量化数据分析是通过数学模型、统计方法和算法对金融市场进行系统化研究的技术，广泛应用于投资决策、风险评估和策略优化。以下是核心要点：
1. ⚙️ 基础概念
- 定义：利用历史数据构建预测模型，通过编程实现自动化交易
- 核心工具：Python（Pandas/Numpy）、R语言、Excel/VBA
- 关键指标：收益率、波动率、夏普比率、回撤控制
2. 📈 典型应用场景
- 期货套利：通过统计套利模型捕捉价格差异
- 股票筛选：基于财务指标（如PE、ROE）的量化选股
- 风险管理：VaR模型量化市场风险
3. 📚 学习路径推荐
| 阶段 | 内容 | 工具 |
|---|---|---|
| 基础 | Python编程入门 | Jupyter Notebook |
| 进阶 | 金融数据清洗与处理 | Pandas库 |
| 实战 | 回测系统搭建 | Backtrader框架 |