量化的研究方法有

① 用研方法論基礎篇-量化研究

比起理念、思想，還是方法論比較接地氣也容易懂，所以就從方法論開始吧！

內容基於平時自己看的書和網上的資料什麼的，還有自己的感受和理解。

基礎篇主要是想總結下跟心理學聯系比較密切的方法，因為熟悉一些所以好下手，那就開始吧！

量化研究在用戶研究中數據收集階段採用的較多，主要包括問卷調查、實驗法、眼動等世攜。

1.問卷調查

問卷調查是以問卷的形式向人們提出問題，收集口頭或書面的信息。

優點是准確，簡單，客觀，真實，反饋迅速，可信度高等。這一方法可以針對大量受訪者同時進行；因此，此方法可在相對較短的時間內收集大量信息。

在用戶研究領域，研究人員可以通過設計一系列的問題，收集數據、研究行為、態度和其他信息，尤其是有關用戶態度、價值和其他問題出發點、需求、滿意度的信息。

該方法的兩個關鍵點是問卷的設計和問卷的調查實施。

1.1問卷的設計

問卷的組成部分主要有：調查題目、前言、導語、個人信息、數據、問題及回答

問題的形式可以有開放式、封閉式和後續相關問題；問題應避免傾向性和誘導性，不使用否定形式。

問題的順序應該有邏輯，先易後難、先事實後態度、先封閉後開放；題目數量最好限制在20分鍾內完成。

封閉式問題的答案選卜芹項應該注意：符合實際、窮盡和互斥、前後對稱。

在正式調查之前需要進行試測，可使用30-50份，檢驗可信度和有效性，並發現不足。

1.2問卷的調查實施

或者叫問卷的發放與回收處理。

問卷的派發方式要能引起受訪者的關注和重視。可以在用戶群中或者通過團隊的親友使用滾雪球式的抽樣方法。

調查前要說明調查目的和作答方式。可以放在問卷的前言、導語部分。

調查實施過程中，要按照預先設定的要求填寫問卷，嚴格檢查問卷回答質量，保證研究項目中有效問卷的數量。對於不符合要求的問卷要進行剔除。

數據的處理分析常用SPSS軟體，進行頻率分析、描述分析、交叉頻率分析以及聚類、因素分析、方差分析等等。

可以使用SPSS或excel繪製成圖表。

干貨內容推薦： 怎樣設計一份好的調查問卷  

2.實驗法

實驗法是心理學的支柱啊。

通過操縱自變數，在控制額外變數的情況下，觀察因變數的變數，從而考察自變數與因變數之間的因果關系。基本的邏輯思路應該都是一樣的。

那麼在用研領域，自變數就應該是產品的改變，因變數呢可以是用戶的行為數據（流失率、訪問量啦）、用戶搜弊伏的滿意度以及在可用性測試中用戶的表現了。

A/B測試應該可以說是實驗法的一種變式。

3.眼動

眼動用的比較多的主要是在於界面、外觀的設計。

現代眼動儀器的工作原理是通過記錄角膜對紅外線反射路徑的變化，計算出眼睛的運動過程，並推算出注視位置。

可以有效的了解用戶的行為習慣（比如瀏覽習慣）、評估設計結果，由於其結果簡單明了和技術的新奇性，可以使結果推廣更簡單粗暴。

注意事項：在定量眼動儀研究中的每個單元採用至少 20 名應試者。

期待能有機會親自執行一次眼動研究。

② 定量研究方法主要包括什麼方法

1、調查法

調查法是一種古老的研究方法，是指為了達到設想的目的，制定某一計劃全面或比較全面地收集研究對象的某一方面情況的各種材料，並作出分析、綜合，得到某一結論的研究方法。

2、相關法

相關法是指經由使用相關系數而探求變數間關系的研究方法。相關研究的主要目的，是在確定變數之間關系的程度與方向。變數關系的程度，有完全相關、高相關、中等相關、低相關或零相關等；而變數關系的方向有正相關和負相關等。

3、實驗法

實驗法是指操縱一個或一個以上的變數，並且控制研究環境，藉此衡量自變數與因變數間的因果關系的研究方法。實驗法有兩種，一種是自然實驗法，另一種是實驗室實驗法。

(2)量化的研究方法有擴展閱讀：

定量研究方法的測定尺度及特徵：

1、名義尺度

所使用的數值，用於表現它是否屬於同一個人或物。

2、順序尺度

所使用的數值的大小，是與研究對象的特定順序相對應的。

3、間距尺度

所使用的數值，不僅表示測定對象所具有的量的多少，還表示它們大小的程度即間隔的大小。

4、比例尺度

其意義是絕對的，即它有著含義為「無」量的原點0。長度、重量、時間等都是比例尺度測定的范圍。比例尺度測定值的差和比都是可以比較的。

參考資料來源：網路-定量研究

③ 什麼叫量化研究方法

量化啟芹研究方法是指悄春畢在研究的領域引進可測量方法，並得出准確結森運果。

定量研究是與定性研究相對的概念，要考察和研究事物的量，就得用數學的工具對事物進行數量的分析，這就叫定量的研究，也稱量化研究，是社會科學領域的一種基本研究範式，也是科學研究的重要步驟和方法之一。

