证券分析主要分为三大核心分析体系：基本面分析、技术分析和量化分析。这三大体系从不同的维度对证券市场进行剖析，构成了现代投资决策的基础框架。

1. 基本面分析 (Fundamental Analysis)

这是最传统且应用最广泛的分析体系，其核心逻辑是**“寻找资产的内在价值”**。基本面分析认为，股票的价格最终会向其内在价值回归，因此投资者的主要工作是评估一家公司的真实价值，并在价格低于价值时买入。

宏观层面：分析宏观经济指标（如GDP、利率、通货膨胀）、国家政策导向以及国际局势，判断整体经济周期对股市的影响。
行业层面：研究行业的生命周期、竞争格局、产业政策以及上下游产业链的景气度，寻找高成长或具备护城河的行业。
公司层面：深入剖析企业的财务报表（盈利能力、偿债能力、运营能力等）、核心竞争力、管理层素质及商业模式。
适用对象：价值投资者、长线机构投资者。

2. 技术分析 (Technical Analysis)

技术分析的核心逻辑是**“市场行为包容消化一切”**。它不关心公司的基本面，而是通过研究历史交易数据来预测未来价格走势。技术分析建立在三大假设之上：市场行为包容一切、价格以趋势方式演变、历史会重演。

价格与成交量：通过K线图、成交量柱等直观反映市场供需关系和多空博弈。
技术指标：运用均线（MA）、MACD、KDJ、RSI等数学模型，寻找超买超卖信号或趋势反转点。
形态与波浪：识别头肩顶、双底、三角形整理等图表形态，或运用艾略特波浪理论等分析市场情绪和周期。
适用对象：趋势交易者、短线投机者、波段操作者。

3. 量化分析 (Quantitative Analysis)

量化分析是随着计算机技术和数学模型发展而兴起的现代分析体系。它的核心逻辑是**“用数据和算法驱动决策”**，旨在克服人性的情绪弱点（如贪婪与恐惧），通过严密的逻辑和统计规律寻找市场中的获利机会。

多因子模型：通过挖掘影响股票收益的各种“因子”（如估值因子、动量因子、成长因子、质量因子等），构建投资组合。
统计套利与高频交易：利用数学模型捕捉市场中微小的定价错误，通过极高频次的交易积少成多。
大数据与AI：利用机器学习、自然语言处理（NLP）等技术，分析海量非结构化数据（如新闻舆情、社交媒体情绪、卫星图像等）以获取超额收益（Alpha）。
适用对象：量化对冲基金、专业量化投资机构。

总结：
这三大体系并非完全对立。在实际的成熟投资中，往往是**“基本面选股，技术面择时，量化做风控与增强”**。基本面决定了“买什么”，技术面和量化模型则更多解决“何时买”以及“如何控制回撤”的问题。