朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。它的核心思想是利用特征之间的条件独立性假设来进行分类。以下是朴素贝叶斯分类器的几个关键点：

1. 贝叶斯定理：朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理，该定理描述了在已知某些条件下，事件发生的概率。公式为：

其中，P(A∣B)是在事件B发生的情况下事件A发生的概率。

特征独立性假设：朴素贝叶斯假设所有特征在给定类别的情况下是条件独立的。这一假设虽然在现实中往往不成立，但在许多应用中仍然表现良好。

分类过程：

1. 计算每个类别的先验概率 P(C)。
2. 对于每个特征，计算在该类别下的条件概率 P(Xi∣C)。
3. 使用贝叶斯定理计算后验概率 P(C∣X)，并选择具有最高后验概率的类别作为预测结果。

优点：

1. 简单易懂，易于实现。
2. 计算效率高，适合大规模数据集。
3. 对小规模数据集表现良好。

缺点：

1. 条件独立性假设在许多实际应用中不成立，可能导致性能下降。
2. 对于某些特征的缺失值敏感。

在量化交易中，朴素贝叶斯分类器可以用于预测市场趋势、分类交易信号等任务，帮助交易者做出更明智的决策。