量化投资积极功能

⑴ 量化投资方面，有哪些好的论坛或者网站

微量网不错，

微量网是国内顶尖的量化投资策略在线交易平台，策略提供者和理财投资者的对接平台。网站集投资策略研发、销售、交易为一体，投资者无需安装软件，通过网页或手机控制云端的交易账户，运行投资策略，进行7*24小时无人值守的全自动交易。使命：微量网致力于打造安全、便捷的策略交易平台，带来简单、极致、高效的理财投资体验。愿景：建立理财投资者与策略提供者之间的桥梁。

这个平台上有各种各样的策略，主要是针对国内外交易所的品种，同时配合还有用户论坛，便于策略师和用户间交流，一边用策略一边看大家的讨论，感觉比较爽一些，也是边用边看。

再补充2个个人觉得不错的：
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EliteTrader.com is a group of financial traders that helpeach other
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members learn faster, develop new relationships, and avoidcostly
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这里讨论的话题比较全，很棒！
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国内使用的话建议使用微量网确实是很不错的量化投资网站。希望可以帮助题主。

⑵ UP量化炒股安全卫士的特色功能

九宫图以九个方格将个股的九大重要信息简洁明了的呈献给用户，包括评级安全、资金流向、网络舆情、估值安全、控盘力度、个股研报、趋势安全、资金动力、行业研报，用户只需一键，就可以在几分钟内了解股票的情况。
用户只需在走势图界面点击股票名称右侧的“九宫图”，软件会自动弹出九宫图窗口。

大盘风向的用来判断当前大盘所处的风险区域而专门设计的功能，用三种简单的颜色将大盘分为安全投资区、谨慎投资区、风险投资区三部分，用户可以清楚的知道当前大盘所处的投资区。
Thismis评级是国家商务部研究院信用评级与认证中心发布的上市公司财务安全评级和投资价值评级，是国内惟一的权威第三方评级数据，这类信息数据一直以来只提供给机构投资者使用，将帮助广大个人投资者提升对上市公司财务状况的分析能力。
商务部研究院评级与认证中心是目前国内唯一的、官方的对所有上市公司进行第三方评级认证的机构。Themis上市公司财务安全评级是目前中国唯一一家机构对所有A股上市公司进行的评级。
UP投资被国家权威机构商务部研究院信用评级与认证中心独家授权，发布A股上市公司财务安全评级与投资价值评级。
3.1.Themis评级用法
只需点击“Thismis评级安全”选项中的“商务部研究院评级查询”，即会弹出上市公司的Thismis评级信息。
3.2 商务部研究院评级查询
Thismis上市公司财务安全评级共分为六个部分：
1、公司财务安全趋势预测，通过快升、略升、平稳、略降、快降指标体现上市公司的财务安全趋势；

2、公司财务安全评级，显示上市公司所属行情的发展趋势，并对下季度行业趋势做出预期，辅助投资者决策； 财务安全预测评级（环比）是将该公司各季度财务安全评级结果数据进行排列展示。
公司财务安全预测是通过Themis纯定量异常值评级分析技术，对该上市公司多年期和本期财务报表数据进行分析评估，并对该公司未来期间财务安全等级和得分等趋势的预测。

3、公司财务安全评级预测，通过评分和星数显示公司财务安全预测

投资价值等级分为五个星级:星级从低到高分别为☆星级、☆☆星级、☆☆☆星级、☆☆☆☆星级、☆☆☆☆☆星级。

4、公司价值投资趋势预测，通过快升、略升、平稳、略降、快降帮助用户判断未来的公司价值变动；
5、 公司价值投资趋势评级，通过每季的柱状图显示公司价值投资趋势评级；
企业价值投资预测分析是对该上市公司所在行业总体走势、公司当前财务安全状况、财务安全趋势分析等结果的综合评估，预测该企业未来期间价值投资趋势，用于对上市公司的价值投资指导。
投资趋势评级图投资价值预测等级是通过Themis纯定量异常值评级分析技术，对该上市公司价值投资进行预测，并通过等级的方式反映该公司未来期间价值投资状况。价值投资等级越高，说明企业的投资价值越高。

