等级的量化有哪些算法

⑴ 量化分析方法有几种

量化分析法是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。重复进行定量风险分析反映出来的趋势可以指出需要增加还是减少风险管理措施，它是风险应对计划的一项依据，并作为风险监测和控制的组成部分。
（一）技术分析法

技术分析法的主要目标是通过对市场的历史数据的研究，特别是对价格和交易量的研究，来预测价格的变动方向。技术分析法通常分析市场价格图标，因此技术分析师被称为“图表分析专家”。目的在于识别价格模式和市场趋势，从而试图预测未来的变化趋势。技术分析法的原理包括市场行为包容一切信息（技术分析法旨在弄明白投资者对于此类信息的反应），价格以趋势方式演变，历史价格趋于重演，并且投资者具有重蹈先前投资者覆辙的特征。

（二）基本面分析法

基本面分析法重点分析经济状态、利率、通货膨胀、公司收益、公司资产负债表、以及中央银行和政府的相关政策。

当基本面分析法应用于选股时，通常会结合对经济整体方向自上而下的分析（宏观），从而形成对于市场、行业、利率水平以及汇率水平的观点，并加之运用自下而上的方法对于某只股票进行分析（微观）。自下而上的分析往往会忽略在国别以及产业方面的整体配置而关注于单只股票的选择。根据投资理念和投资过程，自上而下的分析决定了国别和行业的配置；同时，自下而上的分析则决定了某一国家和行业内部的投资配置。

（三）量化分析法

量化（定量）分析法，正如其名，包括运用量化方法、统计模型、数学公式以及算法来预测市场走向。在战术型资产配置中一个常见的方法便是使用多因子模型，通过分析估值、动量指标、风险水平、市场情绪、利率、收益率曲线等因素，从而推导出涵盖股票、债券和外汇市场等不同市场的买入和卖出信号。虽然有一部分战术型资产配置策略完全是量化模型驱动的，但将量化分析和基本面分析相结合将更具活力，因为这种结合可以将量化信号融合入基本面分析的过程中。

量化分析的不足在于该分析很大程度上是以观测到的市场价格的历史关联性和走势为基础。如果上述关联性和走势由于市场反转或市场承压而引起历史关联性发生变化而失效，那么量化模型可能会在预测拐点过程中失效。量化模型往往也会在出现政权更替或市场结构化改变时失效。

⑵ 股市中量化交易的算法是什么，知道了不就可以战胜它了

你到股市的目的是赚钱！时刻记住这点，那么你就不会被其它乱七八糟的东西搞乱头脑了。

知道赚钱后，再来讨论量化交易的事。考虑一下：打败了量化交易，你就能赚钱吗？量化交易本身都是在辛苦赚钱的，你打败了它算什么呢？能够保证你赚钱吗？答案肯定是不能保证你赚钱。即使你打败了庄家，你也不一定能够赚钱。

所以，有必要打败量化交易吗？我看没必要。我们也不用管量化交易的算法是什么。我们唯一应该研究的是，量化交易对股价走势有何影响？这种影响有规律吗？如果有规律，我们就要利用规律来赚钱。我们不用打败量化交易。

根据盘面的表现来看，量化交易对股价的影响是很大的。很多个股的日K线没有那么稳重和连续了，持续的上涨也少了。即使是主升浪，也出现了很多震荡上涨，持续有力地拉升少了很多。也就是说，量化交易注重日内交易，对日内交易的冲击越来越大，表现在分时图上，就是震荡更多，规律更少。这对短线操盘手来说，精确的买卖点更少了，只能以模糊的买卖点来应对。低吸高抛的成功率越来越高。

