关于量化思维中的公式应用，可结合不同领域进行分点说明：

一、股票市场量化指标公式

市盈率（PE）

$$PE = \frac{\text{公司市值}}{\text{净利润}}$$

用于评估公司估值与盈利能力，常用作横向对比分析。

市净率（PB）

$$PB = \frac{\text{公司市值}}{\text{净资产}}$$

反映资产与负债的关系，辅助判断资产是否被高估或低估。

资金流向指数

通过资金流入流出情况反映市场热度，公式需结合成交量与价格变动综合计算。

MACD（指数平滑异同移动平均线）

$$MACD = \text{EMA}_12 - \text{EMA}_26$$

用于判断趋势强度和转折点，常配合信号线使用。

二、金融数学核心公式

简单收益率

$$R = \frac{P_{\text{end}} - P_{\text{start}}}{P_{\text{start}}}$$

计算资产增值比例，适用于短期分析。

标准差（σ）

$$\sigma = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^N (R_i - \bar{R})^2}{N}}$$

衡量收益率波动性，是风险度量基础。

VaR（风险价值）

$$\text{VaR} = P(R < -\text{VaR}) = N \times (1 - \Phi(d_1))$$

估算潜在损失，需配合标准正态分布函数计算。

三、学习与决策支持公式

加权平均成绩（WAM）

$$WAM = \frac{\sum_{i=1}^N (C_i \times W_i)}{\sum_{i=1}^N W_i}$$

用于课程学分加权计算，体现课程难度差异。

组合优化模型（均值-方差）

$$E[R_p] = \sum_{i=1}^N (w_i \times E[R_i])$$

$$\sigma_p^2 = \sum_{i=1}^N \sum_{j=1}^N (w_i \times w_j \times \text{Cov}(R_i, R_j))$$

通过资产权重分配实现风险与收益平衡。

四、其他应用场景

时间序列分析：

通过移动平均线（如5日均线、20日均线）判断趋势方向。

复利计算：

$$A = P \times (1 + r)^n$$

评估长期投资增长潜力。

注意：实际应用中需结合行业特性与市场环境调整指标，建议通过专业软件（如通达信、Python等）进行验证与回测。