1. 量化投資,如何量化呢
量化投資技術幾乎覆蓋了投資的全過程，包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、演算法交易，資產配置，風險控制等。
1·量化選股
量化選股就是採用數量的方法判斷某個公司是否值得買入的行為。根據某個方法，如果該公司滿足了該方法的條件，則放入股票池，如果不滿足，則從股票池中剔除。量化選股的方法有很多種，總的來說，可以分為公司估值法、趨勢法和資金法三大類
2·量化擇時
股市的可預測性問題與有效市場假說密切相關。如果有效市場理論或有效市場假說成立，股票價格充分反映了所有相關的信息，價格變化服從隨機遊走，股票價格的預測則毫無意義。眾多的研究發現我國股市的指數收益中，存在經典線性相關之外的非線性相關，從而拒絕了隨機遊走的假設，指出股價的波動不是完全隨機的，它貌似隨機、雜亂，但在其復雜表面的背後，卻隱藏著確定性的機制，因此存在可預測成分。
3·股指期貨
股指期貨套利是指利用股指期貨市場存在的不合理價格，同時參與股指期貨與股票現貨市場交易，或者同時進行不同期限，不同(但相近)類別股票指數合約交易，以賺取差價的行為,股指期貨套利主要分為期現套利和跨期套利兩種。股指期貨套利的研究主要包括現貨構建、套利定價、保證金管理、沖擊成本、成分股調整等內容。
4·商品期貨
商品期貨套利盈利的邏輯原理是基於以下幾個方面 ：
（1）相關商品在不同地點、不同時間對應都有一個合理的價格差價。
（2）由於價格的波動性，價格差價經常出現不合理。
（3）不合理必然要回到合理。
（4）不合理回到合理的這部分價格區間就是盈利區間。
5·統計套利
有別於無風險套利,統計套利是利用證券價格的歷史統計規律進行套利,是一種風險套利，其風險在於這種歷史統計規律在未來一段時間內是否繼續存在。統計套利在方法上可以分為兩類,一類是利用股票的收益率序列建模，目標是在組合的β值等於零的前提下實現alpha 收益，我們稱之為β中性策略；另一類是利用股票的價格序列的協整關系建模，我們稱之為協整策略。
6·期權套利
期權套利交易是指同時買進賣出同一相關期貨但不同敲定價格或不同到期月份的看漲或看跌期權合約，希望在日後對沖交易部位或履約時獲利的交易。期權套利的交易策略和方式多種多樣，是多種相關期權交易的組合，具體包括：水平套利、垂直套利、轉換套利、反向轉換套利、跨式套利、蝶式套利、飛鷹式套利等。
7·演算法交易
演算法交易又被稱為自動交易、黑盒交易或者機器交易，它指的是通過使用計算機程序來發出交易指令。在交易中，程序可以決定的范圍包括交易時間的選擇、交易的價格、甚至可以包括最後需要成交的證券數量。根據各個演算法交易中演算法的主動程度不同，可以把不同演算法交易分為被動型演算法交易、主動型演算法交易、綜合型演算法交易三大類。
8·資產配置
資產配置是指資產類別選擇，投資組合中各類資產的適當配置以及對這些混合資產進行實時管理。量化投資管理將傳統投資組合理論與量化分析技術的結合，極大地豐富了資產配置的內涵，形成了現代資產配置理論的基本框架。
它突破了傳統積極型投資和指數型投資的局限，將投資方法建立在對各種資產類股票公開數據的統計分析上，通過比較不同資產類的統計特徵，建立數學模型，進而確定組合資產的配置目標和分配比例。
2. 股票投資分析的方法有哪些
一、股票投資目的
1.獲利;即作為一般的證券投資，獲取股利收入及股票買賣差價。
2.控股;即通過購買某一企業的大量股票達到控制該企業的目的。
二、股票投資分析方法
主要有四大類：基本分析、技術分析、量化分析法、演化分析法。
1、基本分析法
