计算和量化的科目，所以将它们的成绩总和作为量化成绩可以更客观地反映考生的数理能力水平。3. 除了量化成绩，高考还有语文、英语等科目的成绩，以及综合素质评价等方面的考核，这些都是考生综合能力的体现。

量化因素是什么意思？

具有“量化”意识的领导在布置工作时，通常会将时量，数量，质量意识贯穿在整项工作的过程

量化小科普【什么是量化？常用的股票量化指标、如何搭建量化交易系统】-CSDN博客

今天起准备开启全新的一门课程的学习之旅，如标题所示，python量化交易相关的领域，理财+编程相关的知识。其实吧，关于理财相关的学习去年底就已经萌发了，一直是没有付出行动而已，所以在8月的开头打算付出行动。

关于股票和基金，对于程序猿们而言基本上人人都或多或少的接触过，也不一定是程序猿吧，对于想挣“睡后”收入的应该它们俩是大多数人认为最直接有效的，因为只要选上一个股票或基金，合适的机会买卖既可，不费力不费时，嗯，同时伟大的“韭菜们”也都纷纷出现了，我也很自豪的能成为其中一员，当然既然是韮菜中的一员，被割是不可能避免的，但是呢，丝毫不影响我想要学习投资的脚步，对于这门python理财课我觉得通过它一是可以学学投资相关的一些金融知识，二是又可以来领略一下怎么利用python来达到一种量化交易的目的，关于python这门语言在学习线性代数时就已经初步领略过了：

这次再次来感受一下它在投资领域上面的一个魅力，期待理财+技术两个领域的知识为自己所吸收利用，当然对于A股的投资不可能靠学一门课程就能让你百分百挣到“睡后”收入，但是在你懂得了一些理财的思想之后，对你未来的理财道路上肯定是有利无害的，所以，加油~~

“在语言和逻辑层面，用量词指定一个谓词的有效性的广度的构造”，是不是这句话太抽象了，这里分别来理解标红的词，先来回忆一下啥是谓词：

再来理解“量词”，它是指定谓词的有效性的广度的构造，很明显它是用来表达这个谓词的一个广度问题的，举几个“量词”的例子：一些【他跑得快一些】、很多、所有，这些形容词都是表示量化的概念，稍加了解一下。

而通常的量化指的就是量化交易，它指的是针对可交易的投资商品【如股票、基金、债券等】，根据它们真实的历史数据，理性地运用逻辑分析和归纳统计判断市场的趋势【未来的涨跌幅，买卖点之类的】，这么一个过程就是量化，而标红的“逻辑分析和归纳统计”就是所谓的量化交易策略，可以简单理解成“炒股公式”，不同的人其公式肯定也是不一样的对吧，下面就来看一下都有哪些量化策略。

对于量化策略能赚钱的因子其实是分为两大类：

这个对于炒股的人来说应该非常熟了，基本面分析也就是倾向于“价值”投资，而技术面分析则就是偏技术派，是完全不同的两个风格，为了更进一步对这俩类有一个清晰的对比，给出如下几个指标：

这么一对比就可以很容易的发现：技术面分析它更关注基本商品“价格”相关的数值和合成的指示，而基本面分析更关注企业的本身和宏观经济大的市场环境的变化【比如大盘不好，外围环境不好，你想通过炒股挣钱是不是很难？比如今年年初股市的暴跌，就是因为市场的外在环境变化了，对于基本面分析比较敏感的人肯定此时会抛售股票来保证资金安全】

接下来则以量化分析目的的角度出发，来看一下量化交易还有哪些不同的策略呢？对于分析的目的其实很明确----为了赚钱，那么怎么赚钱呢？其实道理也很简单，就是：低买高卖，嗯，那么核心的问题来了：股价什么时候便宜？什么时候贵？凭感觉么？很显然是不靠谱的，所以此时就可以借助了如下的一些指标。

1、通过均线，来判断股价合适的买入时机；

2、通过分析企业的盈利能力，它的性价比，来进行选股，来判断它是不是值得投资的公司；

3、通过分析不同行业或个股的周期性，俗称的“分析热点”，来进行股票的买卖；

而不同的策略其对应的数值也是不一样的，比如对于选股策略来说，它的数值可以是净利润、公司现金流等，而板块轮动可以利用行业指数的涨跌幅进行判断等，对于这些量化策略相关的东东在未来会逐一学习到的。

