量化分析同济乔博士的《量化分析海龟训练营》课程AI量化投资版块主要讲了什么内容？

量化分析的定义

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。

量化分析的特性是什么?量化分析在商业运作中起什么作用?请举例~~~

笨蛋，量化分析就是定量分析，答案自己找。

赶紧给分，有什么不懂的找郑老师方老师都可以。

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什么是定量研究？ 　　定量研究一般是为了对特定研究对象的总体得出统计结果而进行的。

定性研究具有探索性、诊断性和预测性等特点，它并不追求精确的结论，而只是了解问题之所在，摸清情况，得出感性认识。

定性研究的主要方法包括： 与几个人面谈的小组访问，要求详细回答的深度访问，以及各种投影技术等。

在定量研究中，信息都是用某种数字来表示的。

在对这些数字进行处理、分析时，首先要明确这些信息资料是依据何种尺度进行测定、加工的，史蒂文斯（S. S. Stevens）将尺度分为四种类型，即名义尺度、顺序尺度、间距尺度和比例尺度。

[编辑]定量研究的四种测定尺度及特征 　　名义尺度所使用的数值，用于表现它是否属于同一个人或物。

　　顺序尺度所使用的数值的大小，是与研究对象的特定顺序相对应的。

例如，给社会阶层中的上上层、中上层、中层、中下层、下下层等分别标为“5、4、3、2、1”或者“3、2.5、2、1.5、1”就属于这一类。

只是其中表示上上层的5与表示中上层的4的差距，和表示中上层的4与表示中层的3的差距， 并不一定是相等的。

5、4、3 等是任意加上去的符号，如果记为 100、50、10 也无妨。

　　间距尺度所使用的数值，不仅表示测定对象所具有的量的多少，还表示它们大小的程度即间隔的大小。

不过，这种尺度中的原点可以是任意设定的，但并不意味着该事物的量为“无”。

例如，O°C 为绝对温度 273°K，华氏32°F。

　　名义尺度和顺序尺度的数值不能进行加减乘除，但间距尺度的数值是可以进行加减运算的。

然而，由于原点是任意设定的，所以不能进行乘除运算。

例如，5℃和 10℃之间的差，可以说与15℃和20℃之间的差是相同的， 都是5°C。

但不能说 20℃就是比5℃高4倍的温度。

　　比例尺度的意义是绝对的，即它有着含义为“无”量的原点0。

长度、重量、时间等都是比例尺度测定的范围。

比例尺度测定值的差和比都是可以比较的。

例如：5分钟与10 分钟之间的差和10分钟与15分钟之间的差都是5 分钟，10 分钟是2分钟的5倍。

比例尺度可以进行加减乘除运算。

　　下表是以上四种尺度的特征汇总表。

在市场营销研究中，很多内容或研究项目都不具备比例尺度或间距尺度的条件，应注意在处理这些问题时，不要出现失误。

　　四种测定尺度及其特征 尺度 允许的变量转换 允许的四则运算 允许的统计计算 在市场营销中的应用举例 名义 y=f(x) f(x)为对应 —— 百分比排列顺序卡方测定 给属于特定群体的事物编号（男女、职业、商店种类、产品种类、品牌、销售区域等） 顺序 y=f(x) f(x)只增加 —— 中位数百分位顺序相关符号测定集合测定 对产品、企业的意见、态度（非常好、好、不好说、坏、非常坏），比较几种品牌的喜好程度，购买者的社会阶层等 间距 y=a+bx B>0 加减 范围算术平均均差标准差　t-检验 F-检验 利用五等级法、七等级法测对产品或企业的意见、态度。

比例 y=ax a>0 加减乘除 几何平均调和平均变动系数 消费者的年龄、收入、顾客量、销售数量，销售金额 [编辑]定性研究与定量研究的区别 　　定性研究（qualitativeresearch）和定量研究（quantitativeresearch）的根本性区别有三点： 　　首先，两种方法所依赖的哲学体系（philosophyofreality）有所不同。

作为定量研究，其对象是客观的、独立于研究者之外的某种客观存在物；而作为定性研究，其研究对象与研究者之间的关系十分密切，研究对象被研究者赋予主观色彩，成为研究过程的有机组成部分。

定量研究者认为，其研究对象可以像解剖麻雀一样被分成几个部分，通过这些组成部分的观察可以获得整体的认识。

而定性研究者则认为，研究对象是不可分的有机整体，因而他们检视的是全部和整个过程。

　　第二，两种研究方法在对人本身的认识上有所差异。

量化研究者认为，所有人基本上都是相似的；而定性研究者则强调人的个性和人与人之间的差异，进而认为很难将人类简单地划归为几个类别。

　　第三，定量研究者的目的在于发现人类行为的一般规律，并对各种环境中的事物作出带有普遍性的解释；与此相反，定性研究则试图对特定情况或事物作特别的解释。

换言之，定量研究致力于拓展广度，而定性研究则试图发掘深度。

　　由于方法论上的不同取向，导致了在实际应用中定量方法与定性方法明显的差别。

这主要体现在如下几个方面： 　　1、研究者的角色定位（roleoftheresearch）。

定量研究者力求客观，脱离资料分析。

定性研究者则是资料分析的一部分。

对后者而言，没有研究者的积极参与，资料就不存在。

　　2、研究设计（design）。

定量研究中的设计在研究开始前就已确定。

定性研究中的计划则随着研究的进行而不断发展，并可加以调整和修改。

　　3、研究环境（setting）。

定量研究运用实验方法，尽可能地控制变数。

定性研究则在实地和自然环境中进行，力求了解事物在常态下的发展变化，并不控制外在变数。

　　4、测量工具（measurement）。

定量研究中，测量工具相对独立于研究者之外，事实上研究者不一定亲自从事资料筹集工作。

而在定性研究中，研究者本身就是测量工具，任何人都代替不了他。

　　5、理论建构（theorybuilding）。

定量研究的目的在于检验理论的正确性，最终结果是支持或者反对假设。

定性研究的理论则是研究过程的一部分，是“资料分析的结果”（datadriven）。

同济乔博士的《量化分析海龟训练营》课程AI量化投资版块主要讲了什么内容？

【量化分析海龟训练营】课程中AI量化投资版块一共就九课,主要内容：机器学习、支持向量机、递归神经网络、BP神经网络、深度化学习、无监督学习、自然语义分析等，同时知识点也结合了相应的案例分析。