基本分析法通過對決定股票內在價值和影響股票價格的宏觀經濟形勢，行業狀況，經營狀況等進行分析，評估股票的投資價值和合理價值，與股票市場價進行比較，相應形成買賣的建議。 基本分析包括下面三個方面內容：
宏觀經濟分析。研究經濟政策(貨幣政策，稅收政策，產業政策等等)，經濟指標(生產總值，失業率，通脹率，利率，匯率等等)對股票市場的影響。行業分析。分析產業前景，區域經濟發展對企業的影響企業分析。具體分析企業行業地位，市場前景，財務狀況。
2、技術分析法
技術分析法從股票的成交量，價格，達到這些價格和成交量所用的時間，價格波動的空間幾個方面分析走勢並預測未來。目前常用的有K線理論，波浪理論，形態理論，趨勢線理論和技術指標分析等，在後面將做詳細分析。
3、量化分析法
量化分析法是利用數學和計算機的方法對股票進行分析，從而找出漲跌的概率，將量化分析方法設定為:
a. 趨勢判斷型量化投資策略
判斷趨勢型是一種高風險的投資方式，通過對大盤或者個股的趨勢判斷，進行相應的投資操作。如果判斷是趨勢向上則做多，如果判斷趨勢向下則做空，如果判斷趨勢盤整，則進行高拋低吸。這種方式的優點是收益率高，缺點是風險大。一旦判斷錯誤則可能遭受重大損失。所以趨勢型投資方法適合於風險承受度比較高的投資者，在承擔大風險的情況下，也會有機會獲得高額收益。
b.波動率判斷型量化投資策略
判斷波動率型投資方法，本質上是試圖消除系統性風險，賺取穩健的收益。這種方法的主要投資方式是套利，即對一個或者N個品種，進行買入同時並賣出另外一個或N個品種的操作，這也叫做對沖交易。這種方法無論在大盤哪個方向波動，向上也好，向下也好，都可以獲得一個比較穩定的收益。在牛市中，這種方法收益率不會超越基準，但是在熊市中，它可以避免大的損失，還能有一些不錯的收益。
股指期貨套利是在股票和股指期貨之間的對沖操作，商品期貨是在不同的期貨品種之間，統計套利是在有相關性的品種之間，期權套利則是在看漲看跌期權之間的對沖。
4、演化分析法
演化分析是以演化證券學理論為基礎，將股市波動的生命運動特性作為主要研究對象，對股價波動方向與空間進行動態跟蹤研究，為股票交易決策提供機會和風險評估的方法總和。
演化分析法認為股市運作的背後具有很強的生物進化邏輯，所有市場行為都受到生物進化法則的廣泛制約，只要多從「生物本能」和「適應與競爭」的角度觀察市場，就可以找到持續性盈利的思路、線索和方法。
3. 量化分析方法有幾種
量化分析法是對通過定性風險分析排出優先順序的風險進行量化分析。盡管有經驗的風險經理有時在風險識別之後直接進行定量分析，但定量風險分析一般在定性風險分析之後進行。定量風險分析一般應當在確定風險應對計劃時再次進行，以確定項目總風險是否已經減少到滿意。重復進行定量風險分析反映出來的趨勢可以指出需要增加還是減少風險管理措施，它是風險應對計劃的一項依據，並作為風險監測和控制的組成部分。
（一）技術分析法
技術分析法的主要目標是通過對市場的歷史數據的研究，特別是對價格和交易量的研究，來預測價格的變動方向。技術分析法通常分析市場價格圖標，因此技術分析師被稱為「圖表分析專家」。目的在於識別價格模式和市場趨勢，從而試圖預測未來的變化趨勢。技術分析法的原理包括市場行為包容一切信息（技術分析法旨在弄明白投資者對於此類信息的反應），價格以趨勢方式演變，歷史價格趨於重演，並且投資者具有重蹈先前投資者覆轍的特徵。
（二）基本面分析法
基本面分析法重點分析經濟狀態、利率、通貨膨脹、公司收益、公司資產負債表、以及中央銀行和政府的相關政策。
