量化数据是经过量化处理，以数字形式呈现的数据，可用于统计分析、建模等，帮助人们更直观地了解和研究事物。
1、定义：量化数据是指可以通过数学方法计算和统计分析处理的数据，通常以数字形式呈现，如数量、金额、速度、温度等，这些数据的特点是能够进行统计和分析，以揭示背后的规律、趋势或关联。
2、特点
数值化：量化数据是具体的数值，可以精确测量和记录。
可分析：通过数学方法和统计分析，可以揭示数据背后的规律，预测趋势。
可比较：量化数据可以在不同时间、地点或条件下进行比较，以便更好地了解差异。
3、常见类型
标的相关数据：包括股票、基金、转债、指数的基本信息，名称、代码、行业、上市信息、是否ST等；公司相关的数据，转债的发行信息；指数、基金成分股持仓，基金规模、管理人信息等。
行情数据：如股票k线数据，基金净值，复权因子；PE、PB等估值数据；每日涨跌停价格，停复牌数据等。
财务数据：各种财务指标，利润表、资产负债表、现金流量表的各个项目的数据等。
宏观数据：M1、M2、GDP、CPI和PPI等。
市场统计数据：每日龙虎榜，市场整体涨跌数等市场统计数据等。
其他数据：新闻，公告，媒体数据；一些券商、分析师、机构出的统计、调研数据、研报；交易日历，即每天是否开盘交易等。
4、数据类型
结构化数据：指那些以固定格式存储的数据，它们遵循特定的数据模型，比如说，基础的行情数据可以简单的定义为高开低收、成交额，并且都是浮点数，结构化数据易于处理、搜索、查询和分析，因为它们遵循一致的格式和结构。
非结构化数据：非结构化数据则没有固定的格式或结构，它们可能以文本、图像、音频或视频的形式存在，非结构化数据的处理和分析通常更加复杂，因为需要特定的技术和方法来提取有用信息，常见的非结构化数据有新闻公告、社交媒体、研报等。
5、数据获取方式
开源量化数据，通过抓取各类财经网站或公开的金融数据，进行清洗加工存储后开放出来，为量化学习者提供金融数据需求。
券商/量化交易平台提供的数据源，如聚宽数据JQData、rqdata、tqsdk等。
专业数据服务公司，如万得Wind Data Service、ifind、choice数据等。
自己抓取&清洗数据，编程能力好且有时间的朋友，也可以自己抓取和清洗数据。
6、常见本地存储方案
CSV、Excel文件存储：CSV和Excel是最简单的文件格式，可以存储结构化数据，读写操作都非常简单方便，缺点是效率不高，性能一般，不适合大量数据(上百万条千万条以上)存储，而且会丢失数据类型。
HDF文件高效存储：HDF5是一种用于存储和组织大规模数据的文件格式，支持压缩、分块存储与读取，性能较好，支持常用的数据类型，甚至还可以存储图像、音频等复杂格式，并且也是也是存储为单个文件，方便拷贝与备份，常用于量化数据的大批量存储。
数据库存储：数据库服务可以因为可以单独部署，这样团队可以共享一个数据库，不需要再拷贝文件，并且数据库使用非常灵活，可以进行各种优化最大化读写性能与存储容量，数据库可以存储大量数据，在千万级别甚至亿级别以上依然能保持较好的性能。
7、量化分析的重要性：量化分析是一种重要的数据处理方法，它可以帮助我们更深入地了解数据的本质，通过对量化数据的分析，我们可以发现数据中的模式、趋势和关联，从而做出更明智的决策，随着大数据和人工智能技术的不断发展，量化分析在各个领域的应用也将越来越广泛。
8、FAQs
什么是量化数据？：量化数据是指可以通过数学方法计算和统计分析处理的数据，通常以数字形式呈现，具有数值化、可分析和可比较的特点。
量化数据有哪些特点？：量化数据具有数值化、可分析和可比较的特点。
