人工智能

策略介绍

本策略AI算法来预测股票的未来表现，并进行排序。这里使用算法StockRanker，BigQuant 平台开发的一种先进的机器学习算法，专门用于量化选股排序学习，通过在多个因子/特征的数据上训练，旨在从大量股票中识别并排序那些未来表现可能最优异的股票。

策略思想

策略基于以下几个核心思想：

1. 特征选择：输入对股票价格有显著影响的多维度因子，可以是包括基本面、技术指标、情绪指标等等
2. 预测目标：预测未来 5 日收益率
3. 数据抽取和处理：抽取和处理数据
4. 模型训练：应用StockRanker算法，训练模型来预测股票未来上涨概率。StockRa

导语

1989年发表的论文《The Fundamental Law of Active Management》及其随后的相关论文揭示了寻求主动投资的alpha收益的数量化关系，这为主动组合投资管理带来一套令人信服的分析框架，这个数量化关系很好揭示了数量化技术(量化投资)可以如何或者应该如何切入投资管理领域。

和被动组合管理(passive porfolio management)相比,主动组合管理(active porfolio management)更显投资水平的能力，或者说运气。被动投资力求完全复制相应的基准成分股及其权重，所以每当某指数做成分股的调整时，新入选的股票

人工智能（AI）技术得到了飞速发展，其在各个领域的运用也不断取得成果。机器学习被评为人工智能中最能体现人类智慧的技术，因此开发AI量化策略可以理解为将机器学习应用在量化投资领域。

理解机器学习算法

机器学习算法太多，本文讨论只针对适用于金融数据预测的常用有监督型机器学习（Supervised Machine Learning）算法：StockRanker。假设我们要去预测某个连续变量$ Y$未来的取值,并找到了影响变量$ Y$取值的$K$ 个变量，这些变量也称为特征变量（Feature Variable）。机器学习 即是要找到一个拟合函数$f(X_1,X_2,\ldots,X_K|

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Q1-@james:有什么另类的标注可以推荐下？

https://bigquant.com/wiki/doc/-0kcMgSnQXw

https://bigquant.com/wiki/doc/rengongzhineng-xilie-ershijiu-shouyi-linglei-biaoqian-zhengquan-fuben-xRMNFmmg00

问题

能不能给个遗传算法的模版学习一下？

视频

https://www.bilibili.com/video/BV18q4y1q7aA?share_source=copy_web

相关图示

![{w:100}](/wiki/api/attachments.redir

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旧版声明

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

2021年7月8日Meetup模板：

[https://bigquant.com/experimentshare/a6bae485ffcc47819510b788ddfad338](https://bigquant.com/experimentshare/a

可以写策略、改策略的ChatGPT实在是太强大了！

使用文档

国内丝滑使用 ChatGPT 的方法(使用ChatGPT详情参见文内)

看视频

https://www.bilibili.com/video/BV16L41127tD/

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CHatGPT模板

[https://bigquant.com/experimentshare/25e12fb7730d41a59dffb4c3a63d3c

导语

2020年我们开展了近半年的Meetup，共11场Meetup活动，90个问题，7场专题，持续地为大家服务和提供新鲜的灵感。2021年，Me

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何物，是怎样一种体验。在过去的岁月里，他已经习惯于用特定的方法来解决相应的问题，霎时间周围所有的事物都发生了剧变。以前需要耗费大量人力物力的工作，现在只需要一个人和电就能完成了。

而在现在的背景下，机器学习、深度学习就是新的“电力”。

所以呢，如果你还不了解深度学习有多么强大，不妨就从这篇文章开

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/5cfd9186208047518a995e4394ba1099

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更新

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1. 人工智能与机器学习的概念

1.1 人工智能的概念

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门研究如何使计算机系统具备类似于人类智能的能力的领域

人工智能的子领域示例：

1. 机器学习：机器学习是人工智能的子领域，用于从数据中学习并改善系统性能
2. 自然语言处理：NLP致力于使计算机能够理解、处理和生成人类语言
3. 计算机视觉：计算机视觉使计算机能够识别和解释图像和视频数据，用于图像识别、目标检测和人脸识别等任务
4. 机器人学：机器人学研究如何设计、构建和控制机器人，使它们能够执行各种任务
5. **专家系

导语

“人工智能”概念日益兴起，“谷歌围棋程序AlphaGo全面碾压专业选手”类似新闻逐渐增多，人工智能时代已经来临。通过短文快速了解什么是人工智能。

人工智能（英语：Artificial Intelligence, AI）亦称机器智能，是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能，可以概括为：研究智能程序的科学 。这门科学的出发点是 研究如何使程序能够像人一样思考、行为，以及如何保持理性（如图1），这里的理性可以理解为效用最大化。

![图1 智能程序的科学](/wiki/api/attachments.redirect?id=6bd0fcaf-94c8-4354-aee2

第1讲:强化学习介绍

科学家Hado van Hasselt介绍强化学习课程，并解释了强化学习与人工智能的关系。

https://www.youtube.com/watch?v=TCCjZe0y4Qc

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随着交易数据量越来越大，金融领域的各种应用已经验证了使用人工智能可以更好地进行投资或业务决策，也越来越多人相信人工智能技术在金融领域的应用前景。人工智能提供了一种适用于从个人数据到业务流程的高效数据分析工具。 与此同时，越来越多金融机构开始使用机器学习方法，以期在市场竞争中赢得优势。量化投资机构逐渐抛弃传统的分析方法，转而使用机器学习算法预测市场走势和选择投资组合。 与传统投资方式相比，量化投资方式具有更高效率及准确性。量化投资是一种基于计算机系统而生成的投资策略选择方法，可以对数学模型进行监理，在实现交易理念活动过程中构建更为完善规范的量化投资评价体系。在对模型进行监理的基础上，再对历史数据

