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大數據金融是什么

大數據金融是指集合海量非結構化數據，通過對其進行實時分析和挖掘客戶的交易和消費信息掌握客戶的消費習慣，并準確預測客戶行為，提升金融機構在服務、營銷和風控方面的能力。

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金融量化應用有哪些

1、股票市場分析，通過量化了解證券優劣；2、金融風險管理，通過量化了解企業風險；3、投資組合優化，通過量化找出最優組合；4、市場流動性分析，通過量化了解流動趨勢；5、投資決策支持，通過量化優化決策。

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量化金融指標有哪些

量化金融指標一般包括：1、MA指標，也稱為均線指標；2、CCI指標，即順勢指標；3、EMV指標，即量價合成指標；4、ROC指標，即變動率指標；5、BOLL指標，即布林線指標。

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量化金融場景有哪些

量化金融可適用的場景較廣，如在證券交易、金融衍生品交易、外匯期貨交易中，投資者可以通過量化金融的方式選擇最優的投資組合，從而獲得穩定的投資收益。

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量化金融行業有哪些

與量化金融相關的行業包括定量分析、數據科學分析、風險管理、信息技術分析、金融分析、金融衍生品分析、對沖基金管理、金融貿易、基金管理、資產管理等。量化金融行業是金融領域的一項新興行業。

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量化金融有哪些職位

與量化金融相關的職位一般包括數據科學家、數據工程師、數據分析師、投資組合分析師、定量分析師、量化投資組合經理、風險分析師、風險經理、量化開發人員、量化研究員、定量策略師、衍生品分析師、定量交易員等。

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量化金融有哪些方向

對于有意愿從事量化金融工作的人員，其就職方向包括定量分析、數據科學分析、風險管理、信息技術分析、金融分析、金融衍生品分析、對沖基金管理、金融貿易、基金管理、資產管理等。

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量化金融策略有哪些

1、按交易產品分類，分為股票策略、CTA策略等；2、按盈利模式分類，分為單邊多空策略、套利策略等；3、按策略信號分類，分為多因子策略、均值回歸策略等；4、按交易速度分類，分為高頻策略和非高頻策略。

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金融量化職位有哪些

與金融量化相關的職位包括：1、定量交易員，進行賬戶交易；2、量化研究員，研究開發模型策略；3、量化開發人員，研究編程語言；4、風險分析師，協助企業決策；5、投資組合分析師，為客戶提供可靠的分析報告。

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量化金融指標包括哪些

與量化金融相關的指標一般包括MA（均線）指標、MACD指標、RSI指標、BOLL指標、KDJ指標、單日相對波動指標、Timelags指標等。量化金融所適用的指標與股票市場的技術指標存在一定的共性。

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