④ 量化投資的主要方法和前沿進展

量化投資是通過計算機對金融大數據進行量化分析的基礎上產生交易決策機制。設計金融數學和計算機的知識和技術，主要有人工智慧、數據挖掘、小波分析、支持向量機、分形理論和隨機過程這幾種。
1．人工智慧
人工智慧（Artificial Intelligence，AI）是研究使用計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、製造類似於人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智慧將涉及計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科，可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇，人工智慧與思維科學的關系是實踐和理論的關系，人工智慧是處於思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。
從思維觀點看，人工智慧不僅限於邏輯思維，還要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智慧的突破性發展，數學常被認為是多種學科的基礎科學，因此人工智慧學科也必須借用數學工具。數學不僅在標准邏輯、模糊數學等范圍發揮作用，進入人工智慧學科後也能促進其得到更快的發展。
金融投資是一項復雜的、綜合了各種知識與技術的學科，對智能的要求非常高。所以人工智慧的很多技術可以用於量化投資分析中，包括專家系統、機器學習、神經網路、遺傳演算法等。
2．數據挖掘
數據挖掘（Data Mining）是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又是潛在有用的信息和知識的過程。
與數據挖掘相近的同義詞有數據融合、數據分析和決策支持等。在量化投資中，數據挖掘的主要技術包括關聯分析、分類/預測、聚類分析等。
關聯分析是研究兩個或兩個以上變數的取值之間存在某種規律性。例如，研究股票的某些因子發生變化後，對未來一段時間股價之間的關聯關系。關聯分為簡單關聯、時序關聯和因果關聯。關聯分析的目的是找出資料庫中隱藏的關聯網。一般用支持度和可信度兩個閾值來度量關聯規則的相關性，還不斷引入興趣度、相關性等參數，使得所挖掘的規則更符合需求。
分類就是找出一個類別的概念描述，它代表了這類數據的整體信息，即該類的內涵描述，並用這種描述來構造模型，一般用規則或決策樹模式表示。分類是利用訓練數據集通過一定的演算法而求得分類規則。分類可被用於規則描述和預測。
預測是利用歷史數據找出變化規律，建立模型，並由此模型對未來數據的種類及特徵進行預測。預測關心的是精度和不確定性，通常用預測方差來度量。
聚類就是利用數據的相似性判斷出數據的聚合程度，使得同一個類別中的數據盡可能相似，不同類別的數據盡可能相異。
3．小波分析
小波（Wavelet）這一術語，顧名思義，小波就是小的波形。所謂「小」是指它具有衰減性；而稱之為「波」則是指它的波動性，其振幅正負相間的震盪形式。與傅里葉變換相比，小波變換是時間（空間）頻率的局部化分析，它通過伸縮平移運算對信號（函數）逐步進行多尺度細化，最終達到高頻處時間細分，低頻處頻率細分，能自動適應時頻信號分析的要求，從而可聚焦到信號的任意細節，解決了傅里葉變換的困難問題，成為繼傅里葉變換以來在科學方法上的重大突破，因此也有人把小波變換稱為數學顯微鏡。
小波分析在量化投資中的主要作用是進行波形處理。任何投資品種的走勢都可以看做是一種波形，其中包含了很多噪音信號。利用小波分析，可以進行波形的去噪、重構、診斷、識別等，從而實現對未來走勢的判斷。
4．支持向量機
支持向量機（Support Vector Machine，SVM）方法是通過一個非線性映射，把樣本空間映射到一個高維乃至無窮維的特徵空間中（Hilbert空間），使得在原來的樣本空間中非線性可分的問題轉化為在特徵空間中的線性可分的問題，簡單地說，就是升維和線性化。升維就是把樣本向高維空間做映射，一般情況下這會增加計算的復雜性，甚至會引起維數災難，因而人們很少問津。但是作為分類、回歸等問題來說，很可能在低維樣本空間無法線性處理的樣本集，在高維特徵空間中卻可以通過一個線性超平面實現線性劃分（或回歸）。
一般的升維都會帶來計算的復雜化，SVM方法巧妙地解決了這個難題：應用核函數的展開定理，就不需要知道非線性映射的顯式表達式；由於是在高維特徵空間中建立線性學習機，所以與線性模型相比，不但幾乎不增加計算的復雜性，而且在某種程度上避免了維數災難。這一切要歸功於核函數的展開和計算理論。
正因為有這個優勢，使得SVM特別適合於進行有關分類和預測問題的處理，這就使得它在量化投資中有了很大的用武之地。
5．分形理論
被譽為大自然的幾何學的分形理論（Fractal），是現代數學的一個新分支，但其本質卻是一種新的世界觀和方法論。它與動力系統的混沌理論交叉結合，相輔相成。它承認世界的局部可能在一定條件下，在某一方面（形態、結構、信息、功能、時間、能量等）表現出與整體的相似性，它承認空間維數的變化既可以是離散的也可以是連續的，因而極大地拓展了研究視野。
自相似原則和迭代生成原則是分形理論的重要原則。它表示分形在通常的幾何變換下具有不變性，即標度無關性。分形形體中的自相似性可以是完全相同的，也可以是統計意義上的相似。迭代生成原則是指可以從局部的分形通過某種遞歸方法生成更大的整體圖形。
分形理論既是非線性科學的前沿和重要分支，又是一門新興的橫斷學科。作為一種方法論和認識論，其啟示是多方面的：一是分形整體與局部形態的相似，啟發人們通過認識部分來認識整體，從有限中認識無限；二是分形揭示了介於整體與部分、有序與無序、復雜與簡單之間的新形態、新秩序；三是分形從一特定層面揭示了世界普遍聯系和統一的圖景。
由於這種特徵，使得分形理論在量化投資中得到了廣泛的應用，主要可以用於金融時序數列的分解與重構，並在此基礎上進行數列的預測。
6．隨機過程
隨機過程（Stochastic Process）是一連串隨機事件動態關系的定量描述。隨機過程論與其他數學分支如位勢論、微分方程、力學及復變函數論等有密切的聯系，是在自然科學、工程科學及社會科學各領域中研究隨機現象的重要工具。隨機過程論目前已得到廣泛的應用，在諸如天氣預報、統計物理、天體物理、運籌決策、經濟數學、安全科學、人口理論、可靠性及計算機科學等很多領域都要經常用到隨機過程的理論來建立數學模型。
研究隨機過程的方法多種多樣，主要可以分為兩大類：一類是概率方法，其中用到軌道性質、隨機微分方程等；另一類是分析的方法，其中用到測度論、微分方程、半群理論、函數堆和希爾伯特空間等，實際研究中常常兩種方法並用。另外組合方法和代數方法在某些特殊隨機過程的研究中也有一定作用。研究的主要內容有：多指標隨機過程、無窮質點與馬爾科夫過程、概率與位勢及各種特殊過程的專題討論等。
其中，馬爾科夫過程很適於金融時序數列的預測，是在量化投資中的典型應用。
現階段量化投資在基金投資方面使用的比較多，也有部分投資機構合券商的交易系統應用了智能選股的技術。