當基本面分析法應用於選股時，通常會結合對經濟整體方向自上而下的分析（宏觀），從而形成對於市場、行業、利率水平以及匯率水平的觀點，並加之運用自下而上的方法對於某隻股票進行分析（微觀）。自下而上的分析往往會忽略在國別以及產業方面的整體配置而關注於單只股票的選擇。根據投資理念和投資過程，自上而下的分析決定了國別和行業的配置；同時，自下而上的分析則決定了某一國家和行業內部的投資配置。
（三）量化分析法
量化（定量）分析法，正如其名，包括運用量化方法、統計模型、數學公式以及演算法來預測市場走向。在戰術型資產配置中一個常見的方法便是使用多因子模型，通過分析估值、動量指標、風險水平、市場情緒、利率、收益率曲線等因素，從而推導出涵蓋股票、債券和外匯市場等不同市場的買入和賣出信號。雖然有一部分戰術型資產配置策略完全是量化模型驅動的，但將量化分析和基本面分析相結合將更具活力，因為這種結合可以將量化信號融合入基本面分析的過程中。
量化分析的不足在於該分析很大程度上是以觀測到的市場價格的歷史關聯性和走勢為基礎。如果上述關聯性和走勢由於市場反轉或市場承壓而引起歷史關聯性發生變化而失效，那麼量化模型可能會在預測拐點過程中失效。量化模型往往也會在出現政權更替或市場結構化改變時失效。
4. 股票量化是什麼
股票量化即「量化交易」有兩層含義：一是狹義的，指量化交易的內容，將交易條件轉化為程序，自動下單；第二，廣義上是指系統交易方式，是一個綜合的交易系統。也就是說，根據一系列的交易條件，一個智能的輔助決策系統，將豐富的經驗與交易條件相結合，在交易過程中管理風險控制。
通過量化交易制定策略的方法極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
具體如何理解股票量化交易，量化交易至少應該包括五個方面的要素：
(1)買入和賣出的信號系統。
(2)牛市還是熊市的方向指引，比如用200天移動平均線分辨熊市中系統風險的規避。
(3)頭寸管理以及資金管理。
(4)風險控制，運用信號源來確定止損位置，利用資產曲線和權益曲線來加以判定和管理。
(5)投資組合，不一樣的投資品種、不相同的交易系統(不同功能和參數，有快有慢)以及不相同時間周期組合，現分散組合，讓交易賬戶波動更加穩定。以上就是關於如何理解股票量化交易的全部講解。
量化投資和傳統的定性投資本質上是一樣的，都是建立在低效或弱有效市場的理論基礎上。兩者的區別在於：量化投資管理是「定性思維的定量應用」，更強調數據。
從量化交易的角度來看，目前國內多採用監督式機器學習。例如，我們將投資交易比作裝配廠。手工交易就像工人手工完成的傳統裝配工作。量化交易就像把工廠改造成全自動裝配車間。雖然在整個，組裝過程中沒有人的參與，但是設計師應該指定機器在頂級設計中應該在什麼時候做什麼。
5. 如何量化炒股
首先，可以通過學習量化策略來進行，主要包括多因子策略、統計套利、機器學習。
量化交易是一種新興的系統化金融投資方法，它綜合多個學科的知識，用先進的數學模型代替人的主觀思維制定交易策略，利用計算機強大的運算力從龐大的股票、債券、 期貨等歷史數據中回測交易策略的盈虧「概率」，通過管理盈虧的「概率」幫助投資者做出准確的決策。
此外，我們可以通過數庫多因子量化平台進行炒股，它會呈現出影響股價走勢的相關因子，讓投資者從中選取影響力高的因子，組合成量化策略，進行收益對比分析，得出最理想的股票組合。還可以自由添加、刪除、收藏多個因子，僅需幾秒鍾就可以完成大量的數據運算，操作方便快捷。
潛在風險
量化交易一般會經過海量數據模擬測試和模擬操作等手段進行檢驗，並依據一定的風險管理演算法進行倉位和資金配置，實現風險最小化和收益最大化，但往往也會存在一定的潛在風險，具體包括：
1、歷史數據的完整性。行情數據不完整可能導致模型與行情數據不匹配。行情數據自身風格轉換，也可能導致模型失敗，如交易流動性，價格波動幅度，價格波動頻率等，而這一點是量化交易難以克服的。