总之，量化交易对股价的日内走势影响越来越大。短线操盘手日子难过多了。只有以中线的眼光进行选股做短线操作，增加持股的时间，才能增强盈利的能力。

哥们，，，，量化交易背后的是大数据分析，。。。你没大数据分析，他怎么量化交易，告诉你量化交易的算法，你也打不过他，因为你被监控的死死的

人为设置的一些买入卖出条件，跟你平时看的指标形态一样，只不过用机器语言来表达。

天下神器不可为也。

就是根据某个买卖策略进行交易，但没有绝对稳赢的策略，所以不要想打败市场

⑶ 如何对数据进行量化分析

对事物进行量化处理，最主要是建立一个合理的维度，达到这个度就怎样，没到这个度又怎样。每个公司的情况不一样，有些大公司的员工只做一件事情也有的制作半件的都有，而在一些刚创业起步，50人以内的公司，很多都是一人兼多职的。

因此如果没有一个好的合理的维度去定这个事物的数据，做的事情多的员工就会慢慢的没有积极性，对公司是不利的。比如说100万以下是正常要求，100-500万是一个一级维度，在这个维度里继续拿出多出的部分进行大比例分配给业务员，如100万的是2%提成，多出的按3%提成。

还有就是产品的单价是50元低价给到业务员，如果业务员卖出的产品比50高，就将高出的部分再进行50%或者更多的奖励，相信业务员都会尽最大努力去销售。再对每个单和每个月每个季度对每个业务员进行一次考核，符合管理规定的积一个维度，后面的都按维度来进行资金待遇分配。

相关信息

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大师、哥伦比亚大学着名教授伊曼纽尔·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。

⑷ 等级量化及权数如何确定

等级数量化方法，就是把各因素评价的等级转变为数值量，以便得出综合评价分数。 劳动强度、劳动环境两要素的10个因素，每个因素分为4~5个等级。等级数量化的方法是：给每个等级规定一个分值，等级间的数值差为1，1级分值为1，......4级分值为4。部分因素中设有0级、0．5级，如接触粉尘危害程度分级标准是从0级起的；体力劳动强度分级标准是从0．5级起的，则相应的分值就为0．或0．5。劳动责任、劳动技能两要素的11个因素，每个因素分为9个等级。等级量化的方法是：每个等级的数值差为1，1级分值为9，2级分值为8，……9级分值为1。要素、因素的权数，是指各要素的四大要素中及各因素在各要素中所占的权重系数。要素和因素的权数，应按各要素和因素对岗位劳动性质、作用的影响程度确定。它是客观存在的，并受企业的生产特性制约。要素权重因素的设定，要根据企业各种不同类型的工种岗位的特点确定，测评结果要能基本上正确反映工种岗位在企业整个生产过程中的劳动差别。各要素的权重系数也要根据各行业的特点确定。如冶金企业上表四大基本要素的权重系数为：劳动责任0．28、劳动技能0．22、劳动强度0．26、劳动环境0．24。化工企业则为：劳动责任0．40、劳动技能0．20、劳动强度0．15、劳动环境0．25。因素的权数，按其在整个生产过程中的重要性和危害程度的不同，分为最重要、重要、比较重要、一般这样四类。这样四类权重因素分别对应的权值为4、3、2、1。

⑸ 什么是量化等级和量化比特数

所谓量化比特数是指要区分所有量化级所需几位二进制数。例如，有8个量化级，那么可用三位二进制数来区分，因为，称8个量化级的量化为3比特量化。8比特量化则是指共有个量化级的量化。

⑹ 指标量化及分级体系

指标数据的提取是影响评价工作的基础性环节，关系到评价结果的准确程度，所以指标数据源必须是科学的、正确的、经过论证的。一般评价指标数据的提取是根据评价目标和指标类型的不同，从测试分析数据中提取、从各种报告的基础图件中提取、从经验数据中提取等方式。本书的评价指标数据主要来源于岩土工程勘察报告、基坑设计图件、施工工况、周边环境的档案资料等，相应于评价单元的勘察报告柱状图及其物理力学性质、基坑设计单元剖面、评价单元工况记录、已建房屋、道路及管线的建设年代、位置和埋深等。

