常見問題
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1. 平臺基礎
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Q：N2NQuant是個什麼樣的平臺？
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A ：N2NQuant是人工智慧量化投資平臺，提供一站式量化策略開發AI平臺和社區，擁有視覺化AI開發IDE（AIStudio），涵蓋美股、港股數據，未來將即將接入新加坡、越南、馬來西亞等多市場海量數據，全面支持主流AI框架，以助力投資者應用人工智慧科技進行投資交易。 瞭解檔案快速開始量化交易。
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Q：N2NQuant平臺適合哪些類型的投資者？
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A ：N2NQuant適合多種類型的投資者。 對於普通投資者，它提供了策略社區，可直接尅隆優秀策略輔助投資； 對於有一定經驗的策略開發者，能利用平臺海量數據和AI技術開發、測試和優化策略，並實現策略變現； 同時，其視覺化開發模式也讓金融工程師、普通交易員甚至業務人員都能低門檻使用AI科技提升投資效率。 瞭解檔案快速開始量化交易。
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Q：平臺的量化策略相關與我們平時用「股票篩選器」有沒有大分別呢？
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A：有，股票篩選器主要通過預設條件（如市盈率、市淨率等）來篩選股票，功能較基礎。 而N2NQuant量化平臺更進一步，它能進行多維度分析和深入挖掘，支持您開發並執行基於人工智慧的量化策略。
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Q：我從來沒有接觸過量化投資，這個平臺能幫我入門嗎？
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A：可以的，平臺提供了詳細的快速入門手册，並且有“策略社區”可以尅隆優秀的策略學習，還有“寬客學院”提供從入門到進階的完整課程，小白也能快速上手。
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Q：我有程式設計基礎，但對證券市場不太熟悉，這個平臺適合我嗎？
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A：適合的。 平臺提供了豐富的數據和工具，可以幫助你快速瞭解證券市場。 你可以從簡單的策略開始，逐步學習和積累經驗。
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2. 策略社區
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Q：量化投資策略都有哪些類型？
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A ：量化投資策略類型豐富，如趨勢跟踪、平均值回歸、套利策略、事件驅動等。
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**Q：**如何快速找到適合我的優質策略？
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A：你可以到“策略社區”瀏覽和篩選策略，查看策略的收益表現、風險名額等資訊，選擇符合自己投資目標和風險偏好的策略進行尅隆和運行。
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Q：在“策略社區”裏看到好多策略，怎麼知道哪個適合我呢？
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A ：可以從以下幾個方面考慮：一是策略的歷史收益表現，但這不能完全代表未來收益； 二是策略的風險名額，比如最大回撤，看你能不能承受這個風險； 三是策略的投資標的和市場，是否符合你的投資偏好； 四是看看策略的評估和使用人數，人氣高、評估好的策略相對更可靠些。
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Q：從策略社區尅隆策略需要注意什麼？
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A ：尅隆前要先瞭解策略的收益情况、風險特徵等基本資訊，評估其是否契合自身投資目標與風險承受能力； 同時留意策略的適用市場、數據要求等，避免因環境不匹配導致策略運行异常； 此外，還需關注策略的更新維護情况，保證所用策略的時效性與有效性。
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Q：平臺上的策略是否都有持續穩定的收益？
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A ：投資市場存在不確定性，不同策略在不同市場行情下表現各异。 平臺提供的策略僅供參考，用戶需根據自身風險承受能力、投資目標等謹慎選擇和評估策略。
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Q：平臺是否提供策略的解釋和分析，幫助我理解策略背後的邏輯？
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A ：有幾個途徑：一是仔細閱讀策略的描述檔案，一般開發者會在裡面介紹策略的基本原理和思路； 二是在策略社區裏發帖詢問，社區裏有很多專業的投資者和策略開發者，說不定有人能幫你解答； 三是聯系平臺支持團隊，對於付費用戶他們可能提供官方的策略解讀服務。
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Q：我挑了1個策略提交後，後來發現不適合我，可以删除並添加新的嗎？
