什么叫量化管理

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。量化汉语拼音：liàng huà英文: Quantisation / Quantization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，完成任务……拓展资料造句1. 做一个勇敢的人，用自己生命的力量化解生活中的遗憾。2. 行销业绩能提升的关键：每天要定出必须完成的量化限额。3. 凡是量化，必须按时完成；凡是完成，必须要提交结果。4. 凡是重要工作，必须要做计划；凡是计划，必须要量化。5. 他认为美联储的量化宽松政策为"以邻为壑"的货币贬值策略，实际上是在从其它经济体窃取增长。

量化的意思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。其他释义对社会客体属性的数量化描述，以及用变数、指数、指示器来说明社会客体的属性和最简单的关系。量化概念本身包括“测量”概念，同时也包括用数量形式表示各种社会情报。量化的必要条件是划分出在数量内容上不相同的同质客体。量化是描述社会现象的一种形式。用数量形式表示评价结果的一种方法。教育评价首先要对评价指标进行测量，根据测量结果对评价对象进行价值判断。测量评价指标有定性测量和定量测量，使用较多的是定性测量，定性测量的结果概括性强，但精确性差。

在数字信号处理领域，量化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。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。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、哥伦比亚大学著名教授伊曼纽尔·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：我们根本不可能（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；如果我们相信人类行为可完全遵守数学法则，从而把有着诸多限制的模型与理论相混淆的话，其结果肯定会是一场灾难。扩展资料：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。量化分析法将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。参考资料来源：百度百科-量化分析

量化的通俗说法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。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。经过抽样的图像，只是在空间上被离散成为像素(样本)的阵列。而每个样本灰度值还是一个由无穷多个取值的连续变化量，必须将其转化为有限个离散值，赋予不同码字才能真正成为数字图像。这种转化称为量化。量化的分类：按照量化级的划分方式分，有均匀量化和非均匀量化。均匀量化：ADC输入动态范围被均匀地划分为2^n份。非均匀量化：ADC输入动态范围的划分不均匀，一般用类似指数的曲线进行量化。非均匀量化是针对均匀量化提出的，因为一般的语音信号中，绝大部分是小幅度的信号，且人耳听觉遵循指数规律。为了保证关心的信号能够被更精确的还原，我们应该将更多的bit用于表示小信号。

在数字信号处理领域，量化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。注意离散信号并不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。例如CD音频信号就是按照44100Hz的频率采样，按16比特量化为有着65536（=）个可能取值的数字信号。量化就是将模拟声音的波形转换为数字，表示采样值的二进制位数决定了量化的精度。量化的过程是先将整个幅度划分成有限个小幅度（量化阶距）的集合，把落入某个阶距内的样值归为一类，并赋予相同的量化值。最简单最易懂的量化是标量（有别于多维矢量）量化，开始标量量化之前先要给出输入数据。通常，一个标量量化操作可以给出下面的描述其中是实数，是下取整函数，生成整数和是任意的实值函数。整数是表示的数值，它通常被存储或者传输，然后在后来需要解释的时候使用进行最终的解释重建。整数有时也称作量化指数。在计算机或者其它应用，一个已知的量化方法均匀量化。在均匀量化方法里共有两个变量，叫mid-rise和mid-tread。如果是一个－1到1之间的数，一个mid-rise uniform量化操作，可以用"M"bit来表示量化的精度。.在这个例子中和运算符都是乘以比例因子（其中一个是另外一个的逆），并且在g（i）中带有一个偏移量以使得每个量化表示都位于输入区域的中间位置。经常称为量化步长。按照这个量化定律，假定在整个量化步长上量化噪声大致是均匀分布的，并且假定量化的输入信号在整个-1到1的区间大致均匀分布，量化的信噪比（SNR）可以用下面的公式计算，.根据这个等式，人们常说SNR大约是每位6 dB。在mid-tread一致量化中，偏移0.5将加在下取整函数内部而不是外部。有时候，mid-rise量化使用时不加偏移0.5。这将信号与噪声比减小了大约6.02 dB，但是当步距小的时候为了简化这是可接受的。在数字电话系统中，两个流行的量化机制是"A-law"（在欧洲占据主导地位）和"μ-law"（在北美和日本占据主导地位）。这些机制将离散的模拟数值映射到8位尺度，在小值的时候近似线性随着幅度增长按照对数增加。由于人耳对于音量的感知近似对数曲线，这就使用一定的位数在可听见的声音强度范围提供了更高的信噪比。2忽略熵约束：Lloyd–Max量化在上面的陈述中，若令 等于 0，从而忽略掉比特率约束，或等价地假设要用定长码（FLC）而非用变长码（或其他熵编码法，如算术编码在率失真上就比定长码好）来表示量化数据，这个最优化问题就简化为了只需最小化失真 的问题了。 级量化器产生的索引可以用 比特/符号的定长码。例如当 256 阶时，定长码的比特率 为 8 比特/符号。由于这个原因，这样的量化器有时称作8比特量化器。不过使用定长码消除了压缩改进，但可以通过更好的熵编码来改善。假设 阶定长码，率失真最小化问题可以简化为失真最小化问题。简化的问题可以陈述为：给定一个概率密度函数为 的信源 ，并约束量化器必须仅使用 个分类区域，求得决策边界 与重建层级 来最小化得到的失真.对上述问题求最优解得到的量化器有时叫做MMSQE（最小均方量化误差）解，而得到的概率密度函数最优化的（非均匀）量化器叫做Lloyd–Max量化器，是用独立发现迭代方法从 和 求解两组联立方程的两个人来命名的