对于股票的量化指标其实也比较容易了解到，因为可以在主流的一个金融平台进行了解，这里列举一下查找的渠道：

此时可以查看一个股票的详情，这里以“五粮液000858”为例：

下面则从技术面和基本面来对它进行一个整体了解。

关于k线图是啥就不多说了，这里点击“全屏”就可以更好的查看k线形态了：

也就是收盘价要低于开盘价，当然这一天就是跌喽,另外还有上下两个引用，也是一个k线的组成部分：

其中涨跌幅就是跟昨天的价格对比所算出来的一个百分值，关于蜡烛图这块的知识点也非常之多，有兴趣的可以自行找相关的教程去学学，一大堆形态。

接下来为了了解指标对于股标择时及选股的作用，这里先来看一下主图指标的BOLL指标：

而上下轨之间的一个空间，则代表的是股票的常规活动空间，也就是：

那用BOLL来做择时时如何用呢？基础的用法就是“当股价跌破下轨时可以选择买入，而当股价涨到突破上轨时选择卖出”，下面以k线图进行理解：

虽说不是卖在最高点，但是其利润也比较好了，也有15个点了(15%)，当然，要是炒股有这么容易人人都可以成为富翁了，所以必须要知道任何学习的炒股技法只是一个辅助，别上瘾就成，尤其是在中国大A股的国情下一切情况皆有可能，大家都懂的，所以，这里是为了纯学习，不用太过较真。

通过这个例子，是不是可以用BOLL线来找到股票的买卖点了，这其实也就是它的作用，不过！！！下面再来看一个情况：

那有没有另一种附加指标能让我们在BOLL突破上轨时还能多拿一段时间呢？有，MACD，先来看一下它是啥？

但是呢，你如果只看快移动平均线突破了慢移动平均线就继续持有，那么，你会发现这么一个情况：

是的，所以说不要迷恋公式，具体买卖还得结合自己的一个预期收益来决定，这里只是说明，在用了BOLL指标之后，再结合MACD指示可以让你持得更久一点，针对这个场景也能看出有多个决策：

1、在BOLL指标中，当K线突破了上轨之后，此时再结合MACD看一下是否快移动平均线已经突破了慢移动平均线，如果已经突破，可以再持几天观察观察，如果没突破立马卖掉。

2、在BOLL指标中，按照自己指定的预期收益率来卖出，比如15%是自己的一个预期卖出点，那么BOLL指标中即使K线也没有突破上轨，但已经达到了个人的预期的收益了，那么坚决卖出，之后的涨跌就与自己无关了，这也是一种决策。

所以，其实决策的有效性及复杂性完全取决于市场的复杂程度和自己的选择对吧，自己预期小一些少赚一点为了资金安全好么指标的成功率也会较高，而也可以通过的不断添加判断条件让自己的收益率真增大，但是一定要记得，市场是在不断变化的，而量化交易也是不断在发展中，一个策略不可能“永远”有效，需要不断的观察和优化。

在之后会学习到如何用python来使用均线来找到买卖点，也会学到如何利用成交量来进行选股，所以，一点点来循序渐进。

如之前所说，除了技术面之外，还有分析个股基本面来进行择时选股的，所以接下来从宏观的角度来看一下基本面的分析一般是分析啥？

为啥叫F10档案呢？如果熟悉使用一些证券交易电脑端软件应该都比较熟，按F10键就能调出所有该股票公司的档案，所以这里也是叫F10档案了，然后我们分析公司主要是看公司的盈利情况对吧，所以选它：

这是因为每个上市公司每季度每年都“必须”对外公布企业的财务、业务发展等情况，目的是为了让投资者了解自己的投资标的，其中第一季度发布的叫一季报，第二季度发布的叫半年报【包含第一季度的数据，也就是总共6个月的数据】，第三季度发布的叫三季报【只有第三季度的数据】，第四季度发布的叫年度报【包含一整年的数据】，而所有的上市公司在四月前都会发布完自己的年报，所以说通常也是投资者作为分司自己标的最好的一个参考信息，因为数据最全。

