量化投資的主要基礎理論下文，時(shí)至2021年07月24日試述量化投資的主要基礎理論，行內人士來(lái)幫你杜絕走彎路。

量化投資的主要基礎理論 現在是這樣：

人工智能是計算機科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的、能以人類(lèi)智能相似的方式做出反應的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器學(xué)習、自動(dòng)推理、專(zhuān)家系統、模式識別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、遺傳算法等。人工智能技術(shù)用于量化投資的方面主要有：模式識別擇時(shí)策略、數據挖掘股價(jià)預測、遺傳算法新股預測等。

數據挖掘主要是研究如何從海量的數據中尋找到內在的規律性，并用該規律性指導未來(lái)的應用。數據挖掘主要有分類(lèi)模型、關(guān)聯(lián)規則、順序模型、聚類(lèi)模型等。數據挖掘在量化投資中的應用主要有股票聚類(lèi)分析、基于關(guān)聯(lián)規則的板塊輪動(dòng)等。

小波變換作為能隨頻率的變化自動(dòng)調整分析窗大小的分析工具，在信號處理、計算機視覺(jué)、圖像處理、語(yǔ)音分析與合成等眾多的領(lǐng)域得到應用。小波變化主要內容包括連續小波變換、小波變化的離散化、多分辨分析與Mallat算法。小波分析在量化投資中的應用主要有K線(xiàn)小波去噪、金融時(shí)序數據預測等。

支持向量機（SVM）算法是一種學(xué)習機制，根據有限的樣本信息在模型的復雜性和學(xué)習能力之間尋求最佳折中，以期獲得最好的泛化能力。SVM在形式上類(lèi)似于多層前向網(wǎng)絡(luò )，但是在效率和推廣性能方面優(yōu)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。SVM在量化投資中的應用主要有復雜金融時(shí)序數列預測、趨勢拐點(diǎn)預測等。

分形理論主要是研究總體與局部關(guān)系的一門(mén)學(xué)科，在生物學(xué)、地球物理學(xué)、物理學(xué)、經(jīng)濟學(xué)等領(lǐng)域都有廣泛的應用。幾種典型的分形包括三分康托集、Koch曲線(xiàn)、Julia集等。分形理論在量化投資中的應用主要有大趨勢預測、匯率預測等。

隨機過(guò)程是一連串隨機事件動(dòng)態(tài)關(guān)系的定量描述，常見(jiàn)的隨機過(guò)程包括獨立增量過(guò)程、Poison過(guò)程、維納過(guò)程、正態(tài)過(guò)程、馬爾科夫（Markov）過(guò)程等。隨機過(guò)程在量化投資中的應用主要是利用馬爾科夫鏈來(lái)對股市進(jìn)行預測。

念完所述，諸位早已了解量化投資的主要基礎理論了吧，已經(jīng)在上文為大家作了介紹，希望上文講的能對大家有用哦。