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。或把输入信号幅度连续变化的范围分为有限个不重叠的子区间（量化级），每个子区间用该区间内一个确定数值表示，落入其内的输入信号将以该值输出，从而将连续输入信号变为具有有限个离散值电平的近似信号。相邻量化电平差值称为量化阶距，任何落在大于或小于某量化电平分别不超过上一或下一量化阶距一半范围内的模拟样值，均以该量化电平表示，样值与该量化电平之差称为量化误差或量化噪声。扩展资料当模拟样值超过可量化的范围时，将出现过载。过载误差常会大大超过正常量化噪声。量化可分为均匀量化和非均匀量化两类。前者的量化阶距相等，又称为线性量化，适用于信号幅度均匀分布的情况。后者量化阶距不等，又称为非线性量化，适用于幅度非均匀分布信号(如语音)的量化，即对小幅度信号采用小的量化阶距，以保证有较大的量化信噪比。对于非平稳随机信号，为适应其动态范围随时的变化，有效提高量化信噪比，可采用量化阶距自适应调整的自适应量化。在语音信号的自适应差分脉码调制(ADPCM)中就采用这种方法。通过量化进而实现编码，是数字通信的基础。广泛用于计算机、测量、自动控制等各个领域。例如，经过抽样的图像，只是在空间上被离散成为像素(样本)的阵列。而每个样本灰度值还是一个由无穷多个取值的连续变化量，必须将其转化为有限个离散值，赋予不同码字才能真正成为数字图像。参考资料来源：百度百科-量化

　　量化分析就是分析数据化　　混沌理论　　“相对论消除了关于绝对空间和时间的幻想；量子力学则消除了关于可控测量过程的牛顿式的梦；而混沌则消除了拉普拉斯关于决定论式可预测的幻想。”　　一点就是未来无法确定。如果你某一天确定了，那是你撞上了。　　第二事物的发展是通过自我相似的秩序来实现的。看见云彩，知道他是云彩，看见一座山，就知道是一座山，凭什么？就是自我相似。这是混沌理论两个基本的概念。　　混沌理论还有一个是发展人格，他有三个原则，一个是事物的发展总是向他阻力最小的方向运动。第二个原则当事物改变方向的时候，他存在一些结构。　　一 混沌理论（Chaos theory）是一种兼具质性思考与量化分析的方法，用以探讨动态系统中（如：人口移动、化学反应、气象变化、社会行为等）无法用单一的数据关系，而必须用整体、连续的数据关系才能加以解释及预测之行为。　　二 混沌一词原指宇宙未形成之前的混乱状态，我国及古希腊哲学家对于宇宙之源起即持混沌论，主张宇宙是由混沌之初逐渐形成现今有条不紊的世界。在井然有序的宇宙中，西方自然科学家经过长期的探讨，逐一发现众多自然界中的规律，如大家耳熟能详的地心引力、杠杆原理、相对论等。这些自然规律都能用单一的数学公式加以描述，并可以依据此公式准确预测物体的行径。　　三 近半世纪以来，科学家发现许多自然现象即使可化为单纯的数学公式，但是其行径却无法加以预测。如气象学家Edward Lorenz发现，简单的热对流现象居然能引起令人无法想象的气象变化，产生所谓的「蝴蝶效应」，亦即某地下大雪，经追根究底却发现是受到几个月前远在异地的蝴蝶拍打翅膀产生气流所造成的。一九六○年代，美国数学家Stephen Smale 发现，某些物体的行径经过某种规则性的变化之后，随后的发展并无一定的轨迹可寻，呈现失序的混沌状态。　　四 混沌现象起因于物体不断以某种规则复制前一阶段的运动状态，而产生无法预测的随机效果。所谓「差之毫厘，失之千里」正是此一现象的最佳批注。具体而言，混沌现象发生于易变动的物体或系统，该物体在行动之初极为单纯，但经过一定规则的连续变动之后，却产生始料所未及的后果，也就是混沌状态。但是此种混沌状态不同于一般杂乱无章的的混乱状况，此一混沌现象经过长期及完整分析之后，可以从中理出某种规则出来。混沌现象虽然最先用于解释自然界，但是在人文及社会领域中因为事物之间相互牵引，混沌现象尤为多见。如股票市场的起伏、人生的平坦曲折、教育的复杂过程。　　五 混沌理论在教育行政、课程与教学、教育研究、教育测验等方面已经有些许应用的例子。由于教育的对象是人，人是随时变动起伏的个体，而教育的过程基本上依循一定的准则，并历经长期的互动，因此，相当符合混沌理论的架构。也因此，依据混沌理论，教育系统容易产生无法预期的结果。此一结果可能是正面的，也有可能是负面的。不论是正面或是负面的，重要的是，教育的成效或教育的研究除了短期的观察之外，更应该累积长期数据，从中分析出可能的脉络出来，以增加教育效果的可预测性，并运用其扩大教育效果。

量化定义汉语拼音：liàng huà英文: Quantisation / Quantization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，完成任务……

数字信号处理领域，量化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。

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……

量化单位是量化在数字信号处理领域，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。扩展资料：按照量化的维数分，量化分为标量量化和矢量量化。标量量化是一维的量化，一个幅度对应一个量化结果。而矢量量化是二维甚至多维的量化，两个或两个以上的幅度决定一个量化结果。以二维情况为例，两个幅度决定了平面上的一点，而这个平面事先按照概率已经划分为N个小区域，每个区域对应着一个输出结果。由输入确定的那一点落在了哪个区域内，矢量量化器就会输出那个区域对应的码字，矢量量化的好处是引入了多个决定输出的因素，并且使用了概率的方法，一般会比标量量化效率更高。