那怎么看公司的几个季度财报的信息呢？一是可以上财富网上看：

其中要注意：每个都是一季度的信息，比如20-06-30，只包含第二季度的信息，不包含之前第一季度的，这一点跟下面要说的“按报告期”是不一样的。

另外还可以按报告期来查看，它跟“按单季度”不一样的是不是每次都是一季度的，还是拿20-06-30说明，在这里就会包含之前一季度的信息了：

所以可见要真的能读懂公司的财报还是相当相当难的，需要自己花大量的时间，当然啦，这个待未来有时间再专研，目前就是泛泛的过一下，看一下整体的目录：

其中可以看到各种数据报表，比如合并资产负债表：

当然目前对于这些数字也是天书一般，不过这里只要明白所有的源数据都是来源于年报里面就ok了，这个是非常重要的，因为错误的数据就会导致错误的策略结果。

接下来就来看一下如何用财务数据来选择标的，再分析之前，首先想一下要让来选择一家公司作为自己的投资标的？

1、挣钱的公司；

而挣不挣钱直接的表现就是看公司的利润数据，所以可以看一下利润表：

它表示实际账户里面的钱有多少，它是很重要的，因为有可能客户会赊账，比如本来卖了100万的货，然后客户只给了20万，还有80万没有到，那么利润确实是不错，但是账户里面没多少钱呀，所以这个指标也挺重要的。

它指的是公司主营业务的收入，像五粮液是主营酒业的，指的就是卖酒的总收入，不包括公司的其它的比如像地产投资之类的其它收入。

也就是用它可以衡量该股票值不值得投资，其中Price指的是股价，Earnings指的是企业的利润(价值)，它们之间的比值就是市盈率了，也就是每股的股价除以每股的净利润，其中Earnings指的是：

或者用总市值除以近一年的净利润的总和，也就是它：

这里需要对这个概念有个大概的认识，市盈率指的是市场的价格和公司实际盈利的一个比值，换言之，对于市场的价格可以看总市值：

如果市值很高代表市场也比较看好该股，那么该股的股价就越高，对应的市盈率就越高，这也是为啥很多好的科技公司的市盈率都很高的原因，因为市场很看好，所以愿意买这支股票，但是呢每个公司的利润都是在增长的，根据市盈率的计算公式=Price指的是股价/Earnings指的是企业的利润(价值)，其中股价也在涨，企业的利润也在涨，说明分子和分母都在长，其算出来的市盈率应该也是一个差不多的值，说明这家企业是一个非常挣钱的而且估值也一切正常，对于投资者来说当前股价不是低估的，也就是价位不是很低，买入的话还是有风险的，但是某一天当你发现公司的总市值很高【说明公司是很挣钱的】，但是呢它的市盈率还挺低的【说明当前股价是比较低的，不是一个正常的股价】，说是该公司的股价是处于低估状态，此时就比较适合买入了，其实这也就是巴菲特所说的价值投资的思想。

所以通过市盈率这个估值指标能够知道你所选择的公司挣不挣钱，然后公司目前股价是否处于一个低估状态。

上面花了一定的篇幅来对于金融知识进行了大概的了解，那对于一个量化的交易系统它由哪些部分组成呢？

这里先从电脑的组成说起，对于一台电脑它的组成部分是这样的：

那将主体由电脑换成量化交易系统，此时它的构成可以打开一个炒股软件来进行一个形象的分析：

也就是将图表的数据用可视化的图将其输出出来。接下来还得能知道行情，也就是投资品类：

此时则需要根据个股的一些技术指标、财务数据来分析决定买入和卖出对吧，此时就可以有交易策略组件来完成：

最后就是需要交易的部分了，也就是买卖，这里叫柜台：

它是委托、执行交易、计算持仓、计算资金做最终结算核对的部分，也是最最不能出错的部分，所以对于一个量化交易系统需要有如下几部分：

目前咱们已经知道了一个量化交易系统的构成了，那么使用python如何来实现呢？下面看一下具体的一个功能大纲：

知道什么时候买入，什么时候卖出之后，则需要进行买卖交易委托了，然后还得需要能计算持仓的情况，收益情况，都得靠Trade这个模块了。

这是利用技术来学会投资理财的首篇，当然涉及到很多的一些金融的知识，纯理论，还没涉及到编程，不过我已经迫不及待的想回到编程的世界了，难道还真的能通过编程进行炒股不成，随着之后的不断深入再来慢慢体会，另外这里面的一些金融知识可能也比较片面，毕竟金融行业还是一个水很深的领域，哪能随便学了点概念就可以对炒股指点江山了，这里泛学的目的是为了之后的编程打基础，总得有个基本概念吧，不然到时用到时完全不了解那不等于是听天书一样，总之这篇对我意义比较大，终于跨出了理财学习的第一步。