投资价值等级分为五个星级:星级从低到高分别为☆星级、☆☆星级、☆☆☆星级、☆☆☆☆星级、☆☆☆☆☆星级。
投资价值预测得分
投资价值预测得分是通过Themis纯定量异常值评级分析技术，对该上市公司价值投资进行预测，并通过分数的方式反映该公司未来期间价值投资状况。价值投资分数越高，说明企业的投资价值越高。
得分和星级对应关系为：
☆星级对应≤19分；
☆☆星级对应20分-39分；
☆☆☆星级对应40分-59分；
☆☆☆☆星级对应60分-79分；
☆☆☆☆☆星级对应80分-100分。
6、公司价值投资预测，通过评分和星数显示公司的投资价值
公司投资价值趋势预测是在对比该公司往期数据后，对该公司下季度投资价值趋势进行的预测。
投资价值预测评级（环比）:
投资价值预测评级（环比）是将该公司最近各季度投资价值评级结果数据进行排列展示。
投资价值预测评级（同比）:
投资价值预测评级（同比）是将该公司往年同季度投资价值评级结果数据进行排列展示。


7、所在行业投资趋势预测，通过快升、略升、略降、快降显示公司所在行业投资趋势。
行业投资趋势预测：
行业投资趋势预测是对行业财务安全指数多年期数据对比分析评估，预测该行业未来期间整体财务投资发展趋势，用于对行业进行投资选择的指导。
快升 : 正面。该行业在下季度行业财务安全总体走势快速上升，可加大对该行业投资。
略升 : 正面。该行业在下季度行业财务安全总体走势略有上升，可适当加大对该行业投资。
略降 : 负面。该行业在下季度行业财务安全总体走势略有下降，应适当减少对该行业投资。
快降 : 负面。该行业在下季度行业财务安全总体走势快速下降，应减少对该行业投资。

8、所在行业投资趋势预测综述，通过统计出来的数字向投资者揭示未来公司可能存在的风险.


通过对每只股票所有机构和分析师的研报、评级进行综合评估，过滤掉少数不一致观点，之后得出代表了市场大多数机构和分析师的主流观点，称之为个股一致性预期。
用户只需点击“动态估值”选项中的“动态估值查询”，软件会弹出上市公司的个股一致性预期数据

4.1 EPS预期变动图用


白色线代表个股价格走势；
黄色线代表当前一致性预期的每股收益（EPS）值；
蓝色线代表下一年度一致性预期的每股收益值。
使用法则一：观察白线与黄、蓝线之间的距离，可直观发现当前个股价格是否被高估或低估。
1、如白线在蓝线上方，则说明个股价格已高估，需要注意风险；
2、如白线在蓝线与黄线中间，则说明估值较为合理；个股股价正常，未来有上升空间，处于安全状态；
3、如白线在蓝色线和黄色线下方，则说明股价明显低估，此时价格具有较大安全性。
使用法则二：观察蓝色线和黄色线的运行方向，可直观发现当前个股未来增长预期是否上升。
1、蓝色线及黄色线上升，则说明未来EPS将明显增长，股价成长空间大；
2、蓝色线及黄色线平行，则说明未来EPS较平稳，该股业绩正常；
3、蓝色线及黄色线下降，则说明未来EPS下降，该股业绩增长乏力。
个股资金排序是资金罗盘的排序功能，可以按照“资金净流入”、“资金净流入占比”等资金指标对两市的个股进行排序，筛选出资金净流入量大、资金净流入占比多的股票。用户可以点击相应资金指标对当日个股的资金情况进行排序，也可以选择“历史查看”，对最近3日、5日、10日、30日、60日的资金变化进行排序。


5.1 资金流向
用户只需点击“多维资金”选项中的“资金流向分析”，即可进入。
在走势图的右侧股票名称下方会显示出资金流向数据，红色代表流入，绿色代表流出。下方以柱状图显示近阶段资金流进流出的整体情况