答：量化是指将抽象的概念或指标用数字表示的过程。它可以帮助我们更好地理解和分析某一特定的现象，从而更好地掌握它的规律性。例如，量化投资是指将投资组合的风险和收益用数字表示，以便更好地分析投资组合的性能。量化还可以用于衡量某一特定行业的发展情况，以及某一特定企业的绩效。

问题一：量化分析是什么意思？ 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。 问题二：量化分析三大层次 什么是量化投资？ 最近十年来,量化投资成为了欧美资本市场发展的热点与焦点,一举成为了国际投资界兴起的一个新方法,发展势头迅猛,。量化投资和基本面分析、技术面分析并称为三大主流方法。由于量化投资交易策略的业绩稳定,其市场规模和份额不断扩大,得到国际上越来越多投资者的追捧。 过去20年收益率最高的基金,是文艺复兴科技公司的大奖章,其客户平均年收益率高达35%;而过去四年高盛旗下的量化基金规模翻了一倍,超过1000亿美金。由此可见,量化投资已经成为机构投资者的重要利器。 量化投资对于基金公司/资产管理公司而言,有着非常明显的价值: 首先是容易冲规模。一个有效的量化模型是可以在多个产品上进行快速复制,从而迅速做大规模。这个在巴克莱的指数增强系列产品上得到最明显的体现。截止2011年底,巴克莱量化基金,管理规模超过1.6万亿美金,超过富达基金,成为全球最大的资产管理公司。 其次是可以获得绝对收益。利用量化对冲方式,构建与市场涨跌无关的产品,赚取市场中性的策略,适合追求稳健收益的大机构客户,例如保险资金、银行理财等。这个产品的代表性公司就是目前全球最大的对冲基金BridgeWater,旗下的旗舰产品Pure Alpha过去五年共赚取超过350亿美金。 第三是杜绝了内幕消息和老鼠仓。量化投资只利用公开数据,通过数学模型的运算,挖掘出隐藏在公开数据后面的信息,从而战胜市场,从方法论上就杜绝了内幕消息的可能。在交易过程中利用复杂的IT系统进行程序化交易,使得老鼠仓也无法成为可能。在国内金融市场监管日趋规范的情况下,量化投资这种方法必然会成为投资研究的主要方法。 量化投资的理论基础 说到量化投资的理论基础,就要从市场有效性假说说起，技术分析、基本面分析和量化分析代表了有效市场的三个不同的层次。在无效市场,技术分析是充分有效的,这在中国资本市场最初的十年得到很好的体现;当市场进入弱有效市场后,可以依靠基本面分析获得超额收益,2000年到2010年这十年基本上属于这个时代;当市场进入半强有效市场后,也就是从2010年开始我们可以观察到大部分基本面分析的产品已经无法获得超额收益,此时国内市场已经进入半强有效市场。当然当市场进入强有效市场后,则无论哪种方法均无法战胜市场,那时候只能被动指数化投资。 传统的有效市场假说认为,在半强有效市场,只能依靠非 *** 息(内幕消息或者私人消息)来获得超额收益。但是我们可以知道的是,除了非 *** 息并不是只有内幕消息和私人消息,还有另外一个获得非 *** 息的方法:就是利用数据挖掘的方法,从公开的数据中挖掘出非 *** 息,也就是量化投资的方法。这也就是在美国等成熟市场(基本上进入半强式有效市场状态),量化投资为啥可以得到蓬勃发展的原因。 随着中国市场有效性的提高,中国开始进入半强式有效市场阶段,再加上监管层对内幕消息的监管越来越严厉,使得通过这种方法获得非 *** 息的方式越来越难,因此量化投资就成为了一个最好的获得非 *** 息的科学理论与技术。 很多人问:量化投资是不是仅仅是一个昙花一现的概念,还是一个可以长期有效的科学理论,我想通过上述对有效市场假说的分析,已经得到了明确的答案:量化投资是在半强式有效市场中的最佳分析理论,也几乎是唯一可行的分析理论。 美好前景 中国经济经过30年的高速发展,各行各业基本上已经定型,能够让年轻人成长的空间越来越小了。未来十年,量化投资与对冲基金这个领域是少有的几个,可以诞生个人英雄的行业,无论是出生贵贱,无论是学历高低,......>> 问题三：量化分析是什么意思 企业人力资源管理量化分析的研究对象，是企业人力资源及其管理活动的数量方面。以往的人力资源管理主要侧重于定性管理，而现代人力资源管理离不开量化管理和分析，量化分析建立在对统计资料的搜集、整理和分析的基础之上。著名人口学家马寅初先生说过：“学者不能离开统计而研究，政治家不能离开统计而施政，事业家不能离开统计而执业。”可见，统计分析是企业人力资源管理的重要手段。随着加入WTO和管理科学化要求的提高，人力资源管理量化已逐步引起各方重视。本书拟从微观角度，对如何开展企业人力资源管理量化分析加以说明。 ??统计是认识世界的重要工具。人力资源管理量化分析主要利用统计工具和手段，对企业人力资源及其管理活动过程的数量表现与数量关系进行观察分析，揭示客观现象的现状、发展、态势和规律性。在研究人力资源现象和过程中，统计学研究的基本方法――大量观察法、统计分组法和综合指标法得到了充分的使用和淋漓尽致的表现。统计研究的其他方法，如动态分析法、统计指数分析法、相关与回归分析法等，在人力资源管理量化分析中也扮演了非常重要的角色。 ??全书以企业人力资源管理活动为主线进行定量分析研究，共分十四章。 问题四：什么叫量化研究方法 所谓量化研究方法是指在研究的领域引进可测量方法，并得出准确结果。 也是最伤脑力的。一般先寻求各种关系，建立比较标准，繁重的数据搜集，各种模型的尝试。 反反复复的演算......当然，海量的对象有的可测度或不抚测度则是不可知的。工作的繁重是 是一般人望而生畏的。 问题五：数学建模中什么叫量化分析 数学建模跟Matlab并不是确定的联系 很多人Matlab都没有用过,照样建模.只是说,Matlab是数学运用中一个相当重要的一个软件,它的运用可以大大的简化、优化数学的解答过程,而且可以使很多过程变得可视化.Matlab是一款相当好的数学建模的辅助工具, 问题六：何为人才测评量化分析 人才测评量化方法是指通过一系列科学的手段和方法对人的基本素质及其绩效进行测量和评定的活动。人才测评方法的具体对象不是抽象的人，而是作为个体存在的人其内在素质及其表现出的绩效。人才测评方法的方法包含在概念自身中，即人才测量和人才评价。人才测评方法的主要工作是通过各种方法对被试者加以了解，从而为企业组织的人力资源管理决策提供参考和依据。帮您选择合适的人选，系统地降低错误雇佣为用人单位带来的风险。 问题七：股指期货量化分析是什么 股指期货量化分析就是通过一定的“模型”对股指期货的历史数据进行回溯测试分析，从而应用到未来的走势进行预测，目标就是在盈利概率高的情况下进行交易以期获得在风险可控情况下持久稳定的盈利。 量化分析就是数据分析，参考 zhidao.baidu/question/2122011 对整个市场的预测是不容易的，相当于对（市场上交易的所有的）人的行为进行预测，或者说预测未来。目前主流的股指期货（包括其他商品期货）主要通过参数过滤来生成交易信号，如最简单的，MACD金叉做多开仓，死叉做空平仓。策略大致分两种，1）趋势跟踪，即突破追涨杀跌；2）均值回归，即高抛低吸。频率从分笔数据到日线，从每几天交易一次到每天交易几十次都有。 实现手段基本都采用程序化交易，排除人为干扰。或自己写程序，或采用第三方软件（广告就不做了）。 问题八：股票量化是什么意思 就是当天的量能和过去五天平均量能的比 问题九：量化投资是个什么概念 量化投资区别于定性投资的鲜明特征就是模型，对于量化投资中模型与人的关系，量邦科技的天语软件可以实现模型选股，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。 问题十：量化分析是什么意思？ 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。