指标分级体系目前多数采用逻辑信息分类法和特征分析法，将环境质量划分为三态、四态、五态等，相应于各评价因子的指标量化分级，采用四值逻辑分类法，即：优等（Ⅰ）、良好（Ⅱ）、中等（Ⅲ）、差（Ⅳ）。通过对环境影响因子数据的统计分析，确定因子最优和最差两个极限值，划定指标的级差范围，在两个极限值之间，按一定的级差，以阈值递减或递增规律取值来实现量化分级。各指标量化分级体系如下：

（1）降水方式分级体系：按照帷幕的封闭状态分级（吴林高，2009），第一类为完全封水，隔水帷幕深入降水含水层隔水底板，属于疏干降水，降水运行时间短，环境影响小；第二类为隔水帷幕未深入降水含水层，属于减压降水，降水运行时间与基坑开挖进程相关，基坑及周边环境潜在不稳定因素增加；第三类为隔水帷幕深入降水含水层，地下水呈典型的三维流，降水运行持续时间大幅度延长，降水难度和潜在不确定因素显着增加；第四类为无隔水帷幕的全降水，降水运行时间与基坑开挖和运行进程同步，对周边环境影响最大。根据20余项基坑降水与正常开挖和运行所用时间的统计分析，基坑开挖时间和运行时间基本相同，基坑降水时间与开挖时间的比值（Ut）也存在一定的规律性：第一类疏干降水，基坑开挖不到一半时，可能已经降水完毕，即Ut＜0.5；第二类减压降水，先降水后开挖，几乎同步进行，即0.5≤Ut＜1.0；第三类基坑开挖前为减压降水，基坑开挖与运行至局部地下室完成时为疏干降水，即1.0≤Ut＜2.0；第四类全降水，降水与基坑开挖和运行几乎同步，即Ut≥2.0。

（2）岩土性质分级体系：-（GB500072002）和相关资料：地基土的压缩性按压缩系数a（降水深度范围内厚度加权平均）划分为高压缩性土a≥0.5MPa^—1、中压缩性土0.1MPa^—1≤a＜0.5MPa^—1、低压缩性土0.001＜a＜0.1MPa^—1、基岩a=0.001。

（3）水文地质边界分级体系：在有边界存在的含水层中，参照《水利水电工程地质勘察规范》（GB50287-99）附录J岩土渗透性分级和水文地质边界性质参数a（葛晓云，1992）综合考虑，可用渗透系数表示K（cm/s）。微透水（K＜10^—5），隔水边界如黏土-粉土；弱透水（10^—5≤K＜10^—4），补给边界如粉土-细粒土质砂；中等透水（10^—4≤K＜10^—2），含水层无限扩展如砂砂砾；强透水（K≥10^—2），定水位补给边界如砾石、卵石，管线破裂、大气强降水等。为方便计算可设定K_T=—logK，即分级指标参数分别为K_T＞5、4＜K_T≤5、2＜K_T≤4、K_T≤2。

（4）基坑侧壁状态分级体系：根据基坑止水和降水效果、工艺影响、基坑侧壁的稳定性，参照《水利水电工程地质勘察规范》（GB50287-99），可用基坑侧壁的流水量Q（L/min，10m坑深）表示，分为干燥或潮湿（Q≤5）、渗水或滴水（5＜Q≤25）、线状流水或管涌（25＜Q≤125）、涌水或流土（Q＞125）。

（5）边载分布分级体系：参照《建筑地基基础设计规范》和《建筑结构荷载规范》中关于变形和动荷载计算的规定，可用沉降计算经验系数（ψs）表示。地面超载（q）与地面表层承载力特征值（f_ak）的比值为U_q，则当U_q≥1时，ψs=1.4；当0.75≤U_q≤1时，ψs=1.25；当0＜U_q≤0.75时，ψs=1.1；当U_q=0时，ψs=1。其中地面超载（q）为静荷载，当搬运和装卸重物、车辆起动和刹车等动荷载时，可用动荷载的自重乘以动力系数1.3作为地面静荷载（q）。