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

数据在什么上表现来自为量化的证据和凭据

数据在功能上表现为量化的证据和凭据。该题目其他不正确的选项有来源、形式和基础。该题目来自统计基础知识与统计分析基本方法。量化数据是将一些不具体，模糊的因素用具体的数据来表示，以一定范围内线性变换的数据反映自然界或社会的状态，从而达到分析比较的目的。类别数据是按照现象的某种属性对其进行分类或分组而得到的反映事物类型的数据，又称定类数据。为了便于计算机处理，通常用数字代码来表述各个类别，比如，用1表示“男性”，0表示“女性”，但是1和0等只是数据的代码，它们之间没有数量上的关系和差异。统计结果分析是在统计调查和整理的基础上，运用各种统计方法对统计资料进行分析研究。从字词本义理解，统计结果分析是认识客观事物的一种方法。‍从统计活动的发展进程来讲，统计结果分析已经成为统计工作各个环节中不可缺少的一环。通过对最初的统计资料的再加工、分析研究，形成成倍增长的新的统计数据和信息，也就是对统计资料的再开发阶段。从范围讲，统计结果分析也有广义和狭义之分。广义的统计结果分析涵盖统计数据再加工的全部范围，包含国民经济核算、各层次各专业统计以及宏观、微观的经济统计分析的数据资料和文章。狭义的统计结果分析就是特指统计分析报告、文章。

什么是指标量化比如说，政策，教育程度等为构建一个数

搜一下：什么是指标量化比如说，政策，教育程度等为构建一个数

量化|Tick数据详解

TickData本身并不神秘，就是交易所把每只股票（亦或是futuresoptions）的activeorderbook(就是你的委托还存在在交易所里面，但并且没有被撮合成交)里面的买、卖的单的情况发给你。

举例说明：

某天的市场一开始的时候苹果股票的orderbook（委托挂单）清空（这里不进行auctionperiod的探讨）：

1.接着来了第一个卖家：1000@100:

这时候交易所会发给你一个message，告诉你是苹果股票有人想以100块钱卖出1000股，那么这个order就先挂在了orderbook上，成为卖一。

卖：1000@100

2.第二个卖家来了，他想卖得更高：1000@101:

这时候交易所会发给你另一个message，告诉你是苹果股票有人卖的价格比你差，于是排序在更上面，卖二。

卖：1000@101

1000@100

3.刚才的第一个卖家后悔了，cancel了他的order：1000@100撤消了，那么交易所会有message告诉你，现在只剩一个1000@101（卖一）。但是你可能需要自己编程处理这种remove掉一个tick的情况。

卖：1000@101

4.终于有买家来了...500@90,这个价格是不会成交的，因为买家低于现在的最佳卖价：101，那么orderbook里面会继续存着这个order，同时会发送一个tick告诉市场上的其他人，有买单了：

卖：1000@101

买：500@90

5.继续，接着有一位买家以101块钱买入1000股，等于要把目前的bestoffer1000@101给match-撮合了，那么你是不会收到这个最新的bid：101@1000的，因为它会进入matchingengine的瞬间跟对面的bestoffer撮合了，ticktable的一个规则：bidoffer永远不会cross，否则要么是数据商的bug，要么是交易所的bug。现在，你只会收到一个告诉你deletethebestoffer的message，那么ticktable长这样：

买：500@90

Tick数据就是这么简单，市场上会重复这个过程。

但是比较麻烦的是：

1.很多时候tick的数据会以UDP发送，想象股市上如果交易非常活跃，那么数据量会非常大，UDP会存在丢包情况，如何处理。曾经遇到过很疯狂的tickupdate但是还要保持在microsecond的更新cache，可能要排序（看交易所protocol），以及发送出去给前端。

2.如何更快的处理实时的tick数据，否则数据量如此大，一旦延迟，以后就再也跟不上“实时”的节奏了，直到你的程序挂掉。

3.如何避免一些特殊情况造成bug，一旦一个tick没有算对，那么后面的ticktable全是错的：）

同样，还有对tick的理解问题：不同市场的tick还有不同点，上面所说的是发达国家的股票市场，以实时情况**（有新的order并且在tick的发送level以内，比如东京交易所只发送8个ticklevel，那么你看不到整个fulltick的，因为可能会有100多个level，如果很多人交易的话）。国内期交所是多少个millisecond截取一个快照（snapshot），上交所深交所是3秒，然后发送给你，兴许是国内交易系统已经非常古老，跟不上IT的发展了。那么这个tick数据并不是“realtime”的，你只知道“哦！在前100millisecond和现在的tick变化是这样的”，可能中间已经成交了数千单。