量化分析就是分析数据化 混沌理论 ：“相对论消除了关于绝对空间和时间的幻想；量子力学则消除了关于可控测量过程的牛顿式的梦；而混沌则消除了拉普拉斯关于决定论式可预测的幻想。” 一点就是未来无法确定。如果你某一天确定了，那是你撞上了。 第二事物的发展是通过自我相似的秩序来实现的。看见云彩，知道他是云彩，看见一座山，就知道是一座山，凭什么？就是自我相似。这是混沌理论两个基本的概念。 混沌理论还有一个是发展人格，他有三个原则，： 1、能量永远会遵循阻力最小的途径 2、始终存在着通常不可见的根本结构，这个结构决定阻力最小的途径。 3、这种始终存在而通常不可见的根本结构，不仅可以被发现，而且可以被改变。 一、混沌理论（Chaos theory）是一种兼具质性思考与量化分析的方法，用以探讨动态系统中（如：人口移动、化学反应、气象变化、社会行为等）无法用单一的数据关系，而必须用整体、连续的数据关系才能加以解释及预测之行为。 二、混沌一词原指宇宙未形成之前的混乱状态，我国及古希腊哲学家对于宇宙之源起即持混沌论，主张宇宙是由混沌之初逐渐形成现今有条不紊的世界。在井然有序的宇宙中，西方自然科学家经过长期的探讨，逐一发现众多自然界中的规律，如大家耳熟能详的地心引力、杠杆原理、相对论等。这些自然规律都能用单一的数学公式加以描述，并可以依据此公式准确预测物体的行径。 三、近半世纪以来，科学家发现许多自然现象即使可化为单纯的数学公式，但是其行径却无法加以预测。如气象学家Edward Lorenz发现，简单的热对流现象居然能引起令人无法想象的气象变化，产生所谓的「蝴蝶效应」，亦即某地下大雪，经追根究底却发现是受到几个月前远在异地的蝴蝶拍打翅膀产生气流所造成的。一九六○年代，美国数学家Stephen Smale 发现，某些物体的行径经过某种规则性的变化之后，随后的发展并无一定的轨迹可寻，呈现失序的混沌状态。 四、混沌现象起因于物体不断以某种规则复制 前一阶段的运动状态，而产生无法预测的随机效果。所谓「差之毫厘，失之千里」正是此一现象的最佳批注。具体而言，混沌现象发生于易变动的物体或系统，该物体在行动之初极为单纯，但经过一定规则的连续变动之后，却产生始料所未及的后果，也就是混沌状态。但是此种混沌状态不同于一般杂乱无章的的混乱状况，此一混沌现象经过长期及完整分析之后，可以从中理出某种规则出来。混沌现象虽然最先用于解释自然界，但是在人文及社会领域中因为事物之间相互牵引，混沌现象尤为多见。如股票市场的起伏、人生的平坦曲折、教育的复杂过程。 五、混沌理论在教育行政、课程与教学、教育研究、教育测验等方面已经有些许应用的例子。由于教育的对象是人，人是随时变动起伏的个体，而教育的过程基本上依循一定的准则，并历经长期的互动，因此，相当符合混沌理论的架构。也因此，依据混沌理论，教育系统容易产生无法预期的结果。此一结果可能是正面的，也有可能是负面的。不论是正面或是负面的，重要的是，教育的成效或教育的研究除了短期的观察之外，更应该累积长期数据，从中分析出可能的脉络出来，以增加教育效果的可预测性，并运用其扩大教育效果。