（6）建设年代分级体系：根据《建筑抗震鉴定标准》（GB50023-2009），对不同年代的建筑规定了不同的“后续使用年限”，所谓“后续使用年限”是指现有建筑经抗震鉴定后继续使用所约定的一个时期，在这个时期内，建筑只需进行正常维护而不需进行大修就能按预期目的使用，完成预定的功能。按年代以及当时设计所依据设计规范，20世纪70年代及以前建造的房屋，后续使用年限至少30年；上世纪80、90年代设计建造的房屋，后续使用年限至少40年；2001年以后设计建造的房屋，后续使用年限为50年；新近建造的房屋，后续使用年限为70年。

（7）基础型式分级体系：基坑开挖对已有建筑物的影响除了建设年代外，主要是基础型式和基础埋深，基础型式按照基础埋深分为深基础和浅基础。根据大量降水工程不同基础的沉降分析，可以总结为因降水已有建筑为深基础（桩、箱基础）的基本没有；为筏形基础的沉降甚微，且均匀；为扩展基础（柱下条基）的有沉降，且有不均匀沉降；为无筋扩展基础的有明显沉降，且不均匀沉降明显。按照对已有建筑的影响程度，由小到大分为Ⅰ～Ⅳ级。

（8）监测数据分级体系：可用差异沉降（δ）表示。根据《房屋完损等级评定标准》，选择评定内容中结构部分的地基基础专项作为本文的评定目标，由于砖石结构的建筑物相对于钢筋混凝土结构、混合结构、砖木结构而言其破坏的敏感性较大，选择砖石结构建筑物的差异沉降划分完损等级偏于安全，所以本文根据砖石结构建筑物的地表倾斜变形值来划分完损等级。完好标准（保护等级Ⅰ级），有足够的承载能力，无超过允许范围的不均匀沉降（δ＜0.003）；基本完好标准（保护等级Ⅱ级），有承载能力，稍有超过允许范围的不均匀沉降但已稳定（0.003≤δ＜0.006）；一般损坏标准（保护等级Ⅲ级），局部承载能力不足，有超过允许范围的不均匀沉降（0.006≤δ＜0.010），对上部结构稍有影响，局部有微裂缝；严重损坏标准（保护等级Ⅳ级），承载能力不足，有明显的不均匀沉降（δ≥0.010），并仍在继续发展，对上部结构有明显影响，多处出现裂缝。

⑺ 机器学习一般常用的算法有哪些

机器学习是人工智能的核心技术，是学习人工智能必不可少的环节。机器学习中有很多算法，能够解决很多以前难以企的问题，机器学习中涉及到的算法有不少，下面小编就给大家普及一下这些算法。

一、线性回归

一般来说，线性回归是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一。这一算法中我们可以用来预测建模，而预测建模主要关注最小化模型误差或者尽可能作出最准确的预测，以可解释性为代价。我们将借用、重用包括统计学在内的很多不同领域的算法，并将其用于这些目的。当然我们可以使用不同的技术从数据中学习线性回归模型，例如用于普通最小二乘法和梯度下降优化的线性代数解。就目前而言，线性回归已经存在了200多年，并得到了广泛研究。使用这种技术的一些经验是尽可能去除非常相似（相关）的变量，并去除噪音。这是一种快速、简单的技术。

二、Logistic 回归

它是解决二分类问题的首选方法。Logistic 回归与线性回归相似，目标都是找到每个输入变量的权重，即系数值。与线性回归不同的是，Logistic 回归对输出的预测使用被称为 logistic 函数的非线性函数进行变换。logistic 函数看起来像一个大的S，并且可以将任何值转换到0到1的区间内。这非常实用，因为我们可以规定logistic函数的输出值是0和1并预测类别值。像线性回归一样，Logistic 回归在删除与输出变量无关的属性以及非常相似的属性时效果更好。它是一个快速的学习模型，并且对于二分类问题非常有效。

三、线性判别分析（LDA）

在前面我们介绍的Logistic 回归是一种分类算法，传统上，它仅限于只有两类的分类问题。而LDA的表示非常简单直接。它由数据的统计属性构成，对每个类别进行计算。单个输入变量的 LDA包括两个，第一就是每个类别的平均值，第二就是所有类别的方差。而在线性判别分析，进行预测的方法是计算每个类别的判别值并对具备最大值的类别进行预测。该技术假设数据呈高斯分布，因此最好预先从数据中删除异常值。这是处理分类预测建模问题的一种简单而强大的方法。