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A：當然可以。 您可以在「我的交易」頁面中找到已提交的策略，選擇删除不適合的策略，並添加新的策略。 策略删除後會立即釋放你的資源額度，不過請注意，策略删除後策略的歷史資料將無法恢復，請謹慎操作。
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3. 策略開發
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Q: N2NQuant平臺支持哪些策略開發管道？
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A：N2NQuant平臺支持程式碼模式、生成器模式和視覺化模式共三種策略開發管道，適配不同專業水准的用戶。
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Q：平臺支持哪些程式設計語言進行策略開發？ 平臺支持哪些主流的AI框架和程式設計語言？
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A ：主要支持Python語言進行策略開發，Python在量化投資和人工智慧領域應用廣泛，相關庫和工具也很豐富。 同時，對於資料處理部分，也支持SQL語言。 另外平臺支持多種主流AI框架，比如深度學習領域的TensorFlow和PyTorch，這些框架能幫助你構建和訓練複雜的AI模型，用於預測市場走勢、挖掘投資訊號等。 你可以根據自己的項目需求和熟悉程度選擇相應的框架。
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Q：如何利用我的程式設計技能快速上手量化策略開發？
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A：你可以從“因數研究”模塊入手，選擇感興趣的因數進行研究，然後在AIStudio中編寫策略程式碼。 平臺也提供了詳細的檔案和教程，幫助你快速入門。
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Q：使用AI幫你寫策略時，如何準確地表達自己的需求？
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A ：表達需求時要清晰明確地闡述投資目標，比如是追求穩健收益還是高風險高回報； 說明關注的市場和標的範圍，如特定的股票板塊、行業等； 描述對策略的具體要求，像交易頻率、風險控制偏好等細節，以便AI更精准地生成符合預期的策略程式碼。
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Q：如何對已有的策略進行修改優化？
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A ：可基於策略的歷史表現數據，分析其在不同市場行情下的優劣勢，針對不足之處進行調整； 也可參攷平臺提供的優秀策略案例、專業資料等，借鑒其中的策略思想和優化方法； 同時，利用平臺的資料分析工具，對策略涉及的參數、因數等進行敏感性分析，進而確定合理的調整方向與幅度。
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Q：平臺的資料存儲和處理能力怎麼樣？ 能應對大規模數據運算嗎？
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A ：N2NQuant構建在高性能的分佈式架構之上，資料存儲和處理能力强。 它能够存儲海量的金融數據，像港股、美股等多市場的全量數據都不在話下； 而且在處理大規模數據運算時，也能保證低延遲和高性能計算，不會出現卡頓或數據加載緩慢等問題，滿足你複雜的量化研究和策略開發需求。
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Q：如何評估我在平臺上開發的策略的有效性？
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A ：主要有兩種方式：一是利用平臺的回測功能，用歷史資料類比策略的運行情况，看看策略在過去的市場環境中的表現，包括收益、風險等名額； 二是將策略應用到類比實盤中，觀察它在實时市場數據下的運行效果，但要注意類比實盤和真實市場還是有一定差异的。
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Q：平臺有沒有什麼工具或功能，能幫我優化策略呀？
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A ：有的。 “因子研究”功能可以幫助你分析不同因數對策略的影響，從而調整因數組合和權重來優化策略； “AIStudio”中也提供了豐富的資料分析工具和視覺化圖表，方便你觀察策略運行中的問題和潜在改進點； 此外，你還可以參考“策略社區”裏其他優秀策略的思路和架構，借鑒其中的亮點進行優化。
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Q：我有程式設計背景，開發量化策略時應該注意哪些問題呀？
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A ：首先，要充分考慮證券市場的特有規律和不確定性，不能完全按照程式設計邏輯生搬硬套。 其次，在策略中要注重風險控制，合理設定止損、止盈等條件，避免因市場波動造成過大損失。 再者，要對數據的質量和適用性進行嚴格把關，畢竟再好的策略也離不開準確可靠的數據支撐。
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Q：能不能給我一些簡單易可行的量化策略開發思路？