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。

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。简单理解量化投资是由一群精通数学、统计学、计算机的学霸们，他们去找看似没有规律的股票市场中运行的规律，然后搭建投资模型，最后按照其方法去投资，所以量化资金就是买量化基金的钱。按照量化级的划分方式分，有均匀量化和非均匀量化。均匀量化：ADC输入动态范围被均匀地划分为2^n份。非均匀量化：ADC输入动态范围的划分不均匀，一般用类似指数的曲线进行量化。非均匀量化是针对均匀量化提出的，因为一般的语音信号中，绝大部分是小幅度的信号，且人耳听觉遵循指数规律。为了保证关心的信号能够被更精确的还原，我们应该将更多的bit用于表示小信号。常见的非均匀量化有A律和μ率等，它们的区别在于量化曲线不同。拓展资料： 一个普遍的误区是大家都认为量化交易全都是高频交易甚至超高频交易，其实量化资金是有分类区别的：第一类：指数增强类量化，这种策略目的是跑赢追踪的指数如沪深300、中证500，交易频率并不高，基本以一周或一月为单位换手一次。第二类：量化中性类：对做多的股票标的同时融券卖出进行量化对冲。第三类：量化对冲类：通过股指期货或期权等衍生品做对冲进行交易。第四类也是最后一类才是大家所认为的进行高频交易的量化，但是第四类在量化资金中的占比只有10%-20%，第一类占比50%，第二类和第三类占比30%左右。综合来看，现在A股每日成交量中量化资金占比最多就30%-40%，并没有所说的有一半以上那么夸张。_

　　量化管理，是一种从目标出发，使用科学、量化的手段进行组织体系设计和为具体工作建立标准的管理手段，量化管理体系的各个部分互相关联，互相制约，共同组合成一个有机的量化管理图表整体，使企业管理系统像一部精密的机器有效的运作，量化管理的优越性如下：紧密围绕企业的目标，依据企业的工作项目设计企业的组织体系保证了组织体系的系统性；在设计过程中，全面应用项目管理和量化管理理论，保证了资源配置的科学性；从企业目标出发，确定工作项目，将项目分解落实到部门和岗位，使部门目标、岗位职责与企业目标紧密结合，保障了设计工作的全面性；以量化管理理论为指导设计的部门编制和岗位编制，保证了系统效率的最优；依据项目的专业性确定部门分工，依据任务的技术性确定岗位设置，保证了组织体系的合理性；对工作流程的量化设计保障了对工作项目和任务的监控和考核；对任务的量化管理过程强化了系统的稳定性；任务SOP的制定保证了评价标准的科学性和工作的规范性；以任务为单位的设计思想减少了组织内部的冲突。

假如模拟抽样值不经量化传输，当信道中的噪声叠加在模拟抽样值上面以后，接收端不可能精确到判别抽样值的大小，噪声叠加在模拟抽样值上的影响是不能消除的，特别是当信号在整个传输系统中采用多个接力站进行多次接力中继时，噪声是积累的，接力中继越多，噪声越大。如果发送端用有限个电平来表示模拟抽样值，且二个电平间隔的一半比噪声的最大幅度还要大，噪声的影响就可消除，特别是多次中继接力传输时，噪声不会积累。抽样是把时间连续的模拟信号变成了时间上离散的模拟信号，量化则进一步把时间上离散但幅度上仍连续 的信号变成了时间、幅度上都离散的信号。

量化交易，关键在量化，把一些原本感性的东西能够用数值量化出来，表示出来，进行定量分析，使之能够可视化，这都是量化。比如我们可以用先进的数学模型代替人工主观判断，量化市场情绪，进而指导自己的交易。在量化交易中，我们称之为因子，比如形态因子，价格因子，财务因子，价值因子等等，主要根据交易系统的不同会挖掘不同的因子，然后去验证因子的有效性。量化交易不等同于自动交易，或者程序化交易，程序化就是将思维通过算法编程进而上机的过程。这是一个很宽泛的概念，不仅是用来交易。比如让计算机计算1+1。用固定规则去指导交易，比如股价上穿MACD，自动买入等，股价跌破均值，自动卖出等。想要进一步了解量化的人士，可以了解一下达尔文量化，具有优秀的量化模型，高成功率的封板模型和稳定的盈利率，欲了解详情请点击文章：https://www.darwinquant.com

量化就是数字化！也就是你们的考核指标（业绩，出勤，全勤率...）不管什么指标都变成数量，或者百分数什么的比如你今年的业务指标已经完成80%了，你的销售额已经突破你的目标的120%了 等....相信你一定理解了！-----业绩，出勤，全勤率..这些都是指标！

