非量化指标的分类方法有哪些

非量化指标的分类方法有以下几种：

1. 主观评价法：通过专家或者相关人员的主观判断和评价，将指标进行分类。

2. 等级划分法：将指标按照一定的等级划分成不同的类别，例如将客户满意度分为非常满意、满意、基本满意、不满意等。

3. 归纳法：通过总结和归纳已有的数据，将指标进行分类。

4. 模糊数学法：通过模糊数学中的模糊集合理论来进行分类，将指标分为模糊集合中的不同元素。

5. 层次分析法：通过对指标的层次结构进行分析和划分，将指标进行分类。

需要注意的是，非量化指标的分类方法往往会受到主观因素的影响，因此在使用时需要谨慎，同时也可以结合量化指标进行综合评价。

相关问题

python 量化指标有哪些

Python量化指标有很多，以下是一些常见的：

1. 收益率：包括累计收益率、年化收益率等多种指标。
2. 波动率：包括标准差、年化标准差等多种指标。
3. 夏普比率：以风险调整后的收益率来衡量投资绩效的指标。
4. 最大回撤：指投资组合在任意时点开始到结束期间内，净值从峰值下跌到最低点的幅度。
5. 时间加权收益率：对于不同时间段的投资，考虑到各时间段所占比重，计算加权平均的收益率。
6. 信息比率：衡量投资组合与基准组合相比的主动管理水平。
7. 正确率、错误率等：用于构建分类模型等情况下的指标。

以上仅是一小部分常见的量化指标，实际上还有很多其他指标可以用于量化分析，具体选择哪些指标还需要视具体情况而定。

金融量化分析的维度有哪些

金融量化分析可以从多个维度来进行分类和研究，以下是一些常见的维度：

1. 投资领域：包括股票、债券、期货、期权、外汇等。
2. 时间尺度：可以分为长期、中期和短期分析。
3. 统计方法：包括时间序列分析、回归分析、卡方检验、方差分析、贝叶斯统计等。
4. 策略类型：如趋势跟随策略、均值回归策略、套利策略等。
5. 数据来源：可以是历史数据、实时数据、基本面数据、技术指标数据等。
6. 风险控制：包括头寸管理、止损和止盈、波动率控制等。
7. 交易频率：可以是高频交易、日内交易、周交易、月交易等。
8. 交易市场：可以是国内市场、海外市场等。

以上仅列举了一些常见的维度，金融量化分析在实际应用中可能还存在其他的分类方式。