ChatGPT的横空出世作为对金融科技运用最广泛的量化私募，AI的爆发，对其影响就更为直接。

某量化私募表示，量化投资行业本质上仍旧是技术研发类行业，拥抱人工智能，吸收最新技术是量化投资行业生存的根本。不管是以各类Copilot为代表的辅助型生产力工具，还是使用“接近文本层面的AGI水准”的大语言模型（LLM）处理文本类型的另类数据，再到狭义上利用深度学习技术为代表的机器学习进行市场定价等等，人工智能在量化投资领域的场景化应用是全方位的。

人工智能的蓬勃发展，极大地提高了量化投资的效率，它的生产力升级对于量化投资的发展大有裨益，让研究的过程更加如鱼得水。但综合来看，量化投资是一个综合性系统

高频交易经常被提起，却始终蒙着一层神秘面纱，仿佛那只是金字塔尖那一小撮人的玩物。今天我们就从期货高频数据下手，去揭开神秘面纱的一角，并尝试搭建神经网络模型对高频数据进行预测，抛砖引玉，希望能让对金融数据分析，量化交易，人工智能感兴趣的朋友有所收获。我们已经将本文的全部源数据+源代码+python环境打包好，做到开箱即用， 文末有获取方式，欢迎大家下载自己动手继续学习和研究。

先看我们最终的模型结果，在训练集和测试集上的表现：

下面开始探索数据。

交易时间

以本文要研究的螺纹钢（RB）为例， 与股票不同，期货不仅在工作日白天交易，很多品种还有夜盘， 每个交易日就是从夜盘开始计算的。

行

用ChatGPT生成的ChatGPT教程

随着交易数据量越来越大，金融领域的各种应用已经验证了使用人工智能可以更好地进行投资或业务决策，也越来越多人相信人工智能技术在金融领域的应用前景。人工智能提供了一种适用于从个人数据到业务流程的高效数据分析工具。 与此同时，越来越多金融机构开始使用机器学习方法，以期在市场竞争中赢得优势。量化投资机构逐渐抛弃传统的分析方法，转而使用机器学习算法预测市场走势和选择投资组合。 与传统投资方式相比，量化投资方式具有更高效率及准确性。量化投资是一种基于计算机系统而生成的投资策略选择方法，可以对数学模型进行监理，在实现交易理念活动过程中构建更为完善规范的量化投资评价体系。在对模型进行监理的基础上，再对历史数据

某机构调查发现，近年来，通过电子渠道进行的交易有所增加，所有资产类别的交易员都预计，这种上升趋势将在未来两年继续下去。 摩根大通的瓦克说，我们经历了两年多非常不寻常的疫情，在市场非常动荡的情况下，许多客户从办公室搬到家里，这对增加电子交易来说是一场完美风暴。 不过摩根大通的Wacker表示，人工智能和机器学习预计很快将超过移动技术，成为未来市场主要影响因素。 近年来，在动荡的市场中，算法交易已成为一种强有力的工具。算法交易的目的是： 1.通过分拆母单，拟合市场成交量分布，降低市场冲击成本； 2.隐藏下单意图，用特殊目的算法，有效保护交易意图，避免引起市场异动； 3.使用自动化算法交易策略，节约

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1.科学的投资体系。基于处理后的各类数据，通过数学建模和回测将市场信息进行量化，从数据中解读背后蕴含的市场规律，捕捉价格波动过程中的交易机会，真正做到可追溯、易复盘、能验证、迭代快。

2.应用前沿技术。大数据时代，积极应用机器学习、深度学习等人工智能新兴技术，以实现强大的信息搜集与处理能力，及时快速地跟踪市场变化，不断捕捉市场上能够提供超额收益的投资机会。

3.剥离情绪影响。严格执行量化投资模型给出的投资建议，决策信息透明度高、纪律性强，能有效规避人类主观认知偏差以及克服情绪对决策的影响，准确客观评价投资机会，降低管理人的道德风险。

4.统观信息全局。通过对尽可能全面、完整的海量

人工智能在量化领域的应用

因诺资产徐书楠有关量化的解读-人工智能的深度运用，国内量化投资会有更长足的发展，资产配置应基于长期考量，短期表现偏随机性

https://www.bilibili.com/video/BV14B4y197bP

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幻方人工智能量化投资实践

人工智能投资时代到来了吗？未来基金的将没有投资经理。幻方量化CEO陆政哲介绍幻方人工智能量化投资实践：什么是人工智能，人工智能的发展与应用，当前人工智能投资的实践案例，幻方在人工智能投资上的发展和人工智能投资的挑战与未来。

https://www.bilibili.com/video/BV1zD4y1Q7Un

量化机构能否超越周期的宿命？

幻方量化CEO陆政哲先生认为量化投资机构在发展历程上，会面临周期性的巨大考验，一方面是自身规模的增长给业绩带来的压力，