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量化投资涉及的技术和知识(2)

时间:2018-07-26 08:37来源:未知 作者:一个量化投资者 点击:
我们在上一篇文章中给大家简单讲了 量化投资 中需要应用到的小波分析、人工智能以及数据挖掘技术。今天我们就一起接着来学习一下其他的知识和技术,以及它们分别在量化投资中的应用。 一、分形理论 分形理论是一种新的世界观和方法论。它是现代数学的一个分

我们在上一篇文章中给大家简单讲了量化投资中需要应用到的小波分析、人工智能以及数据挖掘技术。今天我们就一起接着来学习一下其他的知识和技术,以及它们分别在量化投资中的应用。

量化投资涉及的技术和知识(2)
一、分形理论
分形理论是一种新的世界观和方法论。它是现代数学的一个分析,被大家成为大自然中的几何学分形理论。分形理论中的两个概念为我们的研究扩大了视野。
 
(1)分形理论认为空间维数的变化可以是分散或离散两种形态。
 
(2)分形理论分为世界中的某个局部中的某一方面,可能会在一定的条件下表现出和整体的相似性。
 
分形理论中有两个非常重要的原则分别是迭代生成原则和自相似原则。迭代生成原则主要是说,可以根据局部的特征推断出整体的图形。标题无关性说的是分形在一半的几何变换的情况下具有不变的特征。分形形体中的相似也可以是无安全相同的。分形理论在量化投资中的应用也非常广泛。比如可以用于金融时序数列的重构和分节。并可以在这个基础上对数列进行预测。
 
二、支持向量机
这是一种利用非线性映射,将样本空间映射到一个高维甚至说是无穷为的空间中。让原空间中非线性可分的问题进行转化。可以将其转化为特征空间里的线性可分的为。换句话说,就是线性化和升维。有的朋友可能会知道,升维一般来说都会让计算变的更加复杂。SVM可以帮助我们解决这个问题。
 
三、随机过程
将一串随机的事件进行动态关系的定量描述即称为随机过程。随机过程常被应用于工程科学、自然科学以及社会科学中。它常被用来描述这些科学中的随机事件。我们日常中就会接触到或者听到的,例如人口理论、天气预报、经济数学、天体物理等中都有应用。
 
我们可以通过分析或概率的方法来对随机过程进行研究。研究的主要内容也非常多,其中的马尔科夫过程就非常适用于对金融时序数列的预测。这可以说是在量化投资中非常典型的一种应用。
 
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(责任编辑:一个量化投资者)
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