2、模型設計中沒有考慮倉位和資金配置，沒有安全的風險評估和預防措施，可能導致資金、倉位和模型的不匹配，而發生爆倉現象。
3、網路中斷，硬體故障也可能對量化交易產生影響。
4、同質模型產生競爭交易現象導致的風險。
5、單一投資品種導致的不可預測風險。
為規避或減小量化交易存在的潛在風險，可採取的策略有：保證歷史數據的完整性；在線調整模型參數；在線選擇模型類型；風險在線監測和規避等。
6. 數據分析必讀干貨：簡單而實用的3大分析方法
導讀：數據分析師需要哪些「專業技能」？如果有人建議你去學習R語言、tableau、PowerBI，那麼我建議你不如先從最基礎也是最核心的數據分析方法學起。
在一家年銷售不到10億的電商公司（行業中大部分電商企業年銷售可能都不到1個億），你只要掌握一些基礎的數據分析方法，再配合Excel表格，就足夠你完成各種數據化運營工作了。
本文主要講解日常數據分析中，最常用的三大數據分析方法 。內容雖然簡單，但是其中充滿了大量的細節方面的實用技巧。
01 對比
對比是所有數據分析方法中最基礎，也是大家耳熟能詳的一個。俗話說，無對比，不分析。說的就是對比分析法了。
在實際分析場景中，對比有不同的應用維度。比如有環比、同比、橫比、縱比、絕對值對比，相對值對比等。下面我們分別解釋一下它們的不同應用場景。
1. 絕對值對比與相對值對比
從概念上而言，絕對值包含正數、負數和零值。在電商數據分析中，一般是指正數之間的對比較多，如銷售額、退貨額等；相對值對比，則是指轉化率、完成率等這類相對數之間的對比。
2. 環比
環比是指統計周期內的數據與上期數據的比較，比如2017年6月數據與2017年5月數據的比較。
在電商數據分析中，由於每個自然月之間的銷售差額比較大，如果採用絕對指標，便很難通過對比觀察到業務的變化。
因此，一般會採用相對指標來做環比分析，如2017年6月的銷售達標率是102%，2017年5月的銷售達標率是96%；這樣便很容易知道兩個月度之間轉化率的好壞優劣了。然而，如果我們用絕對值來對比：2017年6月銷售額500萬，2017年5月銷售額300萬，這樣的對比便很難判斷究竟哪個月的銷售額完成得更好。
3. 同比
同比是指統計周期內數據與去年同期數據之間的對比，比如2017年6月銷售額是500萬，2016年6月銷售額是450萬，同比增加11.1%。
在電商分析中，同比是應用最廣泛的數據分析方法。通過同比，我們能大致判斷店鋪的運營能力在最近一年中，是保持增長還是呈下滑趨勢。
同時，也可以根據同比增長趨勢，來制訂初步的銷售計劃。如表3-4所示，假設現在店鋪流量同比下降8%（流量下降是平台趨勢），客單價保持不變的情況下，要想實現店鋪銷售業績的上升，唯有提升轉化率。
因此，我們通過表3-4的模擬推算，可以得知，當轉化率提升21%，到達0.35%時（0.35%轉化率被認為是行業的平均值），業績會提升11%。
▼表3-4 店鋪銷售計劃推算模擬表
4. 橫向對比與縱向對比
所謂橫向對比與縱向對比，是指空間與時間兩個不同的維度之間的對比。橫向對比是空間維度的對比，指同類型的不同對象在統一的標准下進行的數據對比。如「本店」與「競品」之間的對比；縱向對比是時間維度的對比，指同一對象在不同時間軸上的對比。如前面提到的「同比」「環比」都是縱向對比。
5. 份額
嚴格地說，「份額」屬於橫向對比的一種。由於在實際分析場景中它經常會被忽略，因此單獨羅列出來，加以說明。
在某些情況下，數據表格中多一個「份額」，會讓表格清晰明了許多。
