什么是自动交易
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如何进行交易信号的定量分析
违约率 (PD) 模型市场信号以我们精密的股价驱动模型为基础，提供上市公司基于时间点信用风险评估。此模型捕捉股票市场情绪，以在财报期间提供潜在违约的早期预警信号。市场信号 PD 每日更新，覆盖全球 64,000 多家上市公司。
揭示交易对手的违约风险
违约率 (PD) 模型基本因素提供了一种创新方法，可将信用风险分为金融风险（财务比率）和商业风险（国家/区域风险和财务代理等多种系统性风险），以便评估潜在违约风险。我们预先评估了逾 730,000 个违约率，并根据违约数据进行校准，使其适用于任何规模的上市公司和私营公司。
如何对应用程序的用户数据进行定量分析
数据科学可以描述为业务假设实际运行情况之间的竞争。与 Countly 合作将获取完整的移动用户行为数据集以及数据可视化所需的整套工具。定量分析需要使用完整的移动用户行为数据集，而非抽样技术分析所采集的数据，后者可能会在分析中引入不确定性的偏差。只需单击几次，就能够以可视化方式查看关于用户的各种详细信息。例如，可以使用 Countly 在多种语言环境下快速可视化应用程序用户的原始数据和百分比数据(请参见下方屏幕截图)。此方法比 Excel 更加形象生动，无需额外导出原始数据进行日常数据分析，为团队节省时间。
此外，Countly 可以灵活整合其他来源的移动数据和人口统计数据，例如银行可能需要从后端整合数据(年龄、估计收入、婚姻状况、最近大宗交易记录和近期地址变更)，以便 Countly 更好地了解用户在应用程序内的行为并通过特定推送通知促进微目标定位。这样数据分析就能够更具有针对性，更加适应业务需要。
那么，现在我们开始观察数据。利用 Countly 您能够访问 100% 应用程序用户数据，还可以详细查看高参与度用户(假设您运营一款健身应用程序，并选择留存率作为成功标准)以及这些用户注册时执行的操作。观察高参与度用户行为模式，然后进行定量访问确定应用程序最令人兴奋的特点。随后，您的团队可以获取下载应用的初 10 天内完成对提高留存率有帮助操作的主要假设：
我们为每项操作定义队列，然后在采样数据上使用二分类测试比较注册 2 个月后每组用户留存表现。之后我们可以观察每项测试的正负预测值(定义如下)，确定我们正在寻找的关键阈值。
测试 1：用户在初 10 天内是否完成 ≥ 3项推荐锻炼?
测试 2：用户在初 10 天内在社区发布 ≥ 5 件信息?
测试 3：用户在初 10 天内关注 ≥ 5 份健康饮食?
显然完成 3 项推荐锻炼胜出。因此，这项操作有较高的 2 个月留存正预测值；相反地，完成少于 3 项锻炼有较高的负预测值。这项测试可以很好地预测 2 个月留存情况：达到标准，有 99% 机率留存应用程序；未达到标准，有 95% 机率会丢失用户。
发布 5 件信息和关注 5 份健康饮食与留存情况有很大关联(因此有较高的正预测值)，但未达到关键条件标准。未执行这些操作的用户仍有很高机率在 2 个月后仍留存应用程序。
到目前为止，完成推荐锻炼似乎成为关键性阈值。另一项评估要点在于让用户完成行动的价值。换言之，让用户完成 3 项推荐锻炼进而提高 2 个月后留存应用程序所需付出的代价。分析数字时，完成 3 项推荐锻炼可使 2 个月后留存机率提高大约 20 倍，而发布 5 次更新和关注 5 份健康饮食甚至无法让留存率翻倍(分别提高 1.3 倍和 1.1 倍)。你可以通过回归分析得出这一结论，但所需时间过长。如要了解更多信息，我建议阅读 该URL 。数据分析结果表明，值得投入时间和精力鼓励用户完成 3 项推荐锻炼。发布 5 件信息和关注 5 份健康饮食与留存情况有很大关联(因此有较高的正预测值)，但未达到关键条件标准。未执行这些操作的用户仍有很高机率在 2 个月后仍留存应用程序。
如果对机器学习和更复杂的模型感兴趣，我建议针对非结构化数据使用 K 均值聚类(K-Means Clustering)，使用 R 语言实现。该技术提供另一种识别与 3 个月后留存率等业务目标相关特定聚类的方法。观察结果按指定标准分为 K 组并重新分组，形成关联最为紧密的聚类(请参见以下示例)。
与分层聚类相比，K 均值聚类可以处理更大规模的数据集。此外，观察结果不会永远固定在一个聚类中。分析时，观察结果会移动，从而改善整体结果。要了解更多关于 K 均值聚类的信息，我建议阅读《R 语言实战》作者 Rob Kabacoff 发表的 文章 。
保持简洁
误差最小的通用模型最有可能准确预测未来观察结果——奥卡姆剃刀原理。确定关键性阈值时的两个重要注意事项：保持稳定简洁。如果涉及过多不同行动，将难以衡量并且可能会随时间发生变化。同时也会分散团队的注意力 — 这引出我们的下一步骤。
采取行动
既然已经确定关键指标，即必须加以克服以便提高用户满意度和参与度的阈值，那么就应该采取相应行动。 Sokrati ，印度领先的网络广告绩效管理公司，已成功在开节日期间展开2-3天的Facebook 活动为珠宝品牌 赢了超过300%的销售增长 。他们的策略包括三个步骤：
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