通常来说，证券市场上发生的信息必将影响证券价格的变化，而高频数据记录了实时信息对证券价格最终影响的所有信息。http://www.hibor.com.cn【慧博投研资讯】相对低频数据而言能够更加准确捕捉到证券市场中发生的每个细微变化过程。http://www.hibor.com.cn（慧博投研资讯）故利用高频数据进行证券投资分析较用低频数据更具有优势。  已有大量的研究成果发现高频数据存在显著聚类特性，因此我们考虑偿试利用高频数据的聚类性特征结合模式识别技术对证券的短期运行趋势进行预测。
        模式识别在证券投投资中的运用  具体而言，是将时间序列数据挖掘应于证券行情的高频数据中，其目标就是寻找一种交易优势，一种能够获得超越市场基准收益率一种交易优势。也就是识别或发现能够预测证券价格上涨或下跌超过一定情况的模式聚类。
        主要逻辑：证券的走势其实就是买卖双方对于其价格达成一致的表现，  通过对其历史走势的研究可以找到相似的形态从而以此判断未来价格运动的方向。模式识别的主要逻辑就是基于此，即历史会重现，通过对证券过去走势的分析预测其未来走向。  
        结论以及应用：由于大盘蓝筹股公司运作相对规范、受市场关注度相对较高，受市场因素影响相对较少，股价运行趋势也相对平稳。因此使得利用高频数据并接合模式识别技术对大盘股的短期预测有效性较高，运用模式识别技术针对大盘股的高频数据进行分析对机构者选股可以起到更为积极的作用。
        我们通过样本外检验可以看出：应用高频数据并接合模式识别方法能够获得相对市场更为稳健超额收益。收益波动相对较低。
        未来应用设想  经典图库法：我们可以利用高频数据与历史市场表现建立经典图库,然后运用图库中各种经典走势去识别当前标的证券市场走势,以此方法来捕捉投资机会,来获得超额收益。