人工智能，深度学习，机器学习……不管你在从事什么工作，都需要了解这些概念。否则的话，三年之内你就会变成一只恐龙。 —— 马克·库班

库班的这句话，乍听起来有些偏激，但是“话糙理不糙”，我们现在正处于一场由大数据和超算引发的改革洪流之中。

首先，我们设想一下，如果一个人生活在20世纪早期却不知电为

导语

本篇文章中，我们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

在平台策略编写文件导航器中，有近20个模板策略，可供大家借鉴学习，本文进行简要介绍。

编写策略里的策略模板

在编写策略界面下，我们可以找到模板策略文件夹，存放了一些常用的策略/功能实现模板。

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=

引言

资本资产定价模型（CAPM）长时间以来是资产定价的第一范式，它在一系列假设基础上认为资产的期望收益率由无风险利率和其承担的风险溢价所决定。但是，自20世纪70年代以来，学者们逐渐发现按照某种风格交易股票能够战胜市场，比如：Basu（1977）发现的盈利市值比（EP）效应和Banz（198

在量化交易中，我们常听到和看到因子是量化研究中关键的一环。一个量化策略是5个因子的效果好，还是50个因子的效果好？因子之间有什么样的关联和差异？对量化交易策略收益的影响如何？那么因子投资是什么？为什么量化交易要

本文章翻译自MSCI研报《MSCI INTEGRATED FACTOR CROWDING MODEL》下附PDF英文原文

作者：George Bonne, Leon Roisenberg, Roman Kouzmenko, Peter Zangari

时间：2018年6月

摘要

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何为因子

因子是证券收益的一般（系统）驱动力。(common (systematic) driver of securities' returns)

证券收益中，来自因子暴露（factor exposure）的部分和来自个股非系统性风险（stock-specific n

导语

特征选择在许多方面都是适用的:它是对抗维度灾难的最佳武器；它可以减少整体训练时间；它也可以有效防止过拟合现象，提高模型的泛化能力。

如果要对动物进行分类，你可以很快的发现许多相关的属性或特征对模型毫无益处。例如，绝大多数动物都恰好拥有1颗心脏，从机器学习的角度来看， **心脏个数这一

策略介绍

本文将介绍经典的ROE策略，并通过编写简单的策略示例进行回测。

盈利逻辑

• 高ROE公司通常具有较强的盈利能力：

  高ROE表明公司能以较少的股东权益产生更多的利润，意味着公司经营效率高，盈利能力强。

• 高ROE公司通常具有良好的管理和业务模式：

什么是技术分析？

所谓股票的技术分析，是相对于基本面分析而言的。基本分析法着重于对一般经济情况以及各个公司的经营管理状况、行业动态等因素进行分析，以此来研究股票的价值，衡量股价的高低。而技术分析则是透过图表或技术指标的记录，研究市场过去及现在的行为反应，以推测未来价格的变动趋势。其依据的技术

导语

本文介绍了协整的初步内容。

协整

直观理解

协整是什么这个问题回答起来不是那么直观，因此我们先看下图，了解一下具有协整性的两只股票其价格走势有什么规律。

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=9fab01c4-405

更新

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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

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英国数学家、计算机科学家、逻辑学家和密码分析家艾伦·图灵推测机器：

“这就像一个学生从他的老师那里学到了很多东西，但在他自己的工作中增加了很多东西。发生这种情况时，我觉得人们有义务将机器视为显示智能。”

举一个机器学习影响的例子，Man group 的 AHL Dimension 计划是一个

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背景

机器学习的研究领域包括有监督学习（Supervised Learning），无监督学习（Unsupervised Learning），半监督学习（Semi-supervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）等诸

决策树算法是一种流行的机器学习算法，用于分类和回归任务。它的核心思想是基于特征对数据集进行递归分割，从而构建出一个树形结构。每个内部节点代表一个特征的测试，每个分支代表测试的一个结果，每个叶节点代表一个类别（在分类树中）或一个具体数值（在回归树中）。

发展史

1. CLS（Co

交叉验证是一种在统计学和机器学习领域广泛使用的技术，主要用于评估模型的泛化能力，即模型对未见数据的预测能力。这种技术在金融领域的量化交易策略开发中尤为重要，因为金融市场的数据通常具有高度的不确定性和变化性。交叉验证通过在不同的数据子集上训练和测试模型来帮助识别和防止过拟合，过拟合是指模型对训练数据过