❶ 金融行業有哪些領域需要運用數據分析
您好，我也是金融行業的，之前在做數據採集和分析的時候也是找了很多方法，後來是找的前嗅，他們公司自己的數據分析系統，還是很好用的，你不妨試試，他是從幾方面給我分析的：
1.宏觀經濟分析：國內外宏觀經濟數據分析、政策走勢分析、經濟形勢分析。
2.證券數據分析：通過建立數據模型，分析股票指數數據，預測股票走勢。
3.財務報表分析：通過建立分析模型，分析財務狀況，關聯公司之間的經濟往來情況。
4.投資項目評估：多維度分析投資項目，通過數據進行投資決策支持，減少投資風險。
希望對你有用。
❷ 金融行業有哪些領域需要大量運用數據分析
1.宏觀經濟分析：國內外宏觀經濟數據分析、政策走勢分析、經濟形勢分析。
2.證券數據分析：通過建立數據模型，分析股票指數數據，預測股票走勢。
3.財務報表分析：通過建立分析模型，分析財務狀況，關聯公司之間的經濟往來情況。
4.投資項目評估：多維度分析投資項目，通過數據進行投資決策支持，減少投資風險。
❸ 證券投資是數量分析重要還是基本面分析重要
這個問題我思考了很久，盡量給你一個公允的答案，並給出一個折中的建議。
你給的這個命題很大，我覺得對於每種方法，你至少有兩個條件需要考慮：
1、你是否掌握了這個方法。
2、你所選用的這個方法是否適合你的所在的市場、投資的品種和資金規模。
請注意，按照我給的這個框架，數量分析也可以利用基本面信息，特別是那些可以數量化的基本面信息，但其特點是「程式化」，基本不做各個案例各自分析的考慮。而基本面分析大量進行個例分析。
對於第一點（是否掌握）：我覺得沒有人可以否定，這兩個流派都有大家，都有投資收益驚人的主體存在。基本面的巴菲特、林奇不必贅述，而數量化，根據我在美國觀察的感受，文藝復興（就是西蒙斯那家公司）、DE Shaw等頂級數量化對沖基金，也都是能保持長期盈利的。
當時一般人很難判斷自己是否真的掌握一門技術的，基本面由於比較艱深，而且需要大量主觀判斷介入，一般投資者（特別是中國的股民）望而生畏，號稱自己掌握了的人本身就不多。
但是對於數量分析，尤其是所謂的圖標技術分析，由於很多是標准化的公式或者「圖形」，比如金叉、死叉等等，一般投資者總覺得自己摸到了點門道，如果自己試驗幾次，也有盈利的話，就覺得自己真的會了。其實這個真的掌握差距很大，我不否認民間智慧，但是我想說說DE Shaw和文藝復興的招聘標准，很簡單，只有一句話：不管你是研究什麼的，只要你是業內最好的，我們都會考慮。我很清楚的知道，文藝復興有頂級的物理學家、數學家、統計學家，還有人類語言學家，歷史學家、哲學家等你覺得跟數量分析沒有關系的專業人士。比如人類語言學家，他們就參與利用微博（Twitter）上的數據流，進行自然語言識別，然後統計推斷股市的變化（邏輯：人對市場的看法——》他們在Twitter上的發言，反過來，Twitter上的發言——》人對市場的看法——》人對於自己倉位的決策）。從這個標准來看，又有幾個人真的符合標准呢？如果你真的對於數量分析精深到這個地步，我覺得獲得超額收益只是時間問題。
對於第二點（是否適合），我提到了三點，市場、品種和資金規模。這里不展開，盡量簡單的說。基本面分析主要適用於並購、重組和股票、債券投資等基本資產種類，這個相信也是大家的共識。
對於數量化分析來說，差異很大，你可以用KDJ、MACD等等去判斷大盤之流，也有美國這邊的主流主要應用數量化分析到衍生產品（期權、期貨、互換等等）上（當然也有很多是投資股票、債券的）。
之所以大量用在衍生產品上，我覺得可以這樣來理解，衍生產品本身對應的資產的價格，其運行相當於行星公轉，而衍生產品相當於此行星眾多的衛星。因此你可以通過行星的速度（資產價格）去計算對應的衛星（衍生產品）價格，這是一個相對速度。理論情況下，衛星的速度相對於行星的速度有一個較穩定的關系，如果這個關系破壞（或破壞到一定程度）了，這個衛星相對於其它眾多衛星的相對速度也改變了，這被認為是不合理的，因此會存在套利機會。而數量化的交易對於偵查這種大量相對速度的變化，具有先天性的優勢。而且這個決定這個相對速度，比決定行星的絕對速度（資產價格）來說有數學關系得多。