如表3-5所示，假設我們要分析「某品牌天貓、京東、唯品會三大渠道」的「上衣、下衣、連衣裙和其他」在「Q1～Q4季度」的銷售趨勢和表現。常規的分析方法是，按照表1的表格結構，將各種數據有層次地展現出來。這時，所有的銷售數據在表格中可以層次分明地一覽無余。
▼表3-5 以份額處理的數據表格
但是，如表1這般的數據卻不能直觀告訴我們每個銷售類別在不同渠道和不同季度的銷售趨勢是什麼。因此，在數據分析中便需要加入表2這樣的「份額」分析表格。如此，我們便可一目瞭然地掌握每個類別在不同渠道、不同時期的銷售趨勢。因此也就達到了數據分析的目的。
很多數據分析師往往只是完成了「表1」的分析步驟，卻缺少臨門一腳，沒有把「表2」也同步呈現出來。
02 細分
細分，是一種從概念上理解非常容易，但實際應用起來卻很難的分析方法。
細分分析法，常用於為分析對象找到更深層次的問題根源。難點在於我們要理解從哪個角度進行「細分」與「深挖」才能達到分析目的。就好像高中課程中解幾何題一樣，如果找對了「解題思路」，問題就迎刃而解；如果「解題思路」錯了，勞心費力不說，問題還解決不了。
在實際應用中，細分有許多不同的方法，就如同我們在解題時，有各種不同的「解題思路」一樣。有時候，面對同一個問題，兩個不同的解題思路都可以達到解題的目的；但更多時候，只有唯一正確的解題思路才可以正確地解題。所以，在分析之前，選擇正確的『細分』方法便非常重要。
下面，我們就具體來看一下，在細分分析中，有哪些解題思路。
1. 分類分析
就是指對所有需要被分析到的數據單元，按照某種標准打上標簽，再根據標簽進行分類，然後使用匯總或者對比的方法來進行分析。
在服裝行業中，常用於做分類分析的標簽有「類目」「價格帶」「折扣帶」「年份」「季節」等。
通過從「年份」「季節」的維度來對商品庫存進行細分，我們可以輕松地知道有多少貨屬於「庫存」，有多少貨屬於「適銷品」；
通過從「折扣帶」的維度來對銷售流水進行細分，我們可以大致知道店鋪的盈利情況；
通過從「類目」的維度對銷售流水和庫存同時進行細分，我們可以知道統計周期內品類的銷售動態與庫存滿足度。
2. 人—貨—場
「人—貨—場」能夠為人提供宏觀視野的分析。其原理類似於分類分析，即將所有需要被分析到的數據單元，打上「人」「貨」「場」的標簽，然後再進行相應的數據分析與處理。
在實際應用場景中，「人—貨—場」分析法往往被靈活運用在初步診斷某一競品店鋪時。
如圖3-3所示是利用「人—貨—場」邏輯方法來分析競品店鋪的主流思路。在分析之前，先把「解題思路」用「人—貨—場」的方式羅列出來，把所有能夠想到的有用的「分支」都羅列出來，然後查漏補缺、標注重要與非重要。最後，再按此「解題思路」來進行分析。便可達到事半功倍的分析效果。
▲圖3-3 利用「人—貨—場」細分方法初步分析競品店鋪
3. 杜邦分析法
細分分析方法中，還有一種知名的分析方法，叫「杜邦分析法」。在電商數據分析中，杜邦分析也是常被使用的分析方法之一。
網路中對杜邦分析的解釋是：「杜邦分析法（DuPont Analysis）是利用幾種主要財務比率之間的關系來綜合分析企業的財務狀況。具體來說，它是一種用來評價公司盈利能力和股東權益回報水平，從財務角度評價企業績效的一種經典方法。」由此可見，杜邦分析主要是用於企業的財務分析之中。
但是在電商中，杜邦分析常被用於尋找銷售變化的細小因素之中。如圖3-4所示，便是根據杜邦分析原理，將所有影響到銷售額的量化指標都統計出來的一種常用分析方法。此種方法，有助於我們從細小的數據顆粒中找到影響銷售變化的元素。
▲圖3-4 銷售變化的原因分析
03 轉化
轉化分析是電商、游戲等互聯網行業的特定分析方法，在傳統行業的零售分析中並不常見。轉化分析常用於頁面跳轉分析、用戶流失分析等業務場景。
