当我们说量化时，我们到底在说什么

区块链的火热同时也带动了量化技术的火热，不少人张口闭口谈着量化，把大家弄的云里雾里的，其实量化并不神秘，今天我们就来扒一扒量化。

什么是量化

量化金融，又称为金融数学，是应用数学的一个分支，主要应用于金融市场的数学建模。

这里有个关键词—建模，什么是建模？建模就是建立模型，那么什么是模型？我们可以将模型比作一个加工车间，原材料就是模型的输入，产品就是模型的输出，而模型就是加工过程。

一般来说，模型是用来解决特定问题的，好比生产车间一样，专注于生产特定产品。在量化问题中，模型的输入就是价格，交易量等数据，模型就是对数据的加工处理过程，输出就是你想得到的特定结果。

比如股神巴菲特就有一套自己的资产定价模型，以公司财报数据作为定价模型输入，经过分析处理得到资产的真实价值，随后根据模型得到的特定结果作为投资依据，当价格低于价值时买入。又比如在区块链投资上，可以将数据输入特定模型，得到买卖点的提示，这些都是量化的应用。

听起来是不是感觉量化好厉害，只要有了模型不就天下无敌了？可惜量化也不是万能的。

量化存在的问题

我们先来看另外一个问题，在欧几里德几何中，确定一个唯一的三角形需要几个条件？应该是3个，两个边长及其夹角。4边形呢，需要5个条件。

又比如我们要攻击一个地面目标，需要知道二维大地坐标，如果要攻击空中或水中目标则需要知道三维大地坐标。随着问题复杂度的提升，我们想要确切求解一个问题需要知道的条件会越来越多。

然而我们不是全知全能的，不可能获取所有的数据，也无法知道所有的必要条件，所以模型往往是简化的，是对真实情况的一种近似。因此模型在实际应用过程中会产生偏差，也就造成了我们所说的概率问题，问题越复杂不确定性变得越大。

更重要的是什么

量化量化，用量来说话。对我们来说，这些被量化后的数据在告诉我们什么，以及我们在得到这些量化结果后该如何行动才是更为重要的。

拿币安最近一期的投票上币结果为例，从这些数据中你能得出什么结论呢？

公链的热度要远远高于alt coin，这个结论能给我们什么样的指导呢？在投资的时候多投公链项目呗！在实际中，这样的例子比比皆是，只要用心观察，勤于思考，我们都会找到自己的机会。

希望今天的文章对你有所帮助。

我是晓潭，搞事情的博士，不止是说说，我真诚的期待与你共同进步！