AI量化交易

**概念定义：**一种使用高级数学模型、统计分析和计算机算法进行交易决策的方法。

**应用范围：**一般包括股票、期货、外汇和衍生品等金融市场；

**主要原理：**依赖于金融市场中的价格、交易量、经济指标等大量历史和实时数据，用以识别市场趋势、估值、波动性等关键因素；使用复杂的数学（包括统计学、概率论、机器学）模型来分析数据和预测市场行为，并通过计算机算法预设的规则和模型自动执行交易。（文末含量化核心资源）

核心工具

数据分析

历史数据分析：通过分析历史价格、成交量等数据来预测市场趋势。

实时市场数据：收集实时交易数据，对市场

更新

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

若想在AIStudio3.0.0种复现这个策略, 请空降:

https://bigquant.com/wiki/doc/rpsai-lgPnmWzLkq

问题

如何结合欧奈尔的RPS指标,开发AI量化策略?

讲解

1988年，欧奈尔将他的投资

旧版声明

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https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

预计算因子表[数据平台]

https://bigquant.com/data/datasources/cn_stock_prefactors

https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLSbc1SbZX

[

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

年后，北京一个忠实用户问了几个问题，我整理了下，也方便持续交流。

他给我留言的问题如下：

1. 我们的策略回测时，用的模型有没有把验证集的数据学习了？
2. 滚动回测的效果远远不如常规的 可能原因时什么？
3. 短期交易，大户资金流比较重要，有什么帖子或者研报发我提供点思路？
4. 预测明天股票，一定要放在回测里，收通知吗？ 验证集最后一天也成最近一天交易日，可以预测吗？

这是他的原话，一个字没有修改，因为我怕理解有偏差。

回测是否学习验证集数据？

在机器学习算法中，我们把可以获得到的数据分为训练集，验证集和测试集，之所以这样划分，是因

导语

大部分初学AI-量化的同学做选股策略的做法都是简单粗暴将全市场的股票数据都放入模型训练， 然后企图训练出一个万能模型-图灵机， 寄希望于仅仅只通过暴力的数据挖掘，或者某些因子，就可以打造出一个适应于 任何行情的选股模型--圣杯。

但遗憾的是，A股市场中的数据噪音是很大的，不同的市场环境，不同的因子的选股效

问题

AI量化策略中如何选择合适的因子

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1J24y1f7mJ/?spm_id_from=333.999.0.0

PPT

{{membership}}

[/wiki/static/upload/42/4267409e-a9f4-42db-bb79-1321ba5e4c59.pdf](/wiki/static/upload/42/4267409e-a9f4

导语

AI量化是未来趋势，金融机构对量化方向的人才求贤若渴，存在大量的人才缺失。对于金融知识一片空白的小白来说，难以听懂量化中专业的术语。因此，BigQuant整理了一套适合金融小白的培训课程，精心挑选量化中所需要具备的金融基础知识，为大家打开金融世界的一扇门。点击下方的视接来学习吧

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1Nv411z7gt

更多的知识需要个人不断地积累和沉淀，有什么不懂的就来问小Q吧！（完整视频前往b站看，总共有26个视

AI量化论文介绍

牛津大学英仕曼量化化金融研究所（OMI）是世界领先的金融市场跨学科研究中心。OMI主要研究量化金融的基本问题，重点关注机器学习和数据驱动的模型。OMI研究汇总是一份精心策划的月度摘要，涵盖了量化相关领域的最新研究、见解和工具。

本月的论文分享中，有两篇来自OMI的最新论文。第一篇是基于订单账面不平衡的度量对交易流进行分类，并研究分解后的交易流对价格的影响，以设计有利的交易策略。第二篇介绍了使用动量策略应用于加密货币的转移排序模型。

本文主要介绍与金融和机器学习相关的论文。

**1. Trade Co-occurrence, Trade Flow Decom

AI只是工具，想要驾驭AI还得自身有点功底，不然反而会被工具所害，甚至从信仰AI变为抵制AI。本文简单介绍开发AI量化选股策略中所遇到的各种坑，希望大家有所收获，少走弯路。

本文主要从思想和实操两个层面分享下我在开发AI量化选股策略中所遇到的各种坑，也希望各位小伙伴能够进行补充。

策略思想逻辑层面

1. 训练集和测试集不能有所重合 机器学习的基本思路就是在训练集上发现pattern，训练出模型，然后对样本外的预测集数据进行预测。这好比老师平时布置的作业就是训练集，学生们通过平时的作业学习到知识，然后期末老师通过期末试卷来检验学生的学习掌握情况，如果期末试卷和平时作业

摘要

揭秘微软亚研院 AI 量化投资研究，展望行业未来发展六大趋势

微软亚研院2017年以来共发表12篇AI量化投资学术研究，其中选股主题超过半数，其他涉及风险模型、算法交易、数据增强、时间序列预测、基础架构等话题。这些研究的突出特点是前沿和务实，具有较高参考价值。前沿是指使用的AI技术，大量运用近年来热门的图神经网络、注意力机制，并灵活应用最优传输、自步学习、知识蒸馏、解耦表征等工具；务实是指解决的具体问题，如“AI模型如何应对市场规律变化”，“如何引导模型学习罕见本”，“如何充分挖掘事件、舆情蕴藏的信息”等，这些都是业界实践中会遇到、接地气的问题。我们透过微软AI量化研究

https://bigquant.com/experimentshare/dd9cff01459a41f9be40d7e660164795

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主题：The Impact of AI to Global Asset Managers: The Responses and Adoptions

演讲人：关子敬 先生 Kevin Kwan彭博亚太区量化及数据科学专家

**完整视频观看地址：<https://webcast.roadshowchina.cn/cmeet/NlZBZVhZRGZ6Q1NSRjdrbmJqQjZUQT09

摘要

揭秘微软院亚研院AI量化投资研究 展望行业未来发展六大趋势

微软亚研院 2017 年以来共发表12篇AI量化投资学术研究，其中选股主题超过半数，其他涉及风险模型、算法交易、数据增强、时间序列预测、基础架构等话题。这些研究的突出特点是前沿和务实，具有较高参考价值。前沿是指使用的AI技术，大量运用近年来热门的图神经网络、注意力机制，并灵活应用最优传输、自步学习、知识蒸馏、解耦表征等工具；务实是指解决的具体问题，如“AI 模型如何应对市场规律变化”，“如何引导模型学习罕见样本”，“如何充分挖掘事件、舆情蕴藏的信息”等，这些都是业界实践中会遇到、接地气的问题。我们透过微

导语

在上一篇文章中，大家对新建一个AI可视化模板策略有了初步的认识，但看到策略中众多的模块与看似复杂的连线心中不免存在疑惑，没关系，本篇文章中，我们就来为大家完整介绍一个AI量化策略的组成结构以及涉及的基本概念，希望可以帮助大家对AI量化策略建立一个全面初步的认识。

基本概念

概念介绍

在认识一个人工智能量化投资策略之前，我们首先来了解几个基本概念：人工智能 、 量化投资和机器学习，大家可以通过快速浏览下面这两篇文章，对前两个概念进行初步了解。

• 什么是人工智能？
• **[什