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在A股這一結構性機會顯著的市場，很多投資者傾向通過主動投資來追求超額收益，但人性追漲殺跌的弱點也增加了投資難度。

(資料圖)

而量化策略自帶紀律性、系統性、數據處理快、覆蓋面廣等技能，能夠有效擴充投研的深度和廣度，規避人性弱點，因此量化投資策略也日漸得到許多投資者關注。

那么，量化投資主要有哪些方法呢？今天容易投就來帶大家了解下~

量化投資涉及很多數學和計算機方面的知識和技術，總的來說，主要有人工智能、數據挖掘、小波分析、支持向量機、分形理論和隨機過程這六種。

1、人工智能人工智能是研究使用計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為的學科，主要包括計算機實現智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。而金融投資是一項復雜的、綜合了各種知識與技術的學科，對智能的要求非常高。所以人工智能的很多技術可以用于量化投資分析中，包括專家系統、機器學習、神經網絡、遺傳算法等。

2、數據挖掘數據挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又是潛在有用的信息和知識的過程。在量化投資中，數據挖掘的主要技術包括關聯分析、分類/預測、聚類分析等。

3、小波分析小波，顧名思義，小波就是小的波形。所謂“小”是指它具有衰減性，而稱之為“波”則是指它的波動性，其振幅正負相間的震蕩形式。小波分析在量化投資中的主要作用是進行波形處理。任何投資品種的走勢都可以看做是一種波形，其中包含了很多噪音信號。利用小波分析，可以進行波形的去噪、重構、診斷、識別等，從而實現對未來走勢的判斷。

4、支持向量機支持向量機的方法是指通過非線性映射，把樣本空間映射到一個高維乃至無窮維的特征空間中，使得在原來的樣本空間中非線性可分的問題轉化為在特征空間中的線性可分的問題，簡單地說，就是升維和線性化。支持向量機特別適合于進行有關分類和預測問題的處理，這就使得它在量化投資中有了很大的用武之地。

5、分形理論分形理論既是非線性科學的前沿和重要分支，又是一門新興的橫斷學科，該理論主要可用于金融時序數列的分解與重構，并在此基礎上進行數列的預測。

6、隨機過程隨機過程是一連串隨機事件動態關系的定量描述。隨機過程論目前已得到廣泛應用，諸如天氣預報、統計物理、天體物理、運籌決策、經濟數學、安全科學、人口理論、可靠性及計算機科學等很多領域都要經常用到隨機過程的理論來建立數學模型。

總而言之，量化投資就是借助現代統計學、數學的方法，從海量歷史數據中尋找能夠帶來超額收益的多種“大概率”策略，并紀律嚴明地按照這些策略所構建的數量化模型來指導投資，力求取得可持續的、高于平均的超額回報。對此，大伙都GET了嗎？如果你對某一方法有更深的理解，也歡迎來下方評論區說給容易投哦~

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