轉化分析的表現形式一般是選用漏斗模型，如圖3-5所示，便是模擬了某電商店鋪的流量轉化情況，並以漏斗圖的形式展現出來。
▲圖3-5 電商常見的流量轉化漏斗圖
這張圖模擬了從店鋪的瀏覽商品人數到加購人數，然後生成訂單、支付訂單，直到最後支付成功的漏斗示意圖。
從圖3-5的示例中，反推「轉化」分析方法，我們應該得到以下結論：
轉化分析方法的前提，是我們需要首先確定一條「轉化路徑」（如圖3-5左側的路徑所示），這條路徑就是我們的「解題方法」，是決定我們接下來的分析能否達成目標的重要因素。
當「轉化路徑」確定後，我們需要把「路徑」中的各個「節點」羅列出來，並把節點下的重要數據統計出來。
最後，根據路徑把各節點的數據用漏斗圖的形式表達出來。
同時，轉化分析還可用於店鋪微觀方面的「轉化」洞察。譬如在某一次店鋪舉行大促活動時，我們需要分析大促期間「活動二級頁」的流量轉化效果如何。此時，我們便可以參照如圖3-6所示的漏斗模型。
▲圖3-6 活動頁效果分析的漏斗圖
在以上案例中，我們將轉化路徑定義為「活動頁→詳情頁→支付頁面（下單）→支付成功（購買）」四個節點。然後統計每個頁面的流量到達數量，於是得出如圖3-6所示的漏斗圖。
通過此圖，可以清晰明確地診斷出此次活動二級頁在「下單→付款」環節轉化率僅40%，存在一定問題。在支付界面的流量跳失，很可能是價格過高所致。
本文摘編自《電商數據分析與數據化運營》，經出版方授權發布。
7. 如何對數據進行量化分析
對事物進行量化處理，最主要是建立一個合理的維度，達到這個度就怎樣，沒到這個度又怎樣。每個公司的情況不一樣，有些大公司的員工只做一件事情也有的製作半件的都有，而在一些剛創業起步，50人以內的公司，很多都是一人兼多職的。
因此如果沒有一個好的合理的維度去定這個事物的數據，做的事情多的員工就會慢慢的沒有積極性，對公司是不利的。比如說100萬以下是正常要求，100-500萬是一個一級維度，在這個維度里繼續拿出多出的部分進行大比例分配給業務員，如100萬的是2%提成，多出的按3%提成。
還有就是產品的單價是50元低價給到業務員，如果業務員賣出的產品比50高，就將高出的部分再進行50%或者更多的獎勵，相信業務員都會盡最大努力去銷售。再對每個單和每個月每個季度對每個業務員進行一次考核，符合管理規定的積一個維度，後面的都按維度來進行資金待遇分配。
相關信息
量化分析就是將一些不具體，模糊的因素用具體的數據來表示，從而達到分析比較的目的。人類對於股市波動規律的認知，是一個極具挑戰性的世界級難題。量化投資技術幾乎覆蓋了投資的全過程，包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、演算法交易，資產配置，風險控制等。
雖然量化分析可以幫助我們更加方便和直觀地衡量風險和收益，但需要強調指出的是，美國華爾街頂級量化金融大師、哥倫比亞大學著名教授伊曼紐爾·德曼，在《數學建模如何誘騙了華爾街》一文中，毫無忌諱地承認根本不可能（通過數理分析方法）發明出一個能夠預測股票價格將會如何變化的模型。
8. 2020年年度國內股票分析的基本方法有哪些
國內股票分析的基本方法：
1、K線圖切線分析
切線分析是指按一定的方法和原則，在由股票價格的數據所繪制的圖表中畫出一條直線，然後根據這些直線的情況推測出證券價格的未來趨勢。這些直線就稱為切線。切線主要起支撐和壓力的作用，支撐線和壓力線向後的延伸位置對價格的波動起到一定的制約作用。
目前，畫切線的方法有很多種，著名的有趨勢線、通道線、黃金分割線、速度線等。
2、通道線形態分析
形態分析是根據價格圖表中過去一段時間走過的軌跡形態來預測股票價格未來趨勢的方法。在技術分析假設中，市場行為涵蓋一切信息。價格走過的形態是市場行為的重要組成部分，是證券市場對各種信息感受之後的具體表現。
