🟣 阶段五：量化思维 Quantitative Thinking · Day 14-15
从定性判断到定量分析——掌握投资和商业决策中最常用的统计与量化工具。
Day 14 · 概率统计与推断
学习目标： 掌握描述性统计、概率论、贝叶斯定理、概率分布、假设检验和置信区间——学完能用统计推断的语言描述"我知道什么、我有多确定"。
核心概念： 描述性统计 · 概率论 · 贝叶斯定理 · 正态分布与肥尾 · 假设检验 · p值 · 置信区间 · 统计陷阱
产出物： 统计推断工具箱 + 统计陷阱识别清单
学习模块
| 模块 | 主题 | 商业应用 |
|---|---|---|
| 1 | 描述性统计 | 均值/中位数/标准差——数据概括 |
| 2 | 概率论与贝叶斯 | 先验概率→新证据→后验概率——动态判断 |
| 3 | 概率分布 | 正态分布·肥尾·大数定律·中心极限定理 |
| 4 | 假设检验 | p值·置信区间——统计显著≠经济显著 |
| 5 | 统计陷阱 | 幸存者偏差·选择偏差·辛普森悖论 |
Day 15 · 建模与量化决策
学习目标： 掌握回归分析、ANOVA、因素分析、聚类分析、决策树和蒙特卡洛模拟——学完能用这些模型从数据中提取洞察并做出量化决策。
核心概念： 回归分析 · ANOVA · 因素分析/PCA · 聚类分析 · 决策树 · 蒙特卡洛模拟 · 百威综合应用
产出物： 量化建模工具箱 + 百威亚太综合应用分析
学习模块
| 模块 | 主题 | 商业应用 |
|---|---|---|
| 1 | 回归分析 | 多因子归因——什么驱动了销量/股价？ |
| 2 | ANOVA | 多组均值比较——行业间/区域间差异检验 |
| 3 | 因素分析/PCA | 降维——众多指标背后的少数因子 |
| 4 | 聚类分析 | 公司分组——寻找真正的可比公司/客户细分 |
| 5 | 决策树 | 结构化决策——概率加权的路径选择 |
| 6 | 蒙特卡洛模拟 | DCF的进阶——概率分布替代点估计 |
📖 深度阅读
- 深度阅读 25：贝叶斯思维在投资中的应用
- 深度阅读 26：行为金融学与统计陷阱