四、决策树

决策树是预测建模机器学习的一种重要算法。决策树模型的表示是一个二叉树。这是算法和数据结构中的二叉树，没什么特别的。每个节点代表一个单独的输入变量x和该变量上的一个分割点。而决策树的叶节点包含一个用于预测的输出变量y。通过遍历该树的分割点，直到到达一个叶节点并输出该节点的类别值就可以作出预测。当然决策树的有点就是决策树学习速度和预测速度都很快。它们还可以解决大量问题，并且不需要对数据做特别准备。

五、朴素贝叶斯

其实朴素贝叶斯是一个简单但是很强大的预测建模算法。而这个模型由两种概率组成，这两种概率都可以直接从训练数据中计算出来。第一种就是每个类别的概率，第二种就是给定每个 x 的值，每个类别的条件概率。一旦计算出来，概率模型可用于使用贝叶斯定理对新数据进行预测。当我们的数据是实值时，通常假设一个高斯分布，这样我们可以简单的估计这些概率。而朴素贝叶斯之所以是朴素的，是因为它假设每个输入变量是独立的。这是一个强大的假设，真实的数据并非如此，但是，该技术在大量复杂问题上非常有用。所以说，朴素贝叶斯是一个十分实用的功能。

六、K近邻算法

K近邻算法简称KNN算法，KNN 算法非常简单且有效。KNN的模型表示是整个训练数据集。KNN算法在整个训练集中搜索K个最相似实例（近邻）并汇总这K个实例的输出变量，以预测新数据点。对于回归问题，这可能是平均输出变量，对于分类问题，这可能是众数类别值。而其中的诀窍在于如何确定数据实例间的相似性。如果属性的度量单位相同，那么最简单的技术是使用欧几里得距离，我们可以根据每个输入变量之间的差值直接计算出来其数值。当然，KNN需要大量内存或空间来存储所有数据，但是只有在需要预测时才执行计算。我们还可以随时更新和管理训练实例，以保持预测的准确性。

七、Boosting 和 AdaBoost

首先，Boosting 是一种集成技术，它试图集成一些弱分类器来创建一个强分类器。这通过从训练数据中构建一个模型，然后创建第二个模型来尝试纠正第一个模型的错误来完成。一直添加模型直到能够完美预测训练集，或添加的模型数量已经达到最大数量。而AdaBoost 是第一个为二分类开发的真正成功的 boosting 算法。这是理解 boosting 的最佳起点。现代 boosting 方法建立在 AdaBoost 之上，最显着的是随机梯度提升。当然，AdaBoost 与短决策树一起使用。在第一个决策树创建之后，利用每个训练实例上树的性能来衡量下一个决策树应该对每个训练实例付出多少注意力。难以预测的训练数据被分配更多权重，而容易预测的数据分配的权重较少。依次创建模型，每一个模型在训练实例上更新权重，影响序列中下一个决策树的学习。在所有决策树建立之后，对新数据进行预测，并且通过每个决策树在训练数据上的精确度评估其性能。所以说，由于在纠正算法错误上投入了太多注意力，所以具备已删除异常值的干净数据十分重要。

八、学习向量量化算法（简称 LVQ）

学习向量量化也是机器学习其中的一个算法。可能大家不知道的是，K近邻算法的一个缺点是我们需要遍历整个训练数据集。学习向量量化算法（简称 LVQ）是一种人工神经网络算法，它允许你选择训练实例的数量，并精确地学习这些实例应该是什么样的。而学习向量量化的表示是码本向量的集合。这些是在开始时随机选择的，并逐渐调整以在学习算法的多次迭代中最好地总结训练数据集。在学习之后，码本向量可用于预测。最相似的近邻通过计算每个码本向量和新数据实例之间的距离找到。然后返回最佳匹配单元的类别值或作为预测。如果大家重新调整数据，使其具有相同的范围，就可以获得最佳结果。当然，如果大家发现KNN在大家数据集上达到很好的结果，请尝试用LVQ减少存储整个训练数据集的内存要求

