量化交易中的价格发现是指通过量化模型和算法，分析市场数据以预测资产的合理价格或未来价格走势。常见的方法包括：量价关系分析：通过计算量价相关系数，如量领先价相关系数和价领先量相关系数，捕捉价格与成交量之间的动态关系。当相关系数达到一定阈值时，生成买卖信号。均值回归策略：基于价格偏离历史均值的程度进行交易。当价格偏离均值超过一定标准差时，认为价格会回归均值，从而进行反向交易。机器学习与深度学习：利用机器学习算法（如线性回归、LSTM、XGBoost）分析历史数据，挖掘价格与因子之间的关系，预测未来价格。套利策略：通过分析不同市场或资产之间的价格差异，寻找套利机会。例如，利用跨市场或跨品种的价格差异进行对冲交易。这些方法通过数据驱动的模型和算法，帮助量化交易者在复杂市场中更高效地发现价格机会，优化交易决策。

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