量化交易是指利用计算机程序和数学模型进行投资交易的一种方法。这种交易方式通过对数据的分析和模拟，将交易决策和操作自动化，从而提高交易效率和收益率。总之，量化交易是一种基于计算机程序和数学模型的投资交易方式，具有高效、精准、自动化的特点。它是金融市场中的一种新型交易方式，对于提高交易效率和收益率具有重要的作用。量化交易的特点是高效、精准、自动化。它可以在短时间内处理大量数据，分析市场趋势和价格波动，制定出相应的交易策略，并自动执行交易操作。与传统交易相比，量化交易具有更高的交易频率、更低的交易成本和更稳定的收益率。总之，量化交易是一种基于计算机程序和数学模型的投资交易方式，具有高效、精准、自动化的特点。它是金融市场中的一种新型交易方式，对于提高交易效率和收益率具有重要的作用。量化交易的应用范围非常广泛，包括股票、期货、外汇、债券等金融市场。在股票市场中，量化交易可以利用股票价格的波动来实现投资收益；在期货市场中，量化交易可以通过对期货价格的预测来进行交易；在外汇市场中，量化交易可以利用汇率的变化来获取收益；在债券市场中，量化交易可以通过分析利率走势来进行投资。总之，量化交易是一种基于计算机程序和数学模型的投资交易方式，具有高效、精准、自动化的特点。它是金融市场中的一种新型交易方式，对于提高交易效率和收益率具有重要的作用。《http://www.noos.cc/1231.html》《http://www.lanzhouweike.com/lz_2908/》《http://www.lanzhouweike.com/lz_2907/》《http://www.lanzhouweike.com/lz_2910/》《http://www.muna.cc/1512.html》《http://www.muna.cc/1513.html》《http://www.muna.cc/1523.html》《http://www.muna.cc/1524.html》

量化管理理论是一种从目标出发，使用科学、量化的手段进行组织体系设计和为具体工作建立标准的理论，它涵盖企业战略制定、组织体系建设、对具体工作进行量化管理等企业管理的各个领域，是一种整体解决企业问题的系统性的量化管理理论。量化管理源起于美国，改革开放后被引入中国。二十世纪八十年代末九十年代初，量化管理被引入学校。而今，量化管理几乎成了科学管理的代名词，凡管理不量化就不科学，于是量化管理被视为管理宝典，在各行各业广泛应用，量化管理呈现出不断泛化之势。本文试图通过对量化管理理论基础的探究，帮助人们更加客观准确地认识和把握量化管理。量化管理理论源于国际先进管理理念和全球著名公司管理实践，是一种系统的管理理论。更多关于量化管理什么意思，进入：https://www.abcgonglue.com/ask/3d912b1615825634.html?zd查看更多内容

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，以数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术、大数据等手段作出投资决策的投资方法。

就是用数据来说话，比如你说一根绳子很长，量化就不能说很长，要说明它有多少米

日常工作生活中所说的“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。其他解释：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。扩展资料量化器设计时将标称幅度划分为若干份，称为量化级，一般为2的整数次幂。把落入同一级的样本值归为一类，并给定一个量化值。量化级数越多，量化误差就越小，质量就越好。例如8位的ADC可以将标称输入电压范围内的模拟电压信号转换为8位的数字信号。量化精度指可以将模拟信号分成多少个等级，量化精度越高，所采集到的信号与原始信号越近似。在雷达、图像处理等技术里取得采样值后，要对数据进行量化。量化后的数值与原来的采样值是有误差的，这个数值就是量化精度。量化精度越高，量化值与采样值之间的误差就越小，所采集的数据更能真实的反应实际情况。量化过程存在量化误差，在还原信号的D/A转换后，这种误差作为噪声再生，称为量化噪声。增加量化位数能够把噪声降低到无法察觉的程度，但随着信号幅度的降低，量化噪声与信号之间的相关性变得更加明显。

量化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。通过量化的操作，能够为信息使用人反映数据变化的趋势。除了将量化用于对信号的转换，量化的方法也会用于对社会客体属性的数量化进行反映，通过变数、指数、指示器来说明社会客体的属性和最简单的关系。

量化是什么意思:就是把工作细细的分成能用数字记录和表示的条条,用以衡量工作的效率、好坏、成绩。

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。量化汉语拼音：liàng huà英文: Quantisation / Quantization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，完成任务……拓展资料造句1. 做一个勇敢的人，用自己生命的力量化解生活中的遗憾。2. 行销业绩能提升的关键：每天要定出必须完成的量化限额。3. 凡是量化，必须按时完成；凡是完成，必须要提交结果。4. 凡是重要工作，必须要做计划；凡是计划，必须要量化。5. 他认为美联储的量化宽松政策为"以邻为壑"的货币贬值策略，实际上是在从其它经济体窃取增长。

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。或把输入信号幅度连续变化的范围分为有限个不重叠的子区间（量化级），每个子区间用该区间内一个确定数值表示，落入其内的输入信号将以该值输出，从而将连续输入信号变为具有有限个离散值电平的近似信号。相邻量化电平差值称为量化阶距，任何落在大于或小于某量化电平分别不超过上一或下一量化阶距一半范围内的模拟样值，均以该量化电平表示，样值与该量化电平之差称为量化误差或量化噪声。扩展资料当模拟样值超过可量化的范围时，将出现过载。过载误差常会大大超过正常量化噪声。量化可分为均匀量化和非均匀量化两类。前者的量化阶距相等，又称为线性量化，适用于信号幅度均匀分布的情况。后者量化阶距不等，又称为非线性量化，适用于幅度非均匀分布信号(如语音)的量化，即对小幅度信号采用小的量化阶距，以保证有较大的量化信噪比。对于非平稳随机信号，为适应其动态范围随时的变化，有效提高量化信噪比，可采用量化阶距自适应调整的自适应量化。在语音信号的自适应差分脉码调制(ADPCM)中就采用这种方法。通过量化进而实现编码，是数字通信的基础。广泛用于计算机、测量、自动控制等各个领域。例如，经过抽样的图像，只是在空间上被离散成为像素(样本)的阵列。而每个样本灰度值还是一个由无穷多个取值的连续变化量，必须将其转化为有限个离散值，赋予不同码字才能真正成为数字图像。参考资料来源：百度百科-量化

