量化数据分析-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于量化数据分析的问题，于是小编就整理了4个相关介绍量化数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 金融量化分析有前途吗？
2. 商务量化分析是什么？
3. 量化工程分析是什么？
4. 既然有了量化交易，技术分析还有存在的必要吗？

金融量化分析有前途吗？

金融量化分析有前途

机会肯定是有的，目前国内的量化产业，距离成熟还有一段距离，自然对于人才还有大量的需求，机会和前景有大把，随便打开一家金融企业的就能看到，总有岗位是和量化有关的。在这一前提下，能否时机就显得极为重要。

三百六十行，行行出，前提条件是你能进入到行业头部，成为这个行业的者。

非常有前途。

我一个师兄说，现在好多私募基金在全球网罗量化投资的人才，底薪是200万，不算年终奖（金融行业的年终奖才是收入的主要来源。），所以可以看出这方面人才的稀缺

商务量化分析是什么？

商务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。人类对于股市波动规律的认知，是一个极具挑战性的世界级难题。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。

虽然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***、哥伦比亚大学著名教授伊曼纽尔·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。

量化工程分析是什么？

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***、哥伦比亚大学著名教授伊曼纽尔·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

既然有了量化交易，技术分析还有存在的必要吗？

大部分的人都是认为量化交易不能完全代替技术分析的。量化交易是指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海选能带来超额收益的多种“大概率”***以制定策略，能够极大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的一种交易方式。

经过这一解释，我大概明白了这个问题，也让我回想到之前学交易时问过的问题，学技术分析时，当时我听那老师的意思就是按照他们那种分析方法肯定能赚，主要的问题是人不能控制自己的情绪等个体因素影响。

我对这个观点存在疑惑，所以当时就问了问题，说既然主要是因为人的因素导致的不盈利为什么不用电脑控制交易，当时老师的回答是编程是个不容易的事情，加上还要懂金融，咋的咋的.

因此电脑控制实现起来困难，虽然没有追问，但是心里还是有点不是我信服的答案的感觉，倘若这样一定能有收益，就肯定有人能够做的出来，那做出来的人就能***，但是只要稍微思考一下就可以知道，因为一旦有***的东西出来，这必然会推动这项技术的发展.

但除了正常净资产的增加而增加的部分，每个人都能在市场上获得盈利，这显然是不可能的，最终结果要么是这个市场没人玩了，要么是这项技术失效了，前者是不可能的，因为它演变出来的原因决定了它不会因为量化交易这个东西是指消失，因此即便能短期赚钱，但最后都是量化交易的这个模型失效了。

所以，技术分析是基础，是根本，即便有了量化交易，技术分析仍然是必要的。

到此，以上就是小编对于量化数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于量化数据分析的4点解答对大家有用。