AI量化交易

AI量化指标的选择和排序取决于特定的投资策略、市场条件和数据可用性。

以下是30个常见的AI量化指标，按照一般在量化分析中的重要性排序：

1. 收益率（Return）
2. 夏普比率（Sharpe Ratio）
3. 波动率（Volatility）
4. 最大回撤（Maximum Drawdown）
5. 贝塔系数（Beta）
6. 阿尔法（Alpha）
7. 信息比率（Information Ratio）
8. 换手率（Turnover）
9. 流动性（Liquidity）
10. 市值加权平均（Market Cap Weighted Average）
11. 股息收

AI量化交易重要常识

1. 数据质量与完整性：高质量、准确、全面的数据是AI量化交易成功的关键。
2. 模型过拟合：避免过度拟合历史数据，这可能导致未来性能下降。
3. 市场效率：理解市场效率和其对交易策略性能的影响。
4. 算法复杂性：更复杂的算法并不总是更好，简单有效往往更为重要。
5. 风险管理：制定严格的风险管理策略以保护资本。
6. 交易成本：

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？](https://n2nquant.com/wiki/

**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

AI量化重要指标包括：

ADX（平均方向性指数）；布林带（Bollinger Bands，简称BBANDS）；MACD（Moving Average Convergence Divergence）；

CCI（商品渠道指数）；阿隆上行（Aroon Up）和阿隆下行（Aroon Down）；ATR指标；指数移动平均值；MFI；MOM；

OBV；RSI；SAR；简单移动平均值；STOCH (KDJ) ；TRIX；WILLR；加权移动平均值；

AI量化选股利用AI的强大数据处理和分析能力，旨在寻找那些被市场低估但具有增长潜力的投资机会。

**1. 移动平均线 (Moving Aver

AI量化领域结合了人工智能（AI）、机器学习（ML）以及量化金融的技术和方法。这一领域的目标是使用算法和计算模型来分析大量金融数据，从而做出投资决策或提高交易效率。

一些在AI量化领域重要技术和方法，以及在金融领域的应用：

1. 机器学习算法：机器学习算法是AI量化领域的核心。它们包括监督学习、非监督学习和强化学习。
   • 监督学习，如支持向量机（SVM）、神经网络、决策树等，用于预测或分类任务，如股价预测、信用评分。
   • 非监督学习，如聚类、主成分分析（PCA）等，用于发现数据中的模式和关系，如市场细分、异常检测。
   • 强化学习，如Q学习

n2nquant是什么？

n2nquant是一家量化交易平台，为投资者提供做量化交易的工具与服务，帮助投资者更好地做量化交易。也就是说，在n2nquant量化交易平台，“大型收割机”已经为你准备好了，不需要你自己造了，你只需要学会使用它。

n2nquant让做量化交易的成本极大降低

提供多种优质的便于取用的数据 提供投资研究功能，便于自由地统计、研究、学习等 提供多种的策略评价指标与评价维度 支持多种策略的编写、回测、模拟、实盘 n2nquant让量化交易的成长之路更为平坦

理解AI量化策略逻辑

[https://www.bilibili.com/video/B

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量化交易规模突破万亿大关

国内量化交易规模快速发展，今年量化基金已突破万亿大关，并且量化私募的整体业绩十分亮眼，过去5年一线量化私募的超额收益基本在20%~30%，量化交易的占比已达到20%～30%（BigQuant开第一期培训的时候是个位数），可见量化的发展迅猛，未来也会以更快地速度占领交易市场。无论是自己投资需要还是进入量化领域学习量化都是不错的选择。

关于AI量化投资训练营

BigQuant今年的培训比往年来的晚一些，在大家的日益催促下2021AI量第四期化投资训练营正式开班了！今年的课程中新增了DeepAlpha、高频因子、T0策略、transformer和图神

更新

本文内容已经过期，待更新，请查看如下最新内容：

• python 基础：可先看本文
• 数据平台
• 数据可视化分析
• 策略源码模版与Demos

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

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

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

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因子篇

因子构建

另类标签推荐

追涨策略的关键因子如何选择

基于财务数据构建策略

结合欧奈尔的RPS指标开发策略

OneHot编码作为特征因子输入模型

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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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

【此文档为旧版策略】具体可参考新版文档：

https://bigquant.com/wiki/doc/103-ai-LpsqDhu8mG

https://bigquant.com/experimentshare/dd9cff01459a41f9be40d7e660164795

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问题

如何对AI量化策略进行管理？

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1zi4y197sj?share_source=copy_web

策略源码

如何对AI量化策略进行管理？三步走

导语

BigQuant宽客学院伴随着平台的更新，学习和探讨的内容也日益增加。大家对机器学习、深度学习的策略研究越来越深入，新的想法也层出不穷，为了满足大家对探索的渴望，因此我们准备了定期的“BigQuant AI量化专家MeetUp”，本周四正式启动了！BigQuant学院院长、AI量化专家现身BigQuant B站直播间，在线交流、答疑，解决您在AI量化和BigQuant遇到的所有问题！

Meetup内容

以导师答疑为主，解决大家在日常开发中遇到的问题：

1. 策略开发新思路探讨
2. 策略开发中遇到的疑惑
3. BigQuant平台使用

**Meet