请问SAS在股票量化投资领域最常用到的技术有哪些

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我最近一直在一家国内的基金公司用SAS做些dirty work
公司主要通过一些量化的选股模型进行投资决策
现在有个机会让SAS的人过来进行一些培训
因此要先挑选一些值得学习的并且以后用的上的技术
我目前涉及的仅仅在于Base SAS、SQL和宏的一些皮毛的东西
另外还有基本的线性回归、假设检验和蒙特卡罗
对于在这个行业所需要的其他一些业务并不是完全了解
因此我想听听大家的意见，就是在这个领域还有哪些技术是经常用到
或者对于解决实际问题非常有用的技术值得学习的
（比如之前偶然了解到的哈希对象，就帮了我一个大忙）
先谢谢大家了

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关键词：量化投资 dirty Base sas的 Work 蒙特卡罗 dirty 技术 领域 模型

顶！我也正好想了解这方面的问题，求高手指教！

同求有高人指点

除了你已经提出的模型外，还可以模拟证券的程序化交易，生成回溯报告。做关联规则挖掘，股票的技术指标测试和一些交易策略的测试。

没有指点吗？

有大神吗 嘎嘎

目前应用最多，而且较成功的方法是知情交易概率(PIN --probability of informed trade)方法，如果你的数据应用得当，通常成功率75%－依赖你的数据优劣。

这个问题很有价值的呢。