（一）趋势分析
1、金融股数据技术分析：金融股数据技术分析是根据股票的价格、成交量、基本面、分析等，通过量化数据的加工与分析，来从市场行情数据中发现出趋势的发展、可能的强势做多点，和弱势做空点的股票投资机会，以及有效的交易时机。常用的技术指标包括：均线、布林带、成交量、RSI、MACD等。
2、多因子模型分析：多因子模型分析是根据经济环境变化，企业财务报表信息，业绩增长率，行业发展趋势等多个因子，结合数据分析方法，通过多因子模型发现优质的股票，以及有效的买入时机，从而获取投资收益。
（二）回测分析
1、策略回测评估：策略回测评估是针对已有投资策略，根据事前数据，模拟交易环境下的衍生投资组合，结合历史回报率、信息比率、最大回撤等指标，来估计策略的收益率情况，以及其超额收益能力，最终为量化投资决策提供依据。
2、市场行为回测分析：市场行为回测分析是以实证研究方法为基础，根据市场理论以及历史行情数据，分析市场行为下发生的股票趋势，根据行情趋势发现超额收益提升点，并针对超额收益点设计交易策略，从而提升投资收益。
一、基本数据分析
1. 均线分析：均线分析是使用发现股票趋势或预测未来趋势最常用的分析方法，采用移动平均线（收盘价的移动平均线）来把一定时间内的价格走势和前期价格比较，它就是该段时间的平均价格，以此探讨未来走势的可能性，从而作出最合适的买卖决定。
2. 成交量分析：成交量是投资者关注的重要参考指标，波动的趋势可以给出未来走势的线索。具体来说可以根据股票价格波动跟成交量的大小来衡量运行中市场的走势可能性，形势可以分成成交量和价格同向称之为放大，反之称之为吸收，以此为考量不同市场来做出最合适的买卖判断。
3. MACD技术分析：MACD技术也就是移动平均线差离值技术，可以很好地指出价格趋势及变化的方向。通常以12日EMA（指数移动平均线）与26日EMA的离差作为技术指标，并配合DIF的多空指标来判断股票的买卖机会，其中购买机会有DIF在负轴以上向上突破、跌破零轴后上升以及金叉模式三种；卖出机会有DIF在零轴以上向下突破、死叉模式以及买入机会出现之后跌破负轴后两个红柱出现等。
4. 反转分析：反转分析是所有股票量化分析方法之一，它把股票分析的波动模式可以分为低位反转、高位反转和股价趋势确认条件等三类。低位反转，就是股价低于某一低点，成交量显著增加的现象，这表示反转的开始；高位反转，股价在一定的高点范围内波动，或者是高出一定程度之后，突然量减无力，价格开始向下反转；趋势确认条件，股价走势开始可以用长期均线和短期均线辅助分析，若两者交叉可以作为趋势确认的参考。
二、量化数据预测
1. 市场模拟预测：市场模拟预测把投资者将当前市场所有公开信息，尤其是量化数据作为模拟交易的数据基础，通过分析模型来预测股票未来走势，用统计学的工具分析股票或市场上每一支个股的表现，通过大数据处理和数据挖掘，分析一定时期内股价和成交量的变化情况进行模拟预测，从而给出买卖时机的参考。
2. 非限定变量预测：非限定型变量预测是把多个量化变量综合起来分析股票未来走势的一种预测方法，大体上可以划分为基本面分析和技术分析两个层次，采用不同时间尺度和不同变量，运用收益贡献来把量化变量聚集筛选，并通过统计和数据挖掘，作出所引用量化变量的定量分析，及其未来的变化及在市场上的影响程度，从而支持投资决策。