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。扩展资料：量化的分类按照量化的维数分，量化分为标量量化和矢量量化。标量量化是一维的量化，一个幅度对应一个量化结果。而矢量量化是二维甚至多维的量化，两个或两个以上的幅度决定一个量化结果。以二维情况为例，两个幅度决定了平面上的一点。而这个平面事先按照概率已经划分为N个小区域，每个区域对应着一个输出结果（码书，codebook）。由输入确定的那一点落在了哪个区域内，矢量量化器就会输出那个区域对应的码字（codeword）。矢量量化的好处是引入了多个决定输出的因素，并且使用了概率的方法，一般会比标量量化效率更高。

汉语拼音：liàng huà英文: Quantisation / Quantization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。经过抽样的图像，只是在空间上被离散成为像素(样本)的阵列。而每个样本灰度值还是一个由无穷多个取值的连续变化量，必须将其转化为有限个离散值，赋予不同码字才能真正成为数字图像。这种转化称为量化。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，完成任务……

在数字信号处理领域，量化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。注意离散信号并不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。 例如CD音频信号就是按照44100Hz的频率采样，按16比特量化为有着65536（=）个可能取值的数字信号。 量化就是将模拟声音的波形转换为数字，表示采样值的二进制位数决定了量化的精度。量化的过程是先将整个幅度划分成有限个小幅度（量化阶距）的集合，把落入某个阶距内的样值归为一类，并赋予相同的量化值。在上面的陈述中，若令等于 0，从而忽略掉比特率约束，或等价地假设要用定长码（FLC）而非用变长码（或其他熵编码法，如算术编码在率失真上就比定长码好）来表示量化数据，这个最优化问题就简化为了只需最小化失真的问题了。级量化器产生的索引可以用比特/符号的定长码。例如当256 阶时，定长码的比特率为 8 比特/符号。由于这个原因，这样的量化器有时称作8比特量化器。不过使用定长码消除了压缩改进，但可以通过更好的熵编码来改善。假设阶定长码，率失真最小化问题可以简化为失真最小化问题。简化的问题可以陈述为：给定一个概率密度函数为的信源，并约束量化器必须仅使用个分类区域，求得决策边界与重建层级来最小化得到的失真.对上述问题求最优解得到的量化器有时叫做MMSQE（最小均方量化误差）解，而得到的概率密度函数最优化的（非均匀）量化器叫做Lloyd–Max量化器，是用独立发现迭代方法从和求解两组联立方程的两个人来命名的，如下：,会将阈值置于每对重建值的中点，而会让重建值位于其相关分类区间的质心（条件期望值）。Lloyd方法I算法，最初于1957提出，并可以直接推广到用于向量数据。这个推广会得到Linde–Buzo–Gray（LBG）或K-平均分类器最优化方法。此外，此方法还可以进一步推广到对向量数据包含一个熵约束。量化与数据压缩量化在有损数据压缩中起着相当重要的作用。很多情况下，量化可以被当作将有损数据压缩同无损数据压缩相区别的标志之一。量化的目的通常是为了减少数据量。一些压缩算法，例如MP3和Vorbis，以有选择地丢弃部分数据作为压缩的一种方法，这种手段可以被认为是量化的过程也可以被看作是一种有损压缩的形式。JPEG是一种利用了量化的图像有损压缩。JPEG的编码过程对原始的图像数据作离散余弦变换，然后对变换结果进行量化并作熵编码。通过量化可以降低变换值的精度，从而减少图像的数据量。当然，精度的损失意味着图像质量的下降。然而图像的质量可以通过量化位数的选择加以控制。例如，JPEG在每像素3比特的精度下得到的图像质量还让人可以接受的，相对于PCM抽样得到的每个像素24比特的原始图像来说，数据量大大下降了。现代压缩技术通常以量化输出的信息熵，而不是输出值集合的大小度量信息量的多少。

量化资产，是指如果原所在的企业原来是集体所有制，后来进行股份制改造，作为企业的一员，自然会得到一些企业的股份，然而这些股份不能以现金的方式发给企业员工，而是把企业的所得资产，如地皮、厂房、设备等，划分成股，然后分配给每名职工的资产。在谈量化资金之前，先看什么是量化投资。量化投资是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。简单理解，量化投资是由一群精通数学、统计学、计算机的学霸们，他们去找看似没有规律的股票市场中运行的规律，然后搭建投资模型，最后按照其方法去投资，所以量化资金就是买量化基金的钱。

量化定义汉语拼音：liàng huà英文: Quantisation / Quantization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，完成任务……

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。量化汉语拼音：liàng huà英文: Quantisation / Quantization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，完成任务……拓展资料造句1. 做一个勇敢的人，用自己生命的力量化解生活中的遗憾。2. 行销业绩能提升的关键：每天要定出必须完成的量化限额。3. 凡是量化，必须按时完成；凡是完成，必须要提交结果。4. 凡是重要工作，必须要做计划；凡是计划，必须要量化。5. 他认为美联储的量化宽松政策为"以邻为壑"的货币贬值策略，实际上是在从其它经济体窃取增长。

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、哥伦比亚大学著名教授伊曼纽尔·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。

