量化投资、数据挖掘及matlab入门

量化投资模型的构建需要处理大量的数据，建立在对历史信息统计分析的基础上。数据挖掘（Data Mining）也称为数据开采、数据采掘等，就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的，但是又潜在有用的信息和知识的过程。可以说，数据挖掘技术是量化模型产生的主要技术和手段。量化投资和数据挖掘数据挖掘和传统数据分析（查询，报表，OLAP）的本质区别在于其在没有明确假设的前提下去挖掘信息，发现知识。在发现知识的过程中需要用到数据库、统计学、应用数学、机器学习、可视化、信息科学、程序开发及其他学科的内容。数据挖掘的核心在于对输入和输出数据进行训练，得到模型，使模型 ………………………………