5.2 资金动力分析
用户只需点击多维资金选项中的资金动力分析，即可进入，在走势图右侧股票名称的下方底部位置会显示出资金动力，红色代表动力强劲，黄色代表资金动力中等，绿色代表资金动力较弱。


5.3 资金控盘度分析
用户只需点击多维资金安全选项中的资金控盘度分析，即可进入，在走势图右侧股票名称的下方中部位置会显示出资金控盘度仪表，红色代表高度控盘，黄色代表平衡控盘，绿色代表无序控盘

传统操盘线是比较常用的一种判断个股买卖点的技术指标，可以帮助用户判断个股的买卖点。用户只需点击个股操作安全选项中的传统操盘线，股票走势图就会切换为传统操盘线形式，B点代表买点，S点代表卖点。

6.1五星操盘线
五星操盘线是对传统操盘线的优化，改善了传统操盘线买卖点准确率低的缺点。五星操盘线对传统操盘线的买卖点进行星级评测，星级越高表明信号成功率越高，可以帮助用户判断个股的买卖点的成功率。用户只需点击个股操作安全选项中的五星操盘线，股票走势图就会切换为五星操盘线形式，在BS点的下方会出现星级。

6.2个股轨迹 个股轨迹是UP投资独创的用于测算个股运行规律的特色功能，能对个股的运行的通道、趋势、支撑、压力位等进行测算。帮助投资者有效识别个股运行通道和趋势，并预知个股当前是否高估或低估，测算目标空间及重要股价位置。它由五条轨道线组成，从上到下分别为高位线、压力线、平衡线、支撑线、低位线。五条轨道会随着股价变动而自动调整。

个股轨迹功能使用要点
（1）每根轨道线均具有支撑与压力功能。每根轨道线均代表了个股运行中的重要支撑价位与压力价位。股价由上向下运行会在轨道线位置受到支撑；股价由下向上运行会在各轨道线位置遇到阻力。高位线和低位线的压力、支撑最强。
（2）每根轨道线及它们所形成的通道具有趋势预测功能。轨道线和轨迹通道的运行方向代表股价的趋势。向上运行说明目前处于上升趋势，应在回调靠近支撑位时买入；向下运行则说明处于下跌趋势，应在每次上涨靠近压力位时卖出。
（3）评估股价是否高估或低估。如果股价靠近低位线，说明当前股价处于低位状态，随时准备寻找机会；如果靠近高位线则说明股价处于高位，需要随时注意防范风险。
（4）评估个股进入极强或极弱状态。当股价突破高位线时意味着进入极强势阶段，可能有主升浪行情，反之跌破低位线时表明股价进入极弱势阶段，可能持续下跌。

⑶ 什么是量化投资

你好，量化投资，简单地说就是利用数学、统计学、信息技术的量化投资方法来管理投资组合。

⑷ 如何发挥etf套利和量化投资的积极功能

用户对ETF进行套利和量化投资，有利于ETF基金的价值发现。
但一般都是机构进行套利操作，普通人很难得到这样的机会。

⑸ 量化投资,如何量化呢

量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。
1·量化选股

量化选股就是采用数量的方法判断某个公司是否值得买入的行为。根据某个方法，如果该公司满足了该方法的条件，则放入股票池，如果不满足，则从股票池中剔除。量化选股的方法有很多种，总的来说，可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类
2·量化择时

股市的可预测性问题与有效市场假说密切相关。如果有效市场理论或有效市场假说成立，股票价格充分反映了所有相关的信息，价格变化服从随机游走，股票价格的预测则毫无意义。众多的研究发现我国股市的指数收益中，存在经典线性相关之外的非线性相关，从而拒绝了随机游走的假设，指出股价的波动不是完全随机的，它貌似随机、杂乱，但在其复杂表面的背后，却隐藏着确定性的机制，因此存在可预测成分。
3·股指期货