在数字信号处理领域，量化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。

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。扩展资料：量化的分类按照量化的维数分，量化分为标量量化和矢量量化。标量量化是一维的量化，一个幅度对应一个量化结果。而矢量量化是二维甚至多维的量化，两个或两个以上的幅度决定一个量化结果。以二维情况为例，两个幅度决定了平面上的一点。而这个平面事先按照概率已经划分为N个小区域，每个区域对应着一个输出结果（码书，codebook）。由输入确定的那一点落在了哪个区域内，矢量量化器就会输出那个区域对应的码字（codeword）。矢量量化的好处是引入了多个决定输出的因素，并且使用了概率的方法，一般会比标量量化效率更高。

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。量化汉语拼音：liàng huà英文: Quantisation / Quantization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，完成任务……拓展资料造句1. 做一个勇敢的人，用自己生命的力量化解生活中的遗憾。2. 行销业绩能提升的关键：每天要定出必须完成的量化限额。3. 凡是量化，必须按时完成；凡是完成，必须要提交结果。4. 凡是重要工作，必须要做计划；凡是计划，必须要量化。5. 他认为美联储的量化宽松政策为"以邻为壑"的货币贬值策略，实际上是在从其它经济体窃取增长。

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。信号的采样和量化通常都是由ADC实现的。量化的分类：按照量化级的划分方式分，有均匀量化和非均匀量化。均匀量化：ADC输入动态范围被均匀地划分为2^n份。非均匀量化：ADC输入动态范围的划分不均匀，一般用类似指数的曲线进行量化。非均匀量化是针对均匀量化提出的，因为一般的语音信号中，绝大部分是小幅度的信号，且人耳听觉遵循指数规律。为了保证关心的信号能够被更精确的还原，我们应该将更多的bit用于表示小信号。

指完成目标或任务的情况或者是完成目标或任务多少的意思。日常工作生活中所说的“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。相关介绍：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。经过抽样的图像，只是在空间上被离散成为像素（样本）的阵列。而每个样本灰度值还是一个由无穷多个取值的连续变化量，必须将其转化为有限个离散值。赋予不同码字才能真正成为数字图像。这种转化称为量化。在数字信号处理领域，量化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。

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

量化思维就是在量化心理作用下，大脑对未知事物物理化学变化过程的进行分析，并建立特征参数之间平衡关系的思考行为过程。现实应用如下：1、制定详细的蓝图：目标明确。2、在一开始就以客户为中心：结果明确。3、设定优先业务及确立盈利策略：业务明确。4、从现有机遇入手获取阶段性成果：计划明确。5、 根据反馈的结果创建纠错机制：监督明确。扩展资料：定量思维的特征：定量思维是思维过程中分析与综合的一个基本依据。量化是从数量上揭示客体特征，及说明确定特征之间属性的一种形式。自然界和人类社会中的各种事物在数量上的变化，都是事物发生质变的基础。因此，运用测量方法从数量上对客观事物进行比较、分类、抽象、概括，是思维的重要内容和条件。但量只是事物的一种特征，借助于数量的变化去说明一切，过分夸大定量思维，单纯地以数量变化定是非，忽视数量变化本身的定性分析，以及由于数量比较中的可比与不可比因素，会降低定量思维的科学作用。宣传舆论中定量思维的科学性直接关系新闻报道的真实性和可信度。参考资料来源：百度百科—定量思维

在数字信号处理领域，量化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。在股票交易中，量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

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所谓编码，就是用一组二进制码组来表示每一个有固定电平的量化值

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。简单理解量化投资是由一群精通数学、统计学、计算机的学霸们，他们去找看似没有规律的股票市场中运行的规律，然后搭建投资模型，最后按照其方法去投资，所以量化资金就是买量化基金的钱。按照量化级的划分方式分，有均匀量化和非均匀量化。均匀量化：ADC输入动态范围被均匀地划分为2^n份。非均匀量化：ADC输入动态范围的划分不均匀，一般用类似指数的曲线进行量化。非均匀量化是针对均匀量化提出的，因为一般的语音信号中，绝大部分是小幅度的信号，且人耳听觉遵循指数规律。为了保证关心的信号能够被更精确的还原，我们应该将更多的bit用于表示小信号。常见的非均匀量化有A律和μ率等，它们的区别在于量化曲线不同。拓展资料： 一个普遍的误区是大家都认为量化交易全都是高频交易甚至超高频交易，其实量化资金是有分类区别的：第一类：指数增强类量化，这种策略目的是跑赢追踪的指数如沪深300、中证500，交易频率并不高，基本以一周或一月为单位换手一次。第二类：量化中性类：对做多的股票标的同时融券卖出进行量化对冲。第三类：量化对冲类：通过股指期货或期权等衍生品做对冲进行交易。第四类也是最后一类才是大家所认为的进行高频交易的量化，但是第四类在量化资金中的占比只有10%-20%，第一类占比50%，第二类和第三类占比30%左右。综合来看，现在A股每日成交量中量化资金占比最多就30%-40%，并没有所说的有一半以上那么夸张。_

QA量化社区的优势是什么？1. 纪律性量化交易有着严格的纪律性，这样做可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差。一个好的投资方法应该是一个“透明的盒子”。我们的每一个决策都是有理有据的，特别是有数据支持的。2. 运用套利思维量化交易正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。3. 系统性完备的系统性具体表现为“三多”。首先表现在多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型；其次是多角度，量化交易的核心投资思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；再者就是多数据，就是海量数据的处理。4. 大概率事件这表现为两个方面，一是定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是在实际操作过程中，运用概率分析，提高买卖成功的概率和仓位控制。量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验，并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，实现风险最小化和收益最大化，但往往也会存在一定的潜在风险。