⑤ 量化分析方法有哪些

1、要考察和研究事物的量，就得用數學的工具對事物進行數量彎手的分析，這就叫定量的研究，也稱量化研究，定量研究是社會科學領域的一種基本研究範式，也是科學研究的重要步驟和方法之一。

2、實證研究方法分為量化研究（QuantitativeResearchMethods）、質性研究（QualitativeResearchMethods）（也稱為定量研究和定性研究），及將兩者相結合的混合研究方法(Mixed-MethodsApproach)。

3、量化研究遵循傳統的科學研究方法，包括提埋余嫌出假設、構建模型、創設實驗、收集數據和驗證假設，因此最容易被物理教育者接受毀稿，在學科教育研究領域中最早使用量化研究方法的多是PER研究者。

⑥ 如何用量化方法進行用戶研究

量化--發問卷
作者最近剛完成了畢業論文初稿，做的課題是關於電子紅包的用戶研究，研究影響用戶使用紅包的因素。整個採用了問卷調查+實證研究的模式，簡單點來說就是發量表型問卷後分析數據，進行一些探索性或者驗證性的分析，從而得出一些深層次上的用戶研究的結論。
這個方法最大的有點是：量化。把具體的問題用量表（即常見的1-5分打分）方式量化，進行深層次分析，讓很多用戶「說」出自己也沒意識到的對產品的看法和觀點。本次將以引用論文中調查影響用戶使用移動閱讀產品的原因為例，講述具體方法。

