量化其实很好理解，就是基于数据进行分析。我们会建模，会回测，会运用很多数学上的工具。这一系列行为的目的其实也很好理解。理工科思维中，有一个很著名的共识：实验只能证明什么是错的，并不能证明什么是对的。因此我们回测并不能证明我们的策略是有效且正确的，只能告诉我们：我们的策略在样本期内没有被证伪。
这就是将量化运用到投资上最迷人的地方。不仅仅为量化带来了数学工具，更提供了纲领性的方法论。解决了这个问题，我们再来看什么是投资。投资说到底就是以资产增值为目的的金融行为。从行为这一层面去看，投资涵盖了三个命题：when（何时）、what（何股）、how（如何交易）。现在我们已经将投资拆分的足够细了，可以将这三个命题分别与量化结合起来看。
When 量化，主要是时间序列上的研究。依据历史数据建立模型，判断买入点与卖出点，并进行回测以说服自己：我们的买入点与卖出点在回测期并没有被证伪，可以期待实盘。
What 量化，就是选股了。背后的逻辑大体与上述的择时类似。
比较容易忽略的就是How 量化这一层面了。选定了的交易的时间、交易的标的，如何去交易其实有着非常大的学问。一个非常大的单子，如何去进行拆单，以降低我的冲击成本；如何尽可能让我的成交均价接近当天的收盘价；如何在流动性严重不足的时候保证单子的成交并尽可能控制成本。
这类的问题还有很多，金讯APP在这一领域精耕多年，对投资的how与量化的结合有着深刻的理解。
所谓量化，就是把经过抽样得到的瞬时值将其幅度离散，即用一组规定的电平，把瞬时抽样值用最接近的电平值来表示。 日常生活中所说的“量化”：指的是目标或任务具体明确，可以清晰度量。根据不同情况，表现为数量多少，具体的统计数字，范围衡量，时间长度等等。例如，四万亿支出，960万平方公里，八个小时，3月31日完成任务……
量化，在数字信号处理领域，是指将信号的连续取值（或者大量可能的离散取值）近似为有限多个（或较少的）离散值的过程。
量化主要应用于从连续信号到数字信号的转换中。连续信号经过采样成为离散信号，离散信号经过量化即成为数字信号。注意离散信号通常情况下并不需要经过量化的过程，但可能在值域上并不离散，还是需要经过量化的过程 。信号的采样和量化通常都是由ADC实现的。
量化是指将事物或现象通过数值化的方式来表达、描述和比较，从而进行科学研究和分析的方法。
它可以使抽象的概念或质性的特征具有明确的数值化形式，从而进行精确的计算、比较和预测，具有重要的理论和实践意义。
量化广泛应用于社会科学、自然科学、工程技术、商业管理等领域，成为现代科学研究和决策的重要手段，为人类社会进步提供了坚实的基础。
量化是指将抽象的、难以准确衡量的事物转化为可以被数值化的形式，从而实现数据化、精准管理的过程。
量化可以通过各种工具和方法来实现，如统计学、数学建模、数据挖掘等，通常与数据分析和决策支持有关。量化可以应用在各个领域，如金融、市场营销、医学、教育等，是实现精细化管理和科学决策的重要手段之一。
量化是指将抽象、主观的事物用具体的数值或指标来表示和衡量的过程。在不同领域中，量化可以指用数字对某种属性或特征进行测量、评估或描述。量化可以使得原本难以比较和理解的概念变得具体和可比较，从而便于分析、研究和决策。
在金融投资领域，量化投资指的是通过利用数学、统计学和计算机算法等方法，对市场数据进行分析和建模，以制定投资策略和进行交易决策。
通过数据收集、数据可视化、交叉引用分析等技术手段，对个人生活的数据进行获取，如所消耗的食物、空气质量、心情、皮肤电导、血氧饱和度和心理表现等。——《数字媒体艺术概论》
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