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：

人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質(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的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器學習、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)挖掘股價預測、遺傳算法新股預測等。

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)律性指導未來的應用。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、計算機視覺、圖像處理、語音分析與合成等眾多的領(lǐng)域得到應用。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用主要有K線小波去噪、金融時序數(shù)據(jù)預測等。

支持向量機（SVM）算法是一種學習機制，根據(jù)有限的樣本信息在模型的復雜性和學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序數(shù)列預測、趨勢拐點預測等。

分形理論主要是研究總體與局部關(guān)系的一門學科，在生物學、地球物理學、物理學、經(jīng)濟學等領(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、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。

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

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。