对于国外的高频tick数据，有完整的order数据的过程，因此你可以利用这些order数据来复原快照数据。

国内的两大股票和四大期货理论上讲都是快照数据。比如说典型的数据字段包括：

开盘价/最高价/最低价/最新价/成交量/成交额

这里的最高（低）价就从开盘到现在成交发生过的最高（低）价，假设你有详细的每笔成交的明细，其实这个数据是可以用max(min)推算的，所以国外的tick数据里面一般是没有这个字段的。上交所和深交所提供的实时行情有三种，快照和逐笔成交和委托。

快照就是每3秒一次(深交所，上交所是5秒)对市场照相，然后把现价、最高、最低、成交量、成交金额等行情相片发过来。由于照相是3秒一次，所以这3秒期间市场发生了什么，我们是不知道的。每天连续竞价时间是上下午各两小时共4小时。所以快照的次数就是14400/3大概是3800次。仅就股票来说，每天的全市场快照数据量超过2G。

逐笔成交就是真实的原子每笔成交。不过这个数据也是3秒发一批，也并非实时。比如说第1.5秒发生的一笔交易，到了第3秒才发过来。

委托挂单数据，Level2里面只有买一卖一的前50，并非全部挂单。

典型的有几类原因导致数据的差异:

1.数据记录方式

比如拿股票的Level1的数据为例，交易所发布一个dbf文件，记录着所有证券最新的状态数据，dbf文件是不断的自动刷新的。那么数据提供商或者记录数据的人需要做的时候就是每隔一段时间读取这个文件，然后把所有的数据放入数据库，但是因为交易所更新数据的频率不是一个唯一值，所以为了不错过数据，最好的办法就是你读取的频率高于他更新的频率。这样问题就来了，因为你读取很多如果每次都记录下来一来数据很大，二来很多重复数据。所以大家往往使用的办法就是当这条数据有变化的时候我才放入数据库。

因为有这样一条规则，所以你看到的一些非活跃成交的证券数据量会少于活跃成交的证券，远期的期货数据少于近期的，时间戳不同步等问题。

2.运维问题

谁也不能保证不会断网。如果发生断网、机器错误、程序错误等原因，就会错过交易所数据播放。按照前面所述的数据机制，其实对于Level1数据T和T+1时刻是没有任何逻辑关联的，假设缺失了你不可能从数据本身发现，因此大量的缺失其实都是这些原因造成的，而且无法弥补！就好比早期的电视录像带很不清晰，但是过去已经过去你已经无法补救。

3.程序导致的数据错误

一些比较异常的错误，比如说某些类型股票的价格出现异常，空等等，可能因为录数据的程序的错误造成的。为什么会出现？反正理由也很多，我们知道会出现就可以了。少部分是因为交易所的问题，比如说交易所曾经把Level2数据的开盘价发错了。因此原则上很难有100%可信的数据，数据的检验和清洗是必要的，也是一个枯燥的事情，规则的设立也看个人的经验。

来源：私募工厂

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量化是什么意思啊？

把特定事务某范围内的变化用数值表现出来的过程。例如把水的凝固点到沸点之间画分成一百个相同的间隔，每间隔称为一度，而把测得的温度用整数值表示。如三十八度、四十二度、一百度。后来在社会科学上，描述观察的现象，用数值表达并加运算，也称为「量化」。

逻辑推论中，将论证的有效性用数量来表示。如全称量词「所有」代表其中每一个都是有效的，存在量词「有的」代表其中至少一个是有效的。

量化模型是什么意思？一文读懂量化模型搭建及经典策略

1、什么是量化交易？

量化交易是一种借助于数学模型和计算机实现的交易方法，旨在极大地减少投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

具体来说，它以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中筛选出能带来超额收益的各种"大概率"事件以制定策略，然后进行交易。