股指期货套利是指利用股指期货市场存在的不合理价格，同时参与股指期货与股票现货市场交易，或者同时进行不同期限，不同(但相近)类别股票指数合约交易，以赚取差价的行为,股指期货套利主要分为期现套利和跨期套利两种。股指期货套利的研究主要包括现货构建、套利定价、保证金管理、冲击成本、成分股调整等内容。
4·商品期货

商品期货套利盈利的逻辑原理是基于以下几个方面 ：
（1）相关商品在不同地点、不同时间对应都有一个合理的价格差价。
（2）由于价格的波动性，价格差价经常出现不合理。
（3）不合理必然要回到合理。
（4）不合理回到合理的这部分价格区间就是盈利区间。
5·统计套利

有别于无风险套利,统计套利是利用证券价格的历史统计规律进行套利,是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。统计套利在方法上可以分为两类,一类是利用股票的收益率序列建模，目标是在组合的β值等于零的前提下实现alpha 收益，我们称之为β中性策略；另一类是利用股票的价格序列的协整关系建模，我们称之为协整策略。
6·期权套利

期权套利交易是指同时买进卖出同一相关期货但不同敲定价格或不同到期月份的看涨或看跌期权合约，希望在日后对冲交易部位或履约时获利的交易。期权套利的交易策略和方式多种多样，是多种相关期权交易的组合，具体包括：水平套利、垂直套利、转换套利、反向转换套利、跨式套利、蝶式套利、飞鹰式套利等。
7·算法交易

算法交易又被称为自动交易、黑盒交易或者机器交易，它指的是通过使用计算机程序来发出交易指令。在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格、甚至可以包括最后需要成交的证券数量。根据各个算法交易中算法的主动程度不同，可以把不同算法交易分为被动型算法交易、主动型算法交易、综合型算法交易三大类。
8·资产配置

资产配置是指资产类别选择，投资组合中各类资产的适当配置以及对这些混合资产进行实时管理。量化投资管理将传统投资组合理论与量化分析技术的结合，极大地丰富了资产配置的内涵，形成了现代资产配置理论的基本框架。
它突破了传统积极型投资和指数型投资的局限，将投资方法建立在对各种资产类股票公开数据的统计分析上，通过比较不同资产类的统计特征，建立数学模型，进而确定组合资产的配置目标和分配比例。

⑹ 为什么要进行量化投资选股

量化策略来自于历史经验，它通过对数据精确的计算来发现并利用投资市场历史上所展现出来的规律性，并假设这种规律在未来继续有效。
我们为什么要进行量化投资?它有什么相对优势?
1、从对历史的认识来看，基本面分析看似全面却并不见得准确。人的大脑已开发的功能有限，难以正确处理纷繁复杂的海量信息。某些信息被主观放大，另外一些信息则会被忽略，这很容易导致人们的认知出现偏差甚至是错误，这将对未来的投资产生误导。而计算机对于输入的全部信息都会平等地加以考察.对 每个因素所发挥的历史作用都能进行精确的测量，也就是说，它在有限的信息范围内能做到准确全面的处理。当然，准确全面的程度有赖于使用计算机的人的能力， 但从方法论的角度来说，它无疑是最精确的。
2、从投资决策方面来说，基本面派难以做到足够的客观，主观感性的影响无处不在。即使经历相似的投资者在面对同样的信息时也会得出不同的判断， 同一个人在不同环境中也可能作出完全迥异的操作，显然人为主观因素(包括喜好、心情、性格等)都产生了非常重要的影响。当然这并不是要否定主观感性，而是想说明人为主观很可能会使得投资者放弃理性的思考，扭曲对客观事实的理解。而冷冰冰的计算机程序足以克服人性的弱点，它能够非常忠实地执行模型开发者所完成的理性的研究成果，而不受其他因素的干扰。同样的信息输入，它得出的结论是唯一的、明确的，并且足够客观、足够理性。
3、量化投资可以大大减轻人脑的负荷，帮助人们进行更高效的投资。计算机程序可以同时处理大量的信息。例如数量选股模型可以在输入千万个数据后 快速批量地输出股票组合，而人脑如果要选出同样的组合恐怕需要好几个月的辛勤劳作，却并不见得能取得更好的成绩。另外计算机还能不知疲倦地工作，这会显著提高投资者把握机会的几率。
因此，开展量化方面的投资和研究是非常有必要的，它将对传统投资起到非常好的补充和提升作用。我们不可因为长期资本管理公司的破产就产生恐俱心理，而致因噎废食。量化模型是很优秀的投资工具，结果好坏的关健在于开发者和使用者如何运用，而不应归咎于量化手段本身。参考云掌财经！