⑦ 定量調查研究方法有哪些

定州悔量調查方法有比率分析法、趨勢分析法、結構分析法、相互對比法、數學模型法。
比率分念野析法是基礎，趨勢分析、結構分析和對比分析等方法是延伸，數學模型法代表了定量分析的發展方向。
在企業管理上，定量分析法是以企冊高正業財務報表為主要數據來源，按照某種數理方式進行加工整理，得出企業信用結果。定量分析是投資分析師使用數學模塊對公司可量化數據進行的分析，通過分析對公司經營給予評價並做出投資判斷。

⑧ 定量研究的方法

定量研究是指通過量化數據的方式來研究某一現象或問題的研究方法。

5、寬毀斗模型研究。

通過建立數學模型，對模型進行分析，來研究某一現象或問題。

⑨ 傳播學定量研究方法包括哪些

調查研究法（通過考察了解客觀情況直接獲取有關材料，並對這些材料進行分析）、內容分析法（對大眾傳播信息如書籍、雜志、電影、廣播和電視等的內容作客觀、系統和量化描述）、實驗法（有目的地控制一定的條件或創設一定的情境，以引起被試的某些心理活動進行研究）、個案研究法（對某一個體在空正碧較長時間里連續進行調查）。

調查研究法：通過抽樣的基本步驟，多以個體為分析單位，通過問卷、訪談等方法了解調查對象的有關咨詢，加以分析來開展研究。

內容分析法：將一種用語言表示而非數量表示的文獻轉換為用數量表示的資料，並將分析的結果用統計數字描述。最初的內容分析主要是針對文字形式的報刊，現已被廣泛應用於社會科學中，成斗舉為一種重要的文獻研究方法。

實驗法：以影響營銷的諸多因素中抽出一二個因素，觀察分析它們與營銷活動的差異。例如，在調查商品清瞎價格對銷售量的影響程度時，就可以在試銷中採用逐步變動價格的辦法來判定價格變動對銷售量的影響。

個案研究法：追蹤研究某一個體或團體的行為的一種方法，它包括對一個或幾個個案材料的收集、記錄，並寫出個案報告。

⑩ 量化分析方法有幾種

量化分析法是對通過定性風險分析排出優先順序的風險進行量化分析。盡管有經驗的風險經理有時在風險識別之後直接進行定量分析，但定量風險分析一般在定性風險分析之後進行。定量風險分析一般應當在確定風險應對計劃時再次進行，以確定項目總風險是否已經減少到滿意。重復進行定量風險分析反映出來的趨勢可以指出需要增加還是減少風險管理措施，它是風險應對計劃的一項依據，並作為風險監測和控制的組成部分。
（一）技術分析法

技術分析法的主要目標是通過對市場的歷史數據的研究，特別是對價格和交易量的研究，來預測價格的變動方向。技術分析法通常分析市場價格圖標，因此技術分析師被稱為「圖表分析專家」。目的在於識別價格模式和市場趨勢，從而試圖預測未來的變化趨勢。技術分析法的原理包括市場行為包容一切信息（技術分析法旨在弄明白投資者對於此類信息的反應），價格以趨勢方式演變，歷史價格趨於重演，並且投資者具有重蹈先前投資者覆轍的特徵。

（二）基本面分析法

基本面分析法重點分析經濟狀態、利率、通貨膨脹、公司收益、公司資產負債表、以及中央銀行和政府的相關政策。

當基本面分析法應用於選股時，通常會結合對經濟整體方向自上而下的分析（宏觀），從而形成對於市場、行業、利率水平以及匯率水平的觀點，並加之運用自下而上的方法對於某隻股票進行分析（微觀）。自下而上的分析往往會忽略在國別以及產業方面的整體配置而關注於單只股票的選擇。根據投資理念和投資過程，自上而下的分析決定了國別和行業的配置；同時，自下而上的分析則決定了某一國家和行業內部的投資配置。

（三）量化分析法

量化（定量）分析法，正如其名，包括運用量化方法、統計模型、數學公式以及演算法來預測市場走向。在戰術型資產配置中一個常見的方法便是使用多因子模型，通過分析估值、動量指標、風險水平、市場情緒、利率、收益率曲線等因素，從而推導出涵蓋股票、債券和外匯市場等不同市場的買入和賣出信號。雖然有一部分戰術型資產配置策略完全是量化模型驅動的，但將量化分析和基本面分析相結合將更具活力，因為這種結合可以將量化信號融合入基本面分析的過程中。

量化分析的不足在於該分析很大程度上是以觀測到的市場價格的歷史關聯性和走勢為基礎。如果上述關聯性和走勢由於市場反轉或市場承壓而引起歷史關聯性發生變化而失效，那麼量化模型可能會在預測拐點過程中失效。量化模型往往也會在出現政權更替或市場結構化改變時失效。