量化交易的方法多种多样，包括股票多因子策略（阿尔法）、期货CTA策略、套利策略和高频交易策略等。

这些策略通常使用编程语言编写，如Python、R等，并使用专业的量化交易平台来实现。

2、量化交易原理是什么？

量化交易是一种基于数学模型和计算机技术的投资方式，主要通过对大量历史数据进行分析，挖掘出潜在的投资规律或者策略，然后通过程序化交易系统进行实时交易。

这种投资方式的优势在于其能够避免投资者由于情绪波动而导致的错误操作，能在大量市场信息推送中快速处理金融数据，并通过策略回测来验证投资策略的有效性。

量化交易的原理主要包括以下几个步骤：

1、数据获取：量化交易的第一步是获取大量的历史和实时数据，这些数据可能包括股票价格、交易量、公司财报等各类金融市场数据。

2、数据处理：获取到的数据需要经过清洗和整理，以便于后续的分析和使用。

3、特征工程：在这一步中，投资者会根据自己的投资理念和策略，选择一些具有预测能力的特征，如市盈率、市净率、市值等。

4、建立模型：有了处理好的数据和特征之后，就可以利用机器学习或统计学方法构建一个预测模型。

这个模型会根据输入的特征预测未来的股票价格或者市场走势。

5、策略制定：根据模型的预测结果，投资者可以制定相应的交易策略，如买入、卖出或持有某个股票。

6、执行交易：最后一步是将策略转化为实际的交易指令，通过程序化交易系统自动执行。

3、量化模型是什么意思？

量化模型，简单来说，是一种将浮点模型转为定点模型的技术。

它的主要原理是通过某种方法将深度神经网络的权值、激活值等从高精度转化成低精度的操作过程。

例如，原来的模型里面的权重（weight）都是float32，通过模型量化，将模型变成权重（weight）都是int8的定点模型。

量化模型的优势包括减小模型大小、减少内存占用、加快推理速度和降低设备功耗。

这主要得益于模型量化可以将浮点计算转成低比特定点计算，有效降低了模型计算强度、参数大小和内存消耗，虽然可能会带来一定的精度损失。

在实际应用中，深度学习已经在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了巨大的成功，产生的高性能模型大多都很复杂，一般只适合在GPU上进行推理，而在实际场景中，往往需要将模型部署到板端。

