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量化最新娱乐体验_量化派(2024年12月深度解析)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：话题更新日期：2024-12-01

职称晋升评分表，一文读懂！大家好，今天咱们聊聊职称晋升的那些事儿，特别是量化评分表。很多人可能对这个概念有点模糊，别担心，我来给你们捋一捋。职称的评审方式：定性与定量 𐟓Š 首先，职称的评审方式主要分为两种：定性和定量。定性嘛，就是主要看你的个人经历、工作表现等等，比较主观。而定量呢，就是有一份量化评价标准，根据你的各项指标来打分，相对客观一些。量化评价标准：关键点在哪里？𐟔 不同专业的量化评价标准可能有些差异，但大致上可以分为以下几类：职业道德（敬业爱岗）：这个不用多说，态度端正、热爱工作是基础。学历、资历与资质：包括你的学历、工作年限、技术职务、执业证书等等。科技奖项：国家级、省部级、地市级的科技奖项都能加分不少。专利、标准、论文：这些可是硬指标，尤其是专利和论文的质量和数量。技术水平和工作业绩：这个是重中之重，你的技术水平和实际工作业绩直接影响到你的得分。准备材料的小窍门 𐟓š 在准备材料时，建议大家先找到自己所在专业的政策文件，然后再根据量化评价标准来准备。比如说，如果你是在工程领域，那就重点关注工程项目的完成情况、技术难度和创新点。如果你是医生，那就多展示你在医疗领域的贡献和成果。小贴士：别忘了查漏补缺 𐟕𕯸‍♂️ 不管你是哪个专业，记得一定要仔细检查自己的材料，别漏掉任何一项。毕竟，每一项都能为你加分不少。希望这些小建议能帮到你们，祝大家职称晋升顺利！如果有任何问题，欢迎留言讨论哦！

前周一马上开盘了！根本不用等到明天今天就能预测明天的大概走势！前两天周五的走向就已经能够猜出明天周一的大致走向周五量化资金在上午做出了很好的领跑作用，但在下午迅速迎来小幅度的跳水，说明两股资金对于上涨的分歧比较大，那么这种情绪一定会带到本周一，因为周六，周日也没有出台相关的利好政策所以周一大概率是会下跌的，并且点位会围绕在3260点附近上下起伏，明天的收盘点位一定会控制在3300点以上是为了给周二，周三做更好的下探铺垫！ #热点引擎计划# 素材来源网络,如有侵权,请联系删除。

「吴柳芳账号已解禁」虽谈不上喜欢或不喜欢、鼓励或不鼓励，但我真诚的恭喜吴柳芳维护了自身合法权益！期望通过此事件，能够推动抖音完善封禁规范，即封禁原因勿模棱两可有据可查，封禁处罚可被“量化”与具指！「管晨辰吴柳芳」「前体操冠军擦边争议」

晋升评估量化表：10个关键指标 𐟓Š 晋升评估的量化标准包括以下10个关键指标： 1️⃣ 目标达成率 𐟎ƒ𝥤Ÿ完全达成上级要求的工作目标，保质保量完成任务。 2️⃣ 工作品质 𐟛 ️ 工作过程和结果具有高准确性和高满意度。 3️⃣ 工作效率 ⏱️ 完成工作高效、迅速。 4️⃣ 学习力 𐟓š 坚持主动学习，快速将知识、技能和经验转化为能力提升，进步快，主动与他人分享学习心得和工作体验。 5️⃣ 敬业度 𐟒𜊦•줸š度高，不计个人得失，主动分担团队任务。 6️⃣ 执行力 𐟚€ 对安排的工作执行迅速有效，不推诿拖拉，不抱怨。 7️⃣ 责任感 𐟛᯸ 心态积极，具有极强的责任心，对本职工作认真负责，爱岗敬业。 8️⃣ 团队协作 𐟑劤𙐤𚎥助同事，具有良好的团队合作精神，与人相处友好。 9️⃣ 考勤 𐟕𐯸 违规迟到早退一次扣0.5分，旷工1天扣10分，扣完为止。 𐟔Ÿ 日常行为 𐟚芨�‘Š1次扣2分，严重警告1次扣5分，扣完为止。这些指标综合评估了员工在晋升过程中的表现，为企业提供更客观、公正的晋升依据。