中國本身衍生產品就很少，股指期貨也是剛剛開放，而期權更是數量少的可憐，這種方法在國內應用價值有限。加上對於股票做空的高門檻，因此我覺得數量化分析在中國這個市場本身就有先天性不足。
在美國，數量化分析尤其強調對沖。所謂對沖，通俗的講，就是採用某些金融產品，把你原有資產組合的風險轉移、或者減少。這里的「某些金融產品」，以衍生產品為主。風險減少的代價是你的最大絕對收益會要削弱。這也對於市場金融產品的豐富度、流動性有著非常高的要求。同時，雖然每一單絕對收益小了，但是很多對沖基金採用高杠桿來彌補，這也很難在國內市場實現。
至於資金規模，我認為如果你是小額資金，那麼基本面分析和圖標類技術分析，都沒有問題，完全看你的興趣。如果要應用嚴謹的數量化分析，考慮對沖、做空等等因素，資金量不能太小。如果太大，可能由於一單交易量太大，也許這個世界上沒有一個市場的流動性可以滿足你的要求。所以美國大規模的基金，很多是共同基金（類似於國內的公募基金），做基本面為主，如果是數量化的，也是分倉後應用於多個不同的市場和策略，防止單個基金對市場沖擊太大導致原本的策略無法生效。尤其是對於高頻交易（一秒鍾交易數單），一般都是具有交易所席位資格的基金公司才會考慮接入，不然高額的交易費用完全不可行。
我個人的建議是，對於個人投資者，如果不是職業投資人，可以考慮買指數，或者杠桿類指數基金，長期持有，如果中國股市長期是趨向理性的話，至少你可以穩定的分享中國經濟成長的紅利。如果追求一定的超額收益，可以考慮買基金。如果堅持要自己操盤，那一定做好風險控制。
❹ 金融數量分析的圖書目錄
第1章 金融市場與金融產品1
第2章 數量分析的基本概念10
第3章 商業保險與按揭貸款的現金流分析33
第4章 股票掛鉤結構分析46
第5章 組合保險策略分析60
第6章 金融數量計算技巧與實例78
附錄參考文獻166
……
❺ 分析一支股票主要看什麼數據啊，
選股票主要看的指標有：
1、經濟指標：GDP增速、通脹率CPI、采購經理指數PMI
2、技術指標：MACD、KDJ、CCI、Boll 、MDI等
3、貨幣流動性：M1、M2、國債回購、存准、利率、QE3量化寬松等等
4、行業指標：金融指標、製造業指標
5、外圍（相關）：大宗商品、期貨、美股、日經、港股、法國股指、德國股指、匯率市場
6、政策導向：金融改革、減排降耗等
7、財務指標：市凈率、市盈率、公積金、每股年度收益率
8、風險事件（相關）：天災人禍事件
❻ 證券投資是數量分析重要還是基本面分析重要
你給的這個命題很大，我覺得對於每種方法，你至少有兩個條件需要考慮：
1、你是否掌握了這個方法。
2、你所選用的這個方法是否適合你的所在的市場、投資的品種和資金規模。
為了嚴謹，我把你所說的數量分析泛化為統計套利、圖標技術分析等一系列嘗試通過程式化挖掘價格內部信息和其它可數量化（Quantify）信息的交易策略集合；把你說的基本面分析嚴格鎖定為嘗試通過挖掘財務報表等公開經營管理信息來做投資決策的交易策略集合。如果我的理解有謬誤，歡迎指出。
請注意，按照我給的這個框架，數量分析也可以利用基本面信息，特別是那些可以數量化的基本面信息，但其特點是「程式化」，基本不做各個案例各自分析的考慮。而基本面分析大量進行個例分析。
對於第一點（是否掌握）：我覺得沒有人可以否定，這兩個流派都有大家，都有投資收益驚人的主體存在。基本面的巴菲特、林奇不必贅述，而數量化，根據我在美國觀察的感受，文藝復興（就是西蒙斯那家公司）、DE Shaw等頂級數量化對沖基金，也都是能保持長期盈利的。
當時一般人很難判斷自己是否真的掌握一門技術的，基本面由於比較艱深，而且需要大量主觀判斷介入，一般投資者（特別是中國的股民）望而生畏，號稱自己掌握了的人本身就不多。