在这种情况下，量化模型就显得尤为重要，因为它可以有效地降低模型的复杂度和内存占用，使得模型能够在资源有限的设备上进行高效的推理。

4、量化交易模型怎么搭建？

量化模型的搭建是一个复杂的过程，它通常包括以下几个步骤：

1、制订规则：根据以往的投资经验来制订不同的交易规则。

2、回测：由电脑使用历史数据对规则进行回测，删掉不符合历史数据的规则，选出候选模型。

3、检验：将候选模型放入新的市场数据中，检测其有效性。

4、应用：如果候选模型在新的真实数据中继续有效，就开始用于真实的投资；如果候选模型无效，则回到最开始，重新调整规则再来一次。

在实际操作中，这个过程可能会更复杂。

例如，你可能需要关注研报来源和指标思想，比如光大证券在2017年劳动节发布的《基于阻力支撑相对强度的市场择时》这篇网红金工研报中提到的RSRS指标。

此外，你可能还需要对真实交易过程进行模仿，构建一种仿真操作模型，这种模型包括了选股的过程、交易的过程、结算的过程、统计的过程等，是一个动态模型。

5、量化交易十大经典策略

Part.1

RangeBreaker策略

RangeBreaker，也简称为RBreaker，是一种中高频的日内交易策略。

此策略结合了趋势和反转两种交易方式，因此交易机会相对较多，比较适合日内1分钟K线或者5分钟K线级别的数据。

R-Breaker策略的基本原理包括计算枢轴线Pivot，监控价格变化等步骤。

首先，根据昨天的K线计算出6个价位作为枢轴线Pivot。

然后，监控价格变化，满足特定条件便可以入场。

具体的入场条件包括：突破入场做多（价格向上突破BreakBuy）；反转入场做多（价格曾经跌破SetupBuy，之后向上突破RevBuy）。

此外，还需要设定合理的止损条件，当达到设定的亏损后平仓。

最后，在每日收盘前，对所持合约进行平仓。

Part.2

DualThrust策略

DualThrust是一种趋势跟踪系统，由MichaelChalek于20世纪80年代开发。

这种策略在自动化交易排名中表现优秀，目前为止，仍然保持较高的排名。

DualThrust系统具有简单易用、适用度广的特点，其思路简单、参数较少。

配合不同的参数设定、止盈止损和仓位管理，可以为投资者带来长期稳定的收益。

它被投资者广泛应用于股票、货币、贵金属、债券、能源及股指期货市场等。

此外，由于其优秀的绩效表现，DualThrust策略常年排在国外前十大流行策略之一。

Part.3

布林带均值回归策略

布林带均值回归策略是一种基于统计学原理的交易策略，主要利用了均值和标准差来计算布林带。

具体来说，布林带由均线、上轨线和下轨线组成。

该策略的基本理念是，即使价格在短期内突破布林带的上下轨，但长期来看，价格还是会回归到布林带的范围内。

根据这个理念，策略内容可以设定为：当价格触及布林带上轨时，进行卖出操作；

当价格触及布林带下轨时，进行买入操作。

此外，均值回归交易策略在大部分市场情况下都能盈利，这是因为行情在大部分时间里都处于震荡状态。

Part.4

Aberration策略

企业文化，或称组织文化，是一个组织由其价值观、信念、仪式、符号、处事方式等组成的其特有的文化形象，简单而言，就是企业在日常运行中所表现出的各方各面。

Part.5

Pivotpoint策略

PivotPoint（枢轴点）策略是一种广泛应用在股票、期货、国债、指数等高成交量的商品上的交易策略。

这种策略是一套非常“单纯”的阻力支持体系，通过计算一定时期内的高价、低价和收盘价，来得出7个价格点，进而形成一组枢轴点。

这些枢轴点可以视为精确的价格点，通常作为判断价格可能出现反应的关键位的依据。

枢轴点往往起着支撑或阻力的作用，并可能成为转折点。

它们可以帮助交易者确定市场的动态趋势，并在面对价格大幅波动时找到良好的入场点。

枢轴点可以根据近期价格运动的高低点指示潜在的支撑/主力位，从而有助于设定交易计划。

Part.6

海龟交易法则

海龟交易法则是一套著名的公开交易系统，由1983年著名的商品投机家理查德·丹尼斯在一个交易员培训班上推广而闻名于世。

这个策略涵盖了交易系统的各个方面，包括技术规则、操作规则和心理解析。

它基于趋势交易的理念，首先建立唐奇安通道（确定上下突破线），如果价格突破上线则做多，如果价格突破下线则平仓或做空。

此外，海龟交易法则还定义了一整套非常严谨的仓位控制、止盈止损的规则。

例如，它的加仓原则是定义好一个小单位（Unit），使得该仓位的预期价值波动与总净资产的1%对应。

在应对市场变化时，海龟交易法则强调掌握优势、管理风险、坚定不移和简单明了的原则。

同时，该法则也指出需要克服的心理影响，如近期输赢的影响、对“正确性”的追求和预测未来的冲动等。

Part.7

做市商策略

做市商策略是一种在金融市场上进行交易的策略，主要通过建立限价买卖单，利用标的价格的上下波动触发限价单，通过买卖单的差价获取交易收益。

这种策略重点关注的是限价单的数量以及买卖单报价与中间价距离的设定。

在证券市场中，做市商指的是具备一定实力和信誉的特许证券经营法人，他们为公众投资者报出某些特定证券的买卖价格（即双向报价），并在这个价位上接受公众投资者的买卖要求。

