有量化举例的分析过程？

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。迄今为止，尚没有任何一种理论和方法能够令人信服并且经得起时间检验--2000年，著名经济学家罗伯特·席勒在《非理性繁荣》一书中指出:"我们应当牢记，股市定价并未形成一门完美的科学"2013年，瑞典皇家科学院在授予罗伯特·席勒等人该年度诺贝尔经济学奖时指出:几乎没什么方法能准确预测未来几天或几周股市债市的走向，但也许可以通过研究对三年以上的价格进行预测。

下面用1个案例来补充说明SWOT分析法

【案例】：A品牌食品公司进驻某区

A品牌食品创建有30年历史，主要生产销售食品（蛋糕、西点、礼品），公司于2019年店进驻某区。在地当，A品牌食品规模大，规格豪华，档次高，初入进驻，能够吸引当地消费者注意力，每天客流量达90%。但是，成交量却不大。

经调查，某区有B品牌、C品牌、D品牌食品店，他们的食品价格亲民，消费者“粘度”高。例如，同样尺寸、大小的蛋糕，A品牌售价600-1000元/个，而其他品牌的蛋糕售价200-300元/个。根据当地消费者的消费水平，他们更愿意选择价格亲民的品牌。

销售经理把第一季度的销售业绩上报，董事长要求公司中层人员开会，想出应对方案。

假如，你是与会者，你会向董事长给出什么宝贵方案，博得董事长另眼相看呢？

我们就用SWOT分析法，来分析A品牌目前的处境，评估自身的优势、劣势。

如图：

大家看，上图是我们用SWOT分析法，对A品牌进驻某区后的处境，其中的优势、劣势、机会、威胁四象限分析出来（当然，还有更多的因素未列举，咱们就简单打个比方），通过这样的分析，我们再根据结果，作出应对方案。如图：

本文将会讲解量化投资过程中的基本流程，量化投资无非这几个流程，数据输入------策略书写------回测输出

其中策略书写部分还涉及到编程语言的选择，如果不想苦恼数据输入和回测输出的话，还要选择回测平台。

一、数据

首先，必须是数据，数据是量化投资的基础

如何得到数据？

Wind：数据来源的最全的还是Wind，但是要付费，学生可以有免费试用的机会，之后还会和大家分享一下怎样才Wind里摘取数据，Wind有很多软件的借口，Excel，Matlab，Python，C++。

预测者网：不经意间发现，一个免费提供股票数据网站 预测者网，下载的是CSV格式

TB交易开拓者：Tradeblazer，感谢@孙存浩提供数据源

TuShare：TuShare -财经数据接口包，基于Python的财经数据包，利用Python进行摘取

如何存储数据？

Mysql

如何预处理数据？

空值处理：利用DataFrame的fill.na()函数，将空值（Nan）替换成列的平均数、中位数或者众数

数据标准化

数据如何分类？

行情数据

财务数据

宏观数据

二、计算语言&软件

已经有很多人在网上询问过该选择什么语言？笔者一开始用的是matlab，但最终选择了python

python：库很多，只有你找不到的，没有你想不到，和量化这块结合比较紧密的有：

Numpy&Scipy：科学计算库，矩阵计算

Pandas：金融数据分析神器，原AQR资本员工写的一个库，处理时间序列的标配

Matplotlib：画图库

scikit-learn：机器学习库

statsmodels：统计分析模块

TuShare：免费、开源的python财经数据接口包

Zipline：回测系统

TaLib：技术指标库

matlab：主要是矩阵运算、科学运算这一块很强大，主要有优点是WorkSpace变量可视化

python的Numpy+Scipy两个库完全可以替代Matlab的矩阵运算

Matplotlib完克Matlab的画图功能

python还有很多其他的功能

pycharm（python的一款IDE）有很棒的调试功能，能代替Matlab的WorkSpace变量可视化

推荐的python学习文档和书籍

关于python的基础，建议廖雪峰Python 2.7教程，适合于没有程序基础的人来先看，涉及到python的基本数据类型、循环语句、条件语句、函数、类与对象、文件读写等很重要的基础知识。

涉及到数据运算的话，其实基础教程没什么应用，python各类包都帮你写好了，最好的学习资料还是它的官方文档，文档中的不仅有API，还会有写实例教程

pandas文档

statsmodels文档

scipy和numpy文档

matplotlib文档

TuShare文档

第二，推荐《利用Python进行数据分析》，pandas的开发初衷就是用来处理金融数据的

三、回测框架和网站

两个开源的回测框架

PyAlgoTrade - Algorithmic Trading

Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library

量化投资指的是一种投资方法，它是指通过数量化方式或计算机程序化发出买卖指令，以得到稳定收益为目标的交易方式。量化投资是一种定性思想的量化应用，它对大量的指标数据进行分析，得出一些有说服力的数据结论，然后通过计算机技术进行数学建模，并进行量化分析，从而得出一个比较契合实际的投资策略。

量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。从全球市场的参与主体来看，按照管理资产的规模，全球排名前四以及前六位中的五家资管机构，都是依靠计算机技术来开展投资决策，由量化及程序化交易所管理的资金规模在不断扩大。

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