⑻ 量化交易策略有哪些

一、交易策略
一个完整的交易策略一般包括交易标的的选择，进出场时机的选择，仓位和资金管理等几个方面。
按照人的主观决断和计算机算法执行在策略各方面的决策中的参与程度的不同，可以将交易策略分为主观策略和量化策略。

二、主观策略
主观策略主要依靠投资者的主观判断。
期货市场的投资者通过对产业上中下游、供需、宏观经济预期等的调查做出自己的判断。
类似的，股票市场的主观投资者通过深入研究行业的各个方面，调查行业内的上市公司，形成交易决策。
另外，无论是股票市场还是期货市场，大量的主观投资者是依赖技术分析做出决策的。

三、量化策略
量化策略主要依赖于计算机算法进行交易。
投资者将初步的交易逻辑输入计算机，并运用大量的历史数据做统计和回测，在此基础上做出适当的修改、扬弃，以形成可接受的交易策略。策略在形成后，往往各个决策条件就已经确定，实盘中按照既定的程序执行。
对比而言，部分主观策略在对单个标的的研究深度上有优势，可以通过深度研究提供专家级的意见。而量化策略由于运用计算机决策，可以处理大量的数据，因此在广度上有优势。另外，量化策略在执行中不会受人的状态、情绪等不确定性的影响，因而执行更为严格和精确。

四、常见策略
常见的量化交易策略可以大致分为趋势策略和市场中性策略，趋势策略常见的有双均线策略、布林带策略、海归交易法和多因子选股策略等。
常见的市场中性策略包括统计套利策略、Alpha对冲策略等，着名的网格交易法更多的是一种交易方法，可以用在不同类型的策略中。
下面我们对这几个常见策略做一个简单介绍，想深入了解某个策略的读者可以借助互联网获得更多资料。
(1) 双均线策略
双均线策略在趋势交易中有广泛的应用。该策略根据长短两根不同周期的移动平均线的金叉和死叉来交易。在短周期均线上穿长周期均线(金叉)时做多，在短周期均线下穿长周期均线(死叉)时做空。双均线系统可以进一步扩充为多均线系统。
(2) 布林带策略
布林带由三条线构成，其中的中线是一根移动平均线，上线是由中线加上n倍(如2倍)标准差构成，下线是中线减n倍标准差。当行情上穿上线时做多，下穿下线时做空。
(3) 海归交易法
海归交易法由商品投机家理乍得·丹尼斯的推广而闻名。该法则涵盖交易的进出场，资金和仓位管理的各各方面，是一套完整的交易系统。关于该策略的具体交易模式几个字不容易说清楚，详细的了解大家可以参考《海归交易法则》这本书，特别是后面的附录。
(4) 多因子选股
多因子选股模型是股票交易中常见的策略。建立过程包括选取候选因子，在历史数据检验的基础上挑选有效因子并剔除冗余因子等几个过程，最后是根据因子选择要交易的股票，确定出入场时机。
(5) 统计套利
统计套利可以用于期货市场的跨品种和跨期套利，也可以用于相关性高的股票之间的价差套利。它是利用相关性高的标的之间的价差或者价比回归的性质，在价差或价比偏离均衡位置时进场，在价差或价比回到均衡位置时出场。
(6) Alpha对冲策略
Alpha对冲策略同时持有方向相反的两种头寸对冲Beta风险。在国内市场常见的是持有股票多头的同时，持有股指期货空头，该策略是否能够获得超额收益依赖于选取的股票是否具有高的Alpha正值。
(7) 网格交易法
网格交易法的核心是网格间距和中轴线的确定。我们以螺纹钢期货合约为例说明，目前螺纹价格3000，我们建立初始仓位，比如50%仓位。随后螺纹钢每涨50点卖出10%，每跌50点买入10%。这里的3000就是中轴，50点是网格宽度。该策略的收益波动很大