投资分析术是投资者评估资产价值、预测价格走势的重要工具，主要分为以下几类：
核心内容
通过研究宏观经济、行业趋势、公司财务状况等基本面因素，评估资产的内在价值。关注财务报表（资产负债表、利润表、现金流量表）、行业竞争格局、政策环境等。
核心假设
股价波动受经济基本面驱动，但短期价格可能因市场情绪波动而偏离内在价值。
典型方法
宏观分析：研究GDP、利率、汇率等经济指标；
中观分析：分析行业政策、市场竞争格局；
微观分析：聚焦公司财务报表和经营策略。
核心内容
以历史价格和成交量数据为基础，通过图表和技术指标（如移动平均线、RSI、MACD）预测未来价格走势，认为“历史会重演”。
核心假设
市场行为包容一切，价格趋势具有可预测性。
典型方法
趋势分析：通过趋势线、头肩顶/底判断方向；
波浪理论：将价格波动分为五浪结构；
江恩理论：通过时间与价格的几何关系预测。
核心内容
运用数学模型和统计方法（如回归分析、机器学习）对海量数据挖掘，识别规律和风险，辅助决策。
核心优势
能够处理大规模数据，发现隐藏模式，降低人为主观判断的偏差。
典型方法
统计套利：利用价格异常波动获利；
因子投资：通过多因子模型筛选资产；
机器学习：如随机森林、深度学习预测价格。
演化分析 ：从股市波动的生物学特性出发，研究代谢性、适应性等动态属性，为高频交易提供决策依据。
情绪分析 ：通过投资者情绪指标（如恐慌指数）捕捉市场非理性波动。
基本面分析 ：易受财务数据操纵、行业研究偏差影响，对新兴行业预测能力有限；
技术分析 ：依赖历史数据，可能因市场极端情况失效，且易受操纵干扰；
量化分析 ：模型复杂度高，需大量数据支持，且存在模型风险。
综合应用建议 ：
价值投资者可优先采用基本面分析，结合量化模型提高决策准确性；
技术型投资者建议关注趋势与指标信号，设置止损控制风险；
高频交易者可结合演化分析与情绪指标捕捉短期波动机会。
温馨提示：
