什么叫量化数据和类别数据

1. 什么叫量化数据和类别数据

量化数据和类别数据  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。【摘要】
什么叫量化数据和类别数据【提问】
您好，亲，很高兴为您解答。亲  什么叫量化数据和类别数据【回答】
量化数据和类别数据  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。【回答】
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。”【回答】

2. 什么叫量化数据和类别数据

亲亲，你好，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。【摘要】
什么叫量化数据和类别数据【提问】
亲亲，你好，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。【回答】

3. 量化分析如何体现在数据上

利用计算机技术采用一定的数学模型（或者是机器学习模型）去实践投资理念，投资策略的过程。随着计算机科技的发展，将已有的价值投资/趋势投资和计算机技术相融合，产生量化投资（量化分析）。
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大师、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。

简介
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。
量化分析法将对通过定性风险分析排出优先顺序的风险进行量化分析。尽管有经验的风险经理有时在风险识别之后直接进行定量分析，但定量风险分析一般在定性风险分析之后进行。定量风险分析一般应当在确定风险应对计划时再次进行，以确定项目总风险是否已经减少到满意。

4. 量化的量化分类

无论是将样本连续灰度值等间隔分层的均匀量化，还是不等间隔分层的非均匀量化，在两个量化级(即称之为两个判决电平)之间的所有灰度值用一个量化值(称为量化器输出的量化电平)来表示。均匀量化和非均匀量化按照量化级的划分方式分，有均匀量化和非均匀量化。均匀量化：ADC输入动态范围被均匀地划分为2^n份。非均匀量化：ADC输入动态范围的划分不均匀，一般用类似指数的曲线进行量化。非均匀量化是针对均匀量化提出的，因为一般的语音信号中，绝大部分是小幅度的信号，且人耳听觉遵循指数规律。为了保证关心的信号能够被更精确的还原，我们应该将更多的bit用于表示小信号。常见的非均匀量化有A律和μ率等，它们的区别在于量化曲线不同。标量量化和矢量量化按照量化的维数分，量化分为标量量化和矢量量化。标量量化是一维的量化，一个幅度对应一个量化结果。而矢量量化是二维甚至多维的量化，两个或两个以上的幅度决定一个量化结果。以二维情况为例，两个幅度决定了平面上的一点。而这个平面事先按照概率已经划分为N个小区域，每个区域对应着一个输出结果（码书，codebook）。由输入确定的那一点落在了哪个区域内，矢量量化器就会输出那个区域对应的码字（codeword）。矢量量化的好处是引入了多个决定输出的因素，并且使用了概率的方法，一般会比标量量化效率更高。

5. 量化数据分析基本来源

量化数据分析基本来源 
量化数据分析来源基本上可以分为五类：基础数据平台、特色数据平台、量化平台、研究报告平台和综合平台，上图再稍加解释。
第一类是基础数据平台，指的是诸如我们用的券商软件、通达信、大智慧、好买/天天基金平台、东财网站等，它们提供行情、财报、资讯等基础信息，这是大部分投资者都会接触到的平台。
第二类是特色数据平台，比如集思录主打各种低风险投资，提供了各种特色数据；此类平台比如理性人、九斗等；东财网站也有不少特色数据。喜欢量化分析、理性投资、价值投资的朋友中很多都会用到这些平台。
第三类是量化平台，果仁、优矿、聚宽、米筐等，这类平台自己购买专业数据，做清洗加工、接口封装提供给用户，用户用这些数据编写策略并回测验证。这里汇集了一大波量化分析爱好者。
第四类是研究报告平台，这些券商发布的金工、策略、宏观、固收、行业、公司研究等方面的报告很多有价值，当然水的报告也很多。对量化分析爱好者而言，往往喜欢金工部门的报告，数据最多，论证严谨。可以从慧博、券商相关部门官网公众号等获取这些报告，重点关注得过新财富大奖的优秀团队的报告。
第五类是综合类平台，最专业的当然是Wind了，没列彭博是因为都没见过长啥样。追随者是Choice、IFinD。这些平台的特点是无所不包，数据大而全，上面提的它都有，上面没有的数据它也有。要不然机构都在用呢，当然这些金融终端个个收费不菲。
这些平台当然也可以归结到工具类，最给力的当然是Wind了，最好带上量化接口，不过能拥有它那是阿甘的梦想，现在用不起啊。
估值数据结果基于上一交易日行情数据进行计算，与上一交易日的计算结果相比，全市场估值略有下降，历史百分位虽然几乎是60%，但这是好久好久以来第一次出现在60%以下，毫无疑问，市场行情和不断发布的三季报导致了估值的下降。