⑺ 量化分析的量化投资策略

量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。
1·量化选股
量化选股就是采用数量的方法判断某个公司是否值得买入的行为。根据某个方法，如果该公司满足了该方法的条件，则放入股票池，如果不满足，则从股票池中剔除。量化选股的方法有很多种，总的来说，可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类
2·量化择时
股市的可预测性问题与有效市场假说密切相关。如果有效市场理论或有效市场假说成立，股票价格充分反映了所有相关的信息，价格变化服从随机游走，股票价格的预测则毫无意义。众多的研究发现我国股市的指数收益中，存在经典线性相关之外的非线性相关，从而拒绝了随机游走的假设，指出股价的波动不是完全随机的，它貌似随机、杂乱，但在其复杂表面的背后，却隐藏着确定性的机制，因此存在可预测成分。
3·股指期货套利
股指期货套利是指利用股指期货市场存在的不合理价格，同时参与股指期货与股票现货市场交易，或者同时进行不同期限，不同(但相近)类别股票指数合约交易，以赚取差价的行为，股指期货套利主要分为期现套利和跨期套利两种。股指期货套利的研究主要包括现货构建、套利定价、保证金管理、冲击成本、成分股调整等内容。
4·商品期货套利
商品期货套利盈利的逻辑原理是基于以下几个方面 ：(1)相关商品在不同地点、不同时间对应都有一个合理的价格差价。(2)由于价格的波动性，价格差价经常出现不合理。(3)不合理必然要回到合理。(4)不合理回到合理的这部分价格区间就是盈利区间。
5·统计套利
有别于无风险套利，统计套利是利用证券价格的历史统计规律进行套利，是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。统计套利在方法上可以分为两类，一类是利用股票的收益率序列建模，目标是在组合的β值等于零的前提下实现alpha 收益，我们称之为β中性策略；另一类是利用股票的价格序列的协整关系建模，我们称之为协整策略。
6·期权套利
期权套利交易是指同时买进卖出同一相关期货但不同敲定价格或不同到期月份的看涨或看跌期权合约，希望在日后对冲交易部位或履约时获利的交易。期权套利的交易策略和方式多种多样，是多种相关期权交易的组合，具体包括：水平套利、垂直套利、转换套利、反向转换套利、跨式套利、蝶式套利、飞鹰式套利等。
7·算法交易
算法交易又被称为自动交易、黑盒交易或者机器交易，它指的是通过使用计算机程序来发出交易指令。在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格、甚至可以包括最后需要成交的证券数量。根据各个算法交易中算法的主动程度不同，可以把不同算法交易分为被动型算法交易、主动型算法交易、综合型算法交易三大类。
8·资产配置
资产配置是指资产类别选择，投资组合中各类资产的适当配置以及对这些混合资产进行实时管理。量化投资管理将传统投资组合理论与量化分析技术的结合，极大地丰富了资产配置的内涵，形成了现代资产配置理论的基本框架。它突破了传统积极型投资和指数型投资的局限，将投资方法建立在对各种资产类股票公开数据的统计分析上，通过比较不同资产类的统计特征，建立数学模型，进而确定组合资产的配置目标和分配比例。