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A ：可以呀。 比如，你可以從簡單的移動平均線策略入手，當短期移動平均線向上穿過長期移動平均線時發出買入訊號，反之則發出賣出訊號； 或者嘗試平均值回歸策略，尋找那些價格偏離長期平均值較多的股票，預期它們會回歸平均值而進行交易。 這些策略的原理相對簡單，適合初學者實踐和改進。
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Q：我不會程式設計，能在N2NQuant平臺上進行量化投資嗎？
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A：當然可以。 平臺提供了視覺化AI開發IDE（AIStudio）、AI生成策略管道、一鍵生成管道，通過簡單的操作就能開發策略，無需程式設計基礎。
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Q：用視覺化開發模式能開發出複雜的量化策略嗎？
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A ：視覺化開發模式雖然降低了門檻，但對於複雜策略的開發會受到一定限制。 不過，平臺上的很多常用量化策略都可以通過視覺化模塊的組合來實現。 如果你有更複雜的投資想法，可以先在知識庫發文尋找幫助或直接向平臺支持團隊迴響，平臺每月會定期組織人員針對客戶的策略思想進行一對一溝通和實現。
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Q：在使用視覺化開發過程中，遇到複雜的邏輯設定搞不清楚怎麼辦？
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A ：有幾個辦法：一是查看每個視覺化模塊的詳細說明檔案，瞭解它的功能和使用場景； 二是在社區裏蒐索有沒有其他用戶遇到過類似問題，說不定能找到解答； 三是直接聯系平臺支持團隊，向他們描述你的問題，尋求專業的指導。
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Q：如果我對某個策略不滿意，想進行一些個性化調整，該怎麼做呀？
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A ：如果你是通過視覺化模式運行的策略，可以在視覺化介面中嘗試調整策略的參數設置，比如資金比例、交易訊號的閾值等； 如果涉及到更深層次的邏輯修改，可能需要借助平臺的程式碼模式或者向有程式設計經驗的用戶求助。 不過在調整之前，最好先對策略進行充分的瞭解和測試，避免因盲目修改導致策略失效或風險新增。
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Q：總是可以自由修改第一個免費策略？
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A：是的，您總是可以自由修改第一個免費策略。 您可以根據自己的需求調整參數、添加或删除名額等，以優化策略表。
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Q：平臺是否支持策略的實时回測和優化？
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A：是的，平臺提供了强大的回測引擎，可以對策略進行實时回測和優化，幫助用戶評估策略的有效性和改進空間。
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4. 數據與因數
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Q：介紹一下平臺的數據優勢？
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A：平臺擁有海量的多市場金融數據，包括美股、港股，未來即將接入新加坡、越南、馬來西亞等市場。 資料類型豐富，涵蓋基本面數據、技術指標、另類數據等，且數據更新及時，能滿足不同策略開發的需求。
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Q：平臺的數據來源是否可靠？ 數據更新頻率如何？
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A ：N2NQuant作為一個專業的量化投資平臺，數據平臺提供港股、美股市場的全量數據等豐富金融數據，數據來源可靠且經過專業處理。 現時平臺提供日頻的行情資料，並每日盤後更新當日的日行情資料。。
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Q：因數研究對於量化投資有何重要意義？ 平臺提供了哪些常用因數？
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A ：因數研究能幫助量化研究者挖掘出影響資產價格的關鍵因素，從而構建更具科學性和有效性的投資策略。 平臺提供的常用因數涵蓋技術分析因數、基本資訊因數、財務因數、估值因數等多類別。
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Q：我能對平臺提供的數據進行定制化處理嗎？ 比如只篩選特定時間段、特定行業的數據？
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A ：可以呀！ 在“數據平臺”模塊，你可以通過設定各種篩選條件，像時間範圍、行業類別、股票特徵等，精准選取你需要的數據。 而且，平臺還支持數據的自定義計算和轉換，滿足你在特定研究場景下的數據需求。
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Q：如果我想把外部數據導入平臺進行分析和開發策略，能實現嗎？
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A ：N2NQuant平臺支持一定程度的外部數據導入，詳情步驟可以參考：手動上傳數據教程
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5. 實盤交易