国关专业不学量化？那你可就OUT了！量化研究方法在社会科学领域的重要性不言而喻。在国际关系（IR）学科中，量化研究方法的使用占据了半壁江山。如果你不学量化，那你可能得花更多的时间和精力去研究一个案例。有时候，一个被讨论烂的题目和论点，用一个新的量化方法，可能会让你轻松发表文章和参加会议。以下是一些对文科生来说最重要且初级的量化方法：描述统计 𐟓Š 描述统计就是用简洁的方式总结和组织数据。它包括集中趋势（如平均值、中位数、众数）、离散度（如范围、方差、标准差）和分布形状（如偏度、峰度）等指标。描述性统计还涉及通过图表、图形和表格对数据进行可视化，常见的图形技术包括直方图、条形图、饼图、散点图和箱线图。双变量相关性 𐟒‘ 对于正态分布的变量，可以考虑Pearson相关系数；非正态分布或具有有序关系的变量，可以考虑Kendall的tau-b或Spearman。相关系数的值范围为-1（完全负相关）和+1（完全正相关）。值为0表示没有线性关系。在考虑是否具有线性关系时，可以创建一个散点图来验证变量之间是否具有线性关系。在SPSS程序中可以在散点图中添加一条线性拟合线，来判断Pearson双变量的线性关联。多元线性回归分析 𐟓ˆ 回归线分析是一种非常有用的量化研究方法。我们想要预测的变量为因变量，用来预测因变量值的变量称为自变量。假设两者之间具有线性关系。最基础的公式是y=b0+b1x1。b是回归系数，用于量化因素与结果之间的关联。但b的数值大小不重要，最重要的是p value，必须要具有统计学意义（显著性）。当你的p value足够小（0.05），一般你就可以跟教授说你找到了自变量和因变量之间存在的关联了。数据分析软件 𐟒𛊩™䤺†以上的统计知识外，学会使用数据分析/图表软件也非常重要，几乎直接决定有没有机会在实际场景中用到以上知识。像是STATA、SPSS、SAS都是有“傻瓜模式”的软件，几乎直接上手，然后R和Python也非常实用，不会码的同学可以让ChatGPT来干脏活。最后可视化的软件我比较喜欢tableau！以上软件在各视频平台都有许多博主倾情教学。我记得我大三时候看过一篇研究民族主义的论文，其中就运用了回归线分析看民族主义与哪些因素有关，作者设计了几种模型，囊括了不同的自变量，最后根据具有统计学意义的p value得出了民族主义与哪些因素有关。

初创量化团队？先磨练自己！如果你正在考虑组建一个初创量化团队，先别急着动手，先听听我的建议吧。自己摸索成功的几率其实不高，原因有以下几点：专业背景很重要 𐟓š 首先，你得有足够的专业背景。如果你的专业和数学、计算机、统计等没有太大关系，那你需要走的路还很长。没有扎实的基础，你很难在量化交易领域站稳脚跟。团队成员的素质 𐟑动‡ꥷ𑤸懂行，招的人就成了关键。举个例子，你辛苦调研了一番，找到一个80分的交易软件，结果招来的人觉得60分的软件更好用。为什么呢？因为他没接触到更高维度的信息。你放弃了80分，结果整个团队都被拖下水。所以，找团队成员时一定要慎重。基础IT架构和策略 𐟒𛊥ˆ创量化团队最重要的是基础IT架构和初始策略。如果你自己没有想法，那团队的上限就取决于你招的人的上限，这样太随机太不稳定了。你需要有一个清晰的策略和明确的IT架构，才能更好地发展。逐步学习和实践 𐟧 更可行的方法是你有成熟的想法（策略），找个具有量化思维的IT工程师（也可以自己学），一起写个程序来检验你的想法，然后不断改进。这个过程需要不断学习和摸索，不断掉坑填坑。经过3年左右的磨练，基本上可以赚钱了，再考虑一下需要招一些什么人来补充自己的什么短板。年轻人要踏实 𐟑㊥𙴨𝻤𚺨😦˜器实一点好，不要动不动就组团队，很费钱的。留着钱给自己“加红加蓝”不好么？有些关注我的朋友经常会私信问我新手如何入门，请参考以上第四点。希望这些建议能帮到你，祝你早日在量化交易领域取得成功！

留学文书量化背景：招生官无法抗拒！在留学申请中，文书写作是展示个人背景和经历的重要环节。𐟓 通常，我们会在文书中提到自己的学术背景和实践经验。例如，可能会写到：“我学习了丰富的知识，为适应该项目打下了坚实的基础。”或者“我有多年的语文教学经验，主要负责小学低年级的语文教学，包括课堂讨论、作业批改等工作。” 𐟤” 这样的描述看似合理，但可能缺乏具体的量化数据来支持。招生官可能会觉得这样的描述过于笼统，缺乏说服力。那么，如何让招生官对你的背景和经历留下深刻印象呢？关键在于量化你的文书！量化文书的好处是显而易见的。首先，它让招生官能够快速捕捉到你的关键数据，了解你在学术和实践方面所取得的成就。其次，量化文书使你的经历更加具体和可信，而不是用一个模糊的“很多”或“丰富”来概括。 𐟓Š 举个例子，如果你在优化前的文书中写道：“我有多年的语文教学经历，主要承担小学生语文课程的讲授任务，组织课堂讨论。还有承担课程辅导和答疑，作业和考卷批改等工作。”那么，优化后的版本可能是：“从毕业到现在，我已经有超过六年的一线语文教学经验。作为学科的负责人，我主要负责小学三至六年级的教学和设计任务。在六年期间内，我设计了超过二十次的教学方案，并有八份教案获得了校级一等奖和区级二等奖等荣誉。我还非常重视课堂讨论环节，积极采用情境式教学法和任务型教学法，让13名同学在一学期内进步了超过10分，获得了家长98%的认可度。” 𐟓ˆ 通过这样的量化描述，你的文书不仅更加具体和可信，还能让招生官对你的能力和潜力留下深刻印象。记住，量化你的文书，让你的背景和经历在众多申请者中脱颖而出！𐟌Ÿ