他们用自己的资金和证券与投资者进行交易，保证市场的流动性，满足公众的投资需求。

做市制度是一种报价驱动制度，做市商根据自己的判断不断地报出买入报价和卖出报价，以自有资金与投资者进行交易，他们获取的收益就是买入价和卖出价的价差。

Part.8

菲阿里四价

菲阿里四价策略是一种日内交易策略。

其核心思想是利用昨日的最高点和最低点以及今天的开盘价来确定交易的上下轨，然后根据价格突破这些轨道来进行买卖操作。

具体来说，这个策略将昨日的最高点设为上轨，昨日的最低点设为下轨。

这种策略的主要逻辑是：当价格突破了这些设定的轨道，就意味着市场有可能产生新的趋势，因此投资者可以根据价格的突破方向来决定是做多还是做空。

例如，如果今天的价格超过了昨天的最高点，那么就应该考虑买入；反之，如果价格跌破了昨天的最低点，那么就可以考虑卖出。

Part.9

网格法则双均线策略

网格法则双均线策略是一种结合了网格策略和双均线策略的交易方法。

网格策略的核心思想是在特定的价格区间内建立网格，利用价格波动的反复和区间震荡的特性，进行反复交易，从而实现盈利。

而双均线策略则是根据两条不同周期的移动平均线来确定买卖信号。

具体来说，网格法则双均线策略首先会设定两条不同周期的移动平均线，比如5日均线和10日均线。

当短期均线上穿长期均线时，产生买入信号；反之，当短期均线下穿长期均线时，则产生卖出信号。

与此同时，投资者会在一定的价格区间内设定网格，比如每跌5%买入一份，每涨5%卖出一份。

当股票价格下跌到设定的买入点时，就按照网格规则买入；同样地，当股票价格上涨到设定的卖出点时，就按照网格规则卖出。

Part.10

风险平价策略

风险平价策略是一种资产配置策略，旨在平衡投资组合中不同资产的风险贡献度。

这种策略通过对各种资产类别分配相同的风险权重，优化投资组合的风险结构。

具体来说，风险平价策略通过平衡分配不同资产类别在组合风险中的贡献度，实现了投资组合的风险结构优化。

通过风险平价配置，投资组合不会暴露在单一资产类别的风险敞口中，因而可以在风险平衡的基础上实现收益最大化。

此外，需要指出的是，风险平价策略通常需要定量方法进行管理，因此常被对冲基金等机构使用。

6、详解三款量化交易软件

以下是三款主流量化交易平台，以及它们的相关介绍（排名不分先后）：

Part.1

QMT量化交易软件

QMT量化交易软件是一款基于人工智能和大数据分析的智能交易系统，它通过算法模型和历史数据分析，帮助投资者进行交易决策。它是如何实现实战量化交易的呢？

首先，你需要下载并安装QMT量化交易软件，然后注册账号并登录。

接着，你可以根据自己的需求选择不同的交易策略，比如均线策略、动量策略等。

QMT提供了丰富的指标和工具，让你根据市场行情进行交易信号的生成和优化。

Part.2

PTrade

PTrade是一款为高净值、机构投资者打造的专业交易软件。

它提供了普通交易、日内回转交易、自动交易、算法交易、量化投研、回测、实盘等各种交易工具，满足用户的各种交易场景和需求，旨在帮助用户提高交易效率。

Part.3

GFQuant

量化交易是以数学模型为交易思维，以历史数据为基础，以数学建模、统计学分析、编程设计为工具，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选出能带来超额收益的多种大概率获利事件以制定交易策略。

GFQuant平台正是基于这一原理，通过提供Python编程接口和丰富的金融数据，帮助投资者实现策略研究、回测和实盘交易。

7、怎么把量化交易运用到实战交易中？

对于正在做交易的投资者，想把自己的资金运用到量化交易里，这里我不建议个人去把量化交易整个流程学习一遍。

闻道有先后，术业有专攻！把专业的事交给专业的机构去做！

对于量化初学者而言，不建议自己搭建量化框架/平台，应该以实现量化策略为主，把数据获取清洗、回测框架搭建和对接实盘接口等工作交给专业团队打理，因此强烈建议使用现成的第三方量化平台。

以下是我所接触的一个双A上市券商，可提供最专业的几款量化交易现成软件（随时可对接端口使用），如有需要，可在文章底部添加，具体开户费率表细节如下：

文章底部附上该券商联系方式！

总

结

虽然量化交易软件给投资者带来了非常多帮助，但是量化交易软件还是存在着弊端，主要表现在以下几个方面：

1、样本误差和样本偏差：量化投资通常基于历史数据进行策略研发和选股，然而历史数据可能缺乏足够的多样性和足够长时间的积累，导致样本取样出现误差或偏差。在这种情况下获得的相关性规律，一旦离开样本范围就可能失效，失去参考价值。

2、过拟合：在典型的多因子量化策略中，通常是从一个结果来反推原因。只要构建足够多的因子，就有可能实现某一个特定的已经出现的结果（如100%的盈利）。然而，这个多因子组合在实际的交易中可能会失效，原因是出现了过拟合（错误归因）。从结果来推原因，这种做法无法准确区别哪些是偶然因素，哪些是决定性的因果因素。

3、黑箱效应：量化交易策略往往被视为一个“黑箱”，其内部的运作机制和决策过程对投资者来说是不透明的。这就带来了一个问题，即如果策略出现失误或者亏损，投资者可能无法理解其原因，也就无法及时有效地进行调整。

4、风险性：由于量化交易策略的复杂性和不确定性，如果策略设计不当或者执行不当，可能会导致较大的投资风险。

5、技术门槛高：一些量化交易软件功能定位于智能策略编写，例如QMT，这类软件的技术门槛较高，需要有一定的编程经验。

因此，虽然量化交易具有工具的可重复、经验的可积累等优点，但其也存在一定的弊端。

投资者在使用时应充分认识到这些弊端，并根据自身的投资理念和风险承受能力进行选择和使用。

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END

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