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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》最后一个章节。
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。
量化的第一步是提取数据，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第一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，最高价，最低价。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。
量化的最后一步就是分析建模，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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贺丽君