⑻ 量化投资的主要方法和前沿进展

量化投资是通过计算机对金融大数据进行量化分析的基础上产生交易决策机制。设计金融数学和计算机的知识和技术，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几种。
1．人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）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。人工智能将涉及计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科，可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。
从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，还要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，因此人工智能学科也必须借用数学工具。数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，进入人工智能学科后也能促进其得到更快的发展。
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（Data Mining）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。
与数据挖掘相近的同义词有数据融合、数据分析和决策支持等。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。
关联分析是研究两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性。例如，研究股票的某些因子发生变化后，对未来一段时间股价之间的关联关系。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阈值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。
分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。分类可被用于规则描述和预测。
预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。
聚类就是利用数据的相似性判断出数据的聚合程度，使得同一个类别中的数据尽可能相似，不同类别的数据尽可能相异。
3．小波分析
小波（Wavelet）这一术语，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。与傅里叶变换相比，小波变换是时间（空间）频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号（函数）逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了傅里叶变换的困难问题，成为继傅里叶变换以来在科学方法上的重大突破，因此也有人把小波变换称为数学显微镜。
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（Support Vector Machine，SVM）方法是通过一个非线性映射，把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中（Hilbert空间），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。升维就是把样本向高维空间做映射，一般情况下这会增加计算的复杂性，甚至会引起维数灾难，因而人们很少问津。但是作为分类、回归等问题来说，很可能在低维样本空间无法线性处理的样本集，在高维特征空间中却可以通过一个线性超平面实现线性划分（或回归）。
一般的升维都会带来计算的复杂化，SVM方法巧妙地解决了这个难题：应用核函数的展开定理，就不需要知道非线性映射的显式表达式；由于是在高维特征空间中建立线性学习机，所以与线性模型相比，不但几乎不增加计算的复杂性，而且在某种程度上避免了维数灾难。这一切要归功于核函数的展开和计算理论。
正因为有这个优势，使得SVM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
被誉为大自然的几何学的分形理论（Fractal），是现代数学的一个新分支，但其本质却是一种新的世界观和方法论。它与动力系统的混沌理论交叉结合，相辅相成。它承认世界的局部可能在一定条件下，在某一方面（形态、结构、信息、功能、时间、能量等）表现出与整体的相似性，它承认空间维数的变化既可以是离散的也可以是连续的，因而极大地拓展了研究视野。
自相似原则和迭代生成原则是分形理论的重要原则。它表示分形在通常的几何变换下具有不变性，即标度无关性。分形形体中的自相似性可以是完全相同的，也可以是统计意义上的相似。迭代生成原则是指可以从局部的分形通过某种递归方法生成更大的整体图形。
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。作为一种方法论和认识论，其启示是多方面的：一是分形整体与局部形态的相似，启发人们通过认识部分来认识整体，从有限中认识无限；二是分形揭示了介于整体与部分、有序与无序、复杂与简单之间的新形态、新秩序；三是分形从一特定层面揭示了世界普遍联系和统一的图景。
由于这种特征，使得分形理论在量化投资中得到了广泛的应用，主要可以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（Stochastic Process）是一连串随机事件动态关系的定量描述。随机过程论与其他数学分支如位势论、微分方程、力学及复变函数论等有密切的联系，是在自然科学、工程科学及社会科学各领域中研究随机现象的重要工具。随机过程论目前已得到广泛的应用，在诸如天气预报、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。
研究随机过程的方法多种多样，主要可以分为两大类：一类是概率方法，其中用到轨道性质、随机微分方程等；另一类是分析的方法，其中用到测度论、微分方程、半群理论、函数堆和希尔伯特空间等，实际研究中常常两种方法并用。另外组合方法和代数方法在某些特殊随机过程的研究中也有一定作用。研究的主要内容有：多指标随机过程、无穷质点与马尔科夫过程、概率与位势及各种特殊过程的专题讨论等。
其中，马尔科夫过程很适于金融时序数列的预测，是在量化投资中的典型应用。
现阶段量化投资在基金投资方面使用的比较多，也有部分投资机构合券商的交易系统应用了智能选股的技术。

⑼ 证券投资对国家经济建设有什么积极作用

证券投资对国家经济建设有着重要的积极作用。首先。是对于经济数据GDP的直接拉动，GDP的增幅由投资，消费，出口三大马车组成。其次，证券投资的融资功能作用将大大增强企业及工厂的再生产。最后，坚持长期的证券投资理念将为人们带来丰厚的利润回报。