從價格軌跡的形態，我們可以推測出市場處於什麼樣的大的環境中，由此對我們今後的行為給予一定的指導。價格軌跡的形態有M頭、W底、頭肩頂、頭肩底等。
(8)股票量化數據分析技巧擴展閱讀：
前提條件
1、市場行為包容消化一切
技術分析者認為，能夠影響某種證券價格的任何因素（不管是宏觀的或是微觀的）都反映在其證券的價格之中。研究影響證券價格的因素對普通投資者來說是不可能實現的，即使是經濟學家對市場的分析也是不確定的。
因此，研究證券的價格就是間接的研究影響證券價格的經濟基礎。技術分析者通過研究價格圖表和大量的輔助技術指標，讓市場自己揭示它最可能的走勢。
2、價格以趨勢方式演變。
技術分析者通過經驗的總結，認為證券的價格運動是以趨勢方式演變的。研究價格圖表的全部意義，就是要在一個趨勢發生發展的早期，及時准確地把它揭示出來，從而達到順應趨勢交易的目的。
正是因為有趨勢的存在，技術分析者通過對圖表、指標的研究，發現趨勢的即將發展的方向，從而確定買入和賣出股票的時機。
9. 股票投資分析的基本方法有哪些
你好，股票投資分析方法主要有如下三種：基本分析、技術分析、演化分析。
(1)、基本分析(Fundamental Analysis )：以企業內在價值作為主要研究對象，從決定企業價值和影響股票價格的宏觀經濟形勢、行業發展前景、企業經營狀況等方面入手(一般經濟學範式)，進行詳盡分析以大概測算上市公司的投資價值和安全邊際，並與當前的股票價格進行比較，形成相應的投資建議。基本分析認為股價波動軌跡不可能被准確預測，而只能在有足夠安全邊際的情況下「買入並長期持有」，在安全邊際消失後賣出。
(2)、技術分析(Technical Analysis)：以股價漲跌的直觀行為表現作為主要研究對象，以預測股價波動形態和趨勢為主要目的，從股價變化的K線圖表與技術指標入手(數理或牛頓範式)，對股市波動規律進行分析的方法總和。技術分析有三個頗具爭議的前提假設，即市場行為包容消化一切;價格以趨勢方式波動;歷史會重演。國內比較流行的技術分析方法包括道氏理論、波浪理論、江恩理論等。
(3)、演化分析(Evolutionary Analysis)：以股市波動的生命運動內在屬性作為主要研究對象，從股市的代謝性、趨利性、適應性、可塑性、應激性、變異性、節律性等方面入手(生物學或達爾文範式)，對市場波動方向與空間進行動態跟蹤研究，為股票交易決策提供機會和風險評估的方法總和。演化分析從股市波動的本質屬性出發，認為股市波動的各種復雜因果關系或者現象，都可以從生命運動的基本原理中，找到它們之間的邏輯關系及合理解釋，並為構建科學合理的博弈決策框架，提供令人信服的依據。
本信息不構成任何投資建議，投資者不應以該等信息取代其獨立判斷或僅根據該等信息作出決策，如自行操作，請注意倉位控制和風險控制。
10. 散戶如何做量化交易
量化交易是指投資者將交易策略的邏輯與參數經過電腦程序運算後，將交易策略系統化，然後通過電腦自動下單來完成交易。
在量化交易過程中，散戶可以這樣做：
1、根據個股的歷史數據，進行多因子選股，比如，把市盈率、市凈率、市銷率等作為選股標准，選出一些價值被低估，或者處於合理區域的個股。
2、順勢交易，即在上漲的趨勢中買入，在下跌的趨勢中賣出。
3、進行合理的倉位管理，即採取漏斗形倉位管理法、矩形倉位管理法、金字塔形倉位管理法等，好應對個股後期的風險。
4、再根據個股的歷史走勢，尋找個股的支撐位和壓力位，把它們作為止損、止盈點，即在壓力位置，且獲得收益的時候及時賣出；在跌破支撐位時，且股票虧損的時候及時賣出股票，避免更大的損失。