在介绍 QThinker Plus 的量化分析看板如何使用前，有必要先说明一些统计学和量化指标的基本概念，这样您才能了解到这个模块计算得出的数据对于投资的参考意思。本篇博客先简单介绍一些统计学基本概念以及对于交易、投资的指导意义。
一、均值、标准差、方差
在量化投资领域，评价资产风险的一个重要指标即资产的波动性。该观点由哈里·马科维茨 (H. M. Markowitz) 在 1952 年提出，即马科维茨均值方差模型。
马科维茨把风险定义为收益率的波动率，首次将数理统计的方法应用到投资组合选择的研究中，这种方法使收益与风险的多目标优化达到最佳的平衡效果。
在统计学上，衡量变量离散程度的数据工具就是标准差、方差。均值的概念很容易理解，反映了变量的平均水平，标准差与方差则反应了样本与均值的离散程度。具体到投资而言，比如以日线收盘价为时间序列进行计算，标准差、方差越高、离散度就越高，该资产表现出来的特征就越不平稳，即风险较高，反之亦然。
二、变异系数
上面说到标准差、方差是衡量一组变量离散程度的数学指标，如果我有一组金融资产，想横向对比这些标的间的波动性，仅仅使用标准差和方差是不行的，原因在于这两个指标是有量纲的，也就是说和自身的价格水平有关系，举个例子，茅台和万科，标准差及方差可谓天差地别，无法横向对比，见下图：
这个时候，要对其收盘价与均值离散程度做横向对比怎么办呢，就需要用到变异系数这个概念。
变异系数是一种用来衡量数据离散程度的统计量，它是标准差与均值的比值。即 变异系数 = 标准差 / 均值
变异系数的意义在于，它可以消除数据量纲和数据分布对数据离散程度的影响。当比较不同数据集的离散程度时，如果数据集的量纲不同或数据分布不同，直接比较标准差可能不准确，因为标准差会受到数据量纲和数据分布的影响。而变异系数则可以消除这些影响，使得不同数据集的离散程度可以进行比较。
继续上面的例子，我们看看万科和茅台的变异系数各是多少，哪个在样本期内波动更加明显：
可以看到，样本期内，万科的变异系数几乎5倍与茅台，究其原因，一方面万科的体量和茅台不在一个量级上，茅台更加稳定符合预期，另一方面，最近这些年，地产江河日下，行业优等生万科也难逃泥沙俱下，波动性加剧。
在量化分析看板中右侧卡片有专门的指数变异系数横向对比图，就是为了横向对比样本期内指数的波动情况。
三、中位数、百分位
在量化分析看板中的底部区域，有一个表格，这里面有指数在样本期内统计学特征的对比，除了标准差、方差、变异系数这些，还有中位数即百分位。这里简要介绍一下含义：
中位数：是一组数据的中间值，也就是把这组数据从小到大或者从大到小排序后，中间的那个数。如果数据的数量是偶数，中位数就是中间两个数的平均值。我们还以刚才的股票为例继续，看看万科在过去250个交易日中，它的每日涨跌幅中位数是多少：
如上图，万科近一年的每日涨跌幅中位数是-0.25%，什么含义呢，即在过去250个交易日中，万科有一半天数的涨跌幅低于-0.25%，另一半天数的涨跌幅高于-0.25%。这两年地产是个什么形势大家也都清楚，中位数正常来讲通常在0附近符合预期，如果明显小于0，说明走的是明显下跌趋势。计算结果符合图表与直觉。
百分位：是指把一组数据从小到大或者从大到小排序后，某个特定百分比所对应的数值。百分位越低，说明小于这个百分位对应的百分位数的样本个数越少。例如，如果一组数据的 25%百分位是 5，那么这组数据中小于 5 的数占总数据的 25%，相反，如果一组数据的 75%百分位是 10，那么这组数据中小于 10 的数占总数据的 75%。具体到投资而言，量化分析看板中提供的百分位指标，是指该指数在指定的时间范围内，有多少个交易日的收盘价低于最新一根K线的收盘价，这是一个相对位置指标，百分位越低，说明这个指数在回测周期内所处的相对位置越低。
以上是量化分析看板中涉及到的一些统计学指标的基本概念，这块内容在看板的图表和底部表格中有所体现，如下图：
下一篇博客，我将介绍一下这个看板中涉及的其他指标的含义，比如归一化走势是什么意思，以及常见的量化评价指标的含义和对投资上的参考意义。
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