在A股这一结构性机会显著的市场，很多投资者倾向通过主动投资来追求超额收益，但人性追涨杀跌的弱点也增加了投资难度。

(资料图)

而量化策略自带纪律性、系统性、数据处理快、覆盖面广等技能，能够有效扩充投研的深度和广度，规避人性弱点，因此量化投资策略也日渐得到许多投资者关注。

那么，量化投资主要有哪些方法呢？今天容易投就来带大家了解下~

量化投资涉及很多数学和计算机方面的知识和技术，总的来说，主要有人工智能、数据挖掘、小波分析、支持向量机、分形理论和随机过程这六种。

1、人工智能人工智能是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。而金融投资是一项复杂的、综合了各种知识与技术的学科，对智能的要求非常高。所以人工智能的很多技术可以用于量化投资分析中，包括专家系统、机器学习、神经网络、遗传算法等。

2、数据挖掘数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。在量化投资中，数据挖掘的主要技术包括关联分析、分类/预测、聚类分析等。

3、小波分析小波，顾名思义，小波就是小的波形。所谓“小”是指它具有衰减性，而称之为“波”则是指它的波动性，其振幅正负相间的震荡形式。小波分析在量化投资中的主要作用是进行波形处理。任何投资品种的走势都可以看做是一种波形，其中包含了很多噪音信号。利用小波分析，可以进行波形的去噪、重构、诊断、识别等，从而实现对未来走势的判断。

4、支持向量机支持向量机的方法是指通过非线性映射，把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中，使得在原来的样本空间中非线性可分的问题转化为在特征空间中的线性可分的问题，简单地说，就是升维和线性化。支持向量机特别适合于进行有关分类和预测问题的处理，这就使得它在量化投资中有了很大的用武之地。

5、分形理论分形理论既是非线性科学的前沿和重要分支，又是一门新兴的横断学科，该理论主要可用于金融时序数列的分解与重构，并在此基础上进行数列的预测。

6、随机过程随机过程是一连串随机事件动态关系的定量描述。随机过程论目前已得到广泛应用，诸如天气预报、统计物理、天体物理、运筹决策、经济数学、安全科学、人口理论、可靠性及计算机科学等很多领域都要经常用到随机过程的理论来建立数学模型。

总而言之，量化投资就是借助现代统计学、数学的方法，从海量历史数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，并纪律严明地按照这些策略所构建的数量化模型来指导投资，力求取得可持续的、高于平均的超额回报。对此，大伙都GET了吗？如果你对某一方法有更深的理解，也欢迎来下方评论区说给容易投哦~

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关键词： 量化投资 工银瑞信基金 随机过程