朴素逻辑+量化，如何懂市场？ 𐟓š 金融工程，或者叫数理金融，本质上是一种朴素的逻辑。它的核心在于找到最符合实际情况的数学模型，通过这些模型来推演和刻画市场的整体决策过程。这样，我们就能更全面地理解和预测市场。朴素逻辑的局限性 𐟓– 首先，人们在做出投资决策时，往往会综合考虑各种因素，无论是意识到的还是无意识的。比如，期权的价格是通过市场买卖形成的。人们在买卖期权时，已经考虑了行权价、现价、期限、标的未来波动率、利率等因素，从而形成了期权价格。因此，期权价格隐含着人们对未来波动率的预期。我们需要找到好的数学模型来刻画这一机理。深入学习的重要性 𐟧 虽然数理金融的根本逻辑是朴素的，但我们不能仅仅依赖这种朴素逻辑。我们需要更深入地学习数理金融，掌握更强大的工具。这将极大地加深我们对金融市场的理解，激发我们更广泛的思考和创新。理论知识的不足会限制创新 𐟚늊理论知识的不足会极大限制我们的创新性。它会影响我们产出的持久性和延展性，导致后劲不足。无论是固定收益、证券、衍生品还是保险，最好都深入学习一下。触类旁通的力量 𐟌 触类旁通在促进创新中起根本性作用。一旦触类旁通了，思维就活跃了。其实这就是联系的能力，广泛联系的能力。在数学上，这种能力也极为重要。总之，我们不能只凭借朴素的逻辑来做量化金融。我们需要更深入的学习和更强大的工具来全面理解和预测市场。

数字化时代的机遇与挑战：从1到X的转变数字，作为人类对现实世界量化认知的一种方式，实际上是将现实世界的各种模拟量通过量化采样转化为数字空间中的投射。实体世界的数量是连续的，可以用实数来表示，而计算机中的数字空间则是分散的，通常用整数和小数来表示，这就是数字量。数字化是一个从质变到量变的过程。如何将不确定的X转化为现实生活中的1，这是一个关键问题。书中详细剖析了数字化起源、数字化愿景以及数字化转型的实施路线图，分别对应“悟道”、“布道”和“践道”三个阶段。有了初步的规划，数字化的营销变得尤为重要，这时需要不断的创新策略来支撑数字化的运转。虽然数字化带来了翻天覆地的变化和体验，但归根结底，这一切都源于人才的培养。书中总结了华为、腾讯、亚马逊等优秀企业在数字化转型中的成功经验。通过阅读《从1到X》，希望对正在创新和创业的你有所帮助。

量化投资，别被书单忽悠了！ 𐟤ﰟ䯰Ÿ䯊不会有人真的以为，在踏入量化投资领域之前，先找一堆量化书单和教材PDF来学习就能搞定吧？比如什么《Python量化入门到精通》、《算法交易》、《量化Alpha策略》、《金融数据分析》等等。 𐟔𐟔𐟔 大家都在说量化投资很火，都想赶紧学点东西，结果就是疯狂找书来学。但问题是，书上的那些策略和知识早就过时了，等你读完书，人家第一段实习都结束了，实操技能早把你甩在后面。等到你真正开始做项目时，你会发现书上的东西和实际做的完全不搭边。 𐟓š𐟓š𐟓š 那些天天分享量化书单的博主，基本上都是在赚流量，真正在做量化的有几个？ 𐟤𗢀♂️𐟤𗢀♀️𐟤𗢀♂️ 不过，虽然我不推荐大家学量化之前先看书，但绿皮书还是可以看看的，因为面试和笔试经常考这些东西，你不看笔试很难通过。不过，面试完这书就可以扔了，实操根本用不到，或者说用到的数学这本书讲的也不够。 𐟑𐟑𐟑 最后，少看书，少听那些瞎忽悠制造焦虑的猎头，多实操做项目复现研报，多和在职的quant交流。这才是正道。

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