但是對於數量分析，尤其是所謂的圖標技術分析，由於很多是標准化的公式或者「圖形」，比如金叉、死叉等等，一般投資者總覺得自己摸到了點門道，如果自己試驗幾次，也有盈利的話，就覺得自己真的會了。其實這個真的掌握差距很大，我不否認民間智慧，但是我想說說DE Shaw和文藝復興的招聘標准，很簡單，只有一句話：不管你是研究什麼的，只要你是業內最好的，我們都會考慮。我很清楚的知道，文藝復興有頂級的物理學家、數學家、統計學家，還有人類語言學家，歷史學家、哲學家等你覺得跟數量分析沒有關系的專業人士。比如人類語言學家，他們就參與利用微博（Twitter）上的數據流，進行自然語言識別，然後統計推斷股市的變化（邏輯：人對市場的看法——》他們在Twitter上的發言，反過來，Twitter上的發言——》人對市場的看法——》人對於自己倉位的決策）。從這個標准來看，又有幾個人真的符合標准呢？如果你真的對於數量分析精深到這個地步，我覺得獲得超額收益只是時間問題。
對於第二點（是否適合），我提到了三點，市場、品種和資金規模。這里不展開，盡量簡單的說。基本面分析主要適用於並購、重組和股票、債券投資等基本資產種類，這個相信也是大家的共識。
對於數量化分析來說，差異很大，你可以用KDJ、MACD等等去判斷大盤之流，也有美國這邊的主流主要應用數量化分析到衍生產品（期權、期貨、互換等等）上（當然也有很多是投資股票、債券的）。
之所以大量用在衍生產品上，我覺得可以這樣來理解，衍生產品本身對應的資產的價格，其運行相當於行星公轉，而衍生產品相當於此行星眾多的衛星。因此你可以通過行星的速度（資產價格）去計算對應的衛星（衍生產品）價格，這是一個相對速度。理論情況下，衛星的速度相對於行星的速度有一個較穩定的關系，如果這個關系破壞（或破壞到一定程度）了，這個衛星相對於其它眾多衛星的相對速度也改變了，這被認為是不合理的，因此會存在套利機會。而數量化的交易對於偵查這種大量相對速度的變化，具有先天性的優勢。而且這個決定這個相對速度，比決定行星的絕對速度（資產價格）來說有數學關系得多。
中國本身衍生產品就很少，股指期貨也是剛剛開放，而期權更是數量少的可憐，這種方法在國內應用價值有限。加上對於股票做空的高門檻，因此我覺得數量化分析在中國這個市場本身就有先天性不足。
在美國，數量化分析尤其強調對沖。所謂對沖，通俗的講，就是採用某些金融產品，把你原有資產組合的風險轉移、或者減少。這里的「某些金融產品」，以衍生產品為主。風險減少的代價是你的最大絕對收益會要削弱。這也對於市場金融產品的豐富度、流動性有著非常高的要求。同時，雖然每一單絕對收益小了，但是很多對沖基金採用高杠桿來彌補，這也很難在國內市場實現。
至於資金規模，我認為如果你是小額資金，那麼基本面分析和圖標類技術分析，都沒有問題，完全看你的興趣。如果要應用嚴謹的數量化分析，考慮對沖、做空等等因素，資金量不能太小。如果太大，可能由於一單交易量太大，也許這個世界上沒有一個市場的流動性可以滿足你的要求。所以美國大規模的基金，很多是共同基金（類似於國內的公募基金），做基本面為主，如果是數量化的，也是分倉後應用於多個不同的市場和策略，防止單個基金對市場沖擊太大導致原本的策略無法生效。尤其是對於高頻交易（一秒鍾交易數單），一般都是具有交易所席位資格的基金公司才會考慮接入，不然高額的交易費用完全不可行。
最後：如果你覺得自己掌握了一種，並且找到了適合的市場、品種，更好的是，你有對應的資金規模，我覺得你如何選擇都會成功。反之，只能說贏面<50%。
我個人的建議是，對於個人投資者，如果不是職業投資人，可以考慮買指數，或者杠桿類指數基金，長期持有，如果中國股市長期是趨向理性的話，至少你可以穩定的分享中國經濟成長的紅利。如果追求一定的超額收益，可以考慮買基金。如果堅持要自己操盤，那一定做好風險控制。
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