量化投资模型怎么建立？
我按照我的思路，大概讲一下流程吧，我用的软件是matlab。其实软件不重要，重要的是你的思路。 首先你要明确，你所构建的模型是用来做什么的——预测、分类还是回归。这是很重要的，因为它决定了你的建模的思路。一般来说，我会先想清楚这个问题，然后再开始建模的工作。
如果你已经有现成的数据了（包括历史数据和未来的预测目标），那么很简单。你只需要建立几个变量，画出散点图，看看是否适合做回归分析就可以了。如果合适的，模型就简单了。你只需把变量导入软件中，输入相关参数，即可得出结果。
但一般的情况总是没有这么完美的，总会出现各种问题——数据的问题，模型的问题，甚至可能是你的思维定式的问题。遇到这些问题的时候，你就要重新思考你的模型了。
举个例子说明吧。假设你想测某个股票的波动率，你用日频率的数据，但是测出来的波动率却偏小很多。为什么会出现这种情况呢？因为你只测了它的日数据，而日数据是离散的数据，它的一天内的波动被平均到了每一天中，所以你当然会测出偏小的值。要解决这样的问题，你需要把频率提高，比如提高至分钟级别，这样波动就会在每一分钟内表现出来，从而被你捕捉到。