> 数据图表想关注一下不同小波的特点分析2025-9-4不同小波的特点分析图表7：不同小波的特性与优劣分析小波类型核心特性（时域 / 频域）金融适配性（核心优势场景）关键局限（金融场景短板）Haar（哈尔）正交，支撑域最短（2 点），时域敏感，频域表现差高频数据实时突变检测（如涨跌停、闪崩）频域分辨率低，易受噪声干扰Daubechies（dbN）正交，N 越大越平滑（支撑域 2N）多尺度波动量化（如波动率分解、趋势提取）N 增大时，突变响应变慢、计算复杂度上升Symlet（symN）近对称正交，失真度低于 dbN（同dbN 支撑域）固定窗口数据趋势分离（如财报周期、基金归因）高频场景效率无优势，极端值敏感度略低Mexican Hat（墨西哥帽）非正交连续，频域聚焦好，对峰谷敏感市场周期探测（如季节性、牛熊周期）、拐点识别非正交冗余，计算量大，首尾数据误差大Morlet（莫莱）非正交连续，复值输出，频域分辨率极高多频率叠加分析（如政策 / 盈利频分离）、联动相位检测冗余度高，需预处理去噪，计算复杂来源：中泰证券研究所26中泰证券综合其他
