量化投資的主要基礎(chǔ)理論下文，時至2021年07月24日試述量化投資的主要基礎(chǔ)理論，行內(nèi)人士來幫你杜絕走彎路。

量化投資的主要基礎(chǔ)理論 現(xiàn)在是這樣：

人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的、能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器學(xué)習(xí)、自動推理、專家系統(tǒng)、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：模式識別擇時策略、數(shù)據(jù)挖掘股價預(yù)測、遺傳算法新股預(yù)測等。

數(shù)據(jù)挖掘主要是研究如何從海量的數(shù)據(jù)中尋找到內(nèi)在的規(guī)律性，并用該規(guī)律性指導(dǎo)未來的應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘主要有分類模型、關(guān)聯(lián)規(guī)則、順序模型、聚類模型等。數(shù)據(jù)挖掘在量化投資中的應(yīng)用主要有股票聚類分析、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的板塊輪動等。

小波變換作為能隨頻率的變化自動調(diào)整分析窗大小的分析工具，在信號處理、計算機(jī)視覺、圖像處理、語音分析與合成等眾多的領(lǐng)域得到應(yīng)用。小波變化主要內(nèi)容包括連續(xù)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(yīng)用主要有K線小波去噪、金融時序數(shù)據(jù)預(yù)測等。

支持向量機(jī)（SVM）算法是一種學(xué)習(xí)機(jī)制，根據(jù)有限的樣本信息在模型的復(fù)雜性和學(xué)習(xí)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(yīng)用主要有復(fù)雜金融時序數(shù)列預(yù)測、趨勢拐點(diǎn)預(yù)測等。

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

隨機(jī)過程是一連串隨機(jī)事件動態(tài)關(guān)系的定量描述，常見的隨機(jī)過程包括獨(dú)立增量過程、Poison過程、維納過程、正態(tài)過程、馬爾科夫（Markov）過程等。隨機(jī)過程在量化投資中的應(yīng)用主要是利用馬爾科夫鏈來對股市進(jìn)行預(yù)測。

念完所述，諸位早已了解量化投資的主要基礎(chǔ)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。