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Q：N2NQuant平臺可以直接進行實盤交易嗎？ 如何操作？
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A ：當前用戶可以訪問交易清單的策略詳情來獲取每日的交易計畫，然後轉到自己的實盤終端進行交易。 現時平臺正在與AFE的交易系統進行對接，未來可以支持全流程自動化的實盤交易，敬請期待🙂🙂
若開通後，只需在用戶中心獲取訪問憑證Key，並將key配寘到實盤交易終端用於獲取策略的交易計畫，用戶便可以在實盤終端依據買賣訊號進行股票交易。
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Q：什麼交易平臺可以使用你的程式碼？ 如何使用您的程式碼進行自動交易？
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A：策略程式碼僅支持在N2NQuant平臺部署並運行。 策略產生的交易訊號可以直接查看或下載用於你實盤交易，也可以通過授權的管道收到AFE的交易終端進行實盤交易。
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6. 帳戶與費用
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Q：如何注册登入N2NQuant平臺？
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A ：平臺支持手機號和郵箱進行注册登入，注册成功後系統會分配一個用戶名，亦可設置密碼使用用戶名密碼登入。\n
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Q：平臺是否免費使用？ 具體的收費模式是怎樣的？ 免費用戶和VIP會員有何區別？
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A ：N2NQuant採用基礎功能免費，高級功能及更多資源付費的模式。 保證免費用戶可以體驗完整的生成策略到部署策略的整個流程，但如果想獲得更多服務器資源和權益，需要在VIP訂閱模塊陞級帳號權益，詳情請參閱訂閱表單。
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Q：開發策略和部署策略都是免費的嗎？
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A：N2NQuant滿足用戶免費使用數據進行策略開發和回測，向每個用戶提供有限的免費資源用於部署策略，如果您向獲取更多的資源傾斜，則可以陞級為VIP用戶以獲得更多的權益和許可權。
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Q：這個平臺安全嗎？ 我的資金會有風險嗎？
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A：平臺本身不直接涉及資金交易，主要提供策略開發和類比實盤功能。 實盤交易需要通過與平臺打通的交易終端（如即將接入的AFE）進行，資金安全性取決於交易終端的安全措施。
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7. 幫助與學習
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Q：遇到問題時，如何獲取平臺的支持？ 怎麼聯系平臺客服？
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A ：可以在平臺的“知識庫”中查找常見問題的解答，也可通過知識庫的“意見回饋”檔案集提交問題，或通過提交郵件到 n2nquant@afe.hk ，平臺支持團隊會進行相應處理與迴響。
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Q：有沒有推薦的學習資源，可以幫助我提升證券市場的知識？
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A：平臺的“寬客學院”有相關的課程和視頻教程，你可以系統地學習證券市場的知識。 同時，“知識庫”中也有很多關於量化投資和證券市場的文章，供你參攷。
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Q：寬客學院的學習資源如何？ 適合新手嗎？
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A ：寬客學院提供從入門到進階的一系列完整課程，搭配視頻教程與豐富的學習資料、檔案，學習體系完善，非常適合新手循序漸進地學習量化投資知識，能幫助新手快速上手並深入瞭解相關領域。
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Q：寬客學院的課程是否需要額外付費？ 如何學習其中的內容？
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A ：平臺的學習資源現時全部免費，免費課程主要是基礎入門的，幫助你建立初步概念； 後期可能會有一些進階的付費課程，付費課程則更深入專業，能系統提升你的投資技能。 你可以先從免費課程學起。
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Q：除了平臺上的學習資源，還有啥推薦的學習途徑嗎？
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A ：可以看看金融投資類的書籍，比如《聰明的投資者》《證券分析》等經典著作； 關注一些財經新聞網站和公眾號，及時瞭解市場動態； 還可以參加線上的投資論壇和社區，和其他投資者交流經驗。
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8. 其他
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