AI量化策略

AI量化策略，作为金融科技的前沿产物，是人工智能与大数据分析技术在投资领域的深度融合。该策略借助高级算法，从历史市场数据中发掘隐藏模式与趋势，进而生成优化的投资决策。通过机器学习技术的运用，AI量化策略能够实时学习和适应市场变化，提升交易决策的时效性和准确性。此外，其还能够有效排除人为情绪干扰，实现投资策略的纪律性和一致性。在未来金融市场中，AI量化策略有望成为提高投资回报、管理风险的重要工具，引领投资领域的技术革新。

PB市净率公式及如何使用（含Python）

市净率（Price-to-Book Ratio，简称 P/B Ratio）是衡量公司股票价格相对于其账面价值的一个指标。这个比率通常用于评估公司股票的价值，尤其是在资产重要的行业（如金融业）中。

计算公式

市净率的计算公式是： P/B Ratio = 股票价格 / 每股账面价值（Book Value per Share）

股票价格 是指股票的当前市场价格。
每股账面价值

更新时间：2025-07-23 08:52

AI量化策略快速理解

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/

更新时间：2025-07-23 08:41

Beta贝塔系数公式及使用技巧（含Python代码）

贝塔系数（Beta）是衡量一项投资相对于整体市场波动的指标。它是资本资产定价模型（CAPM）的关键组成部分，用于计算资产的预期回报和风险。贝塔系数反映了个别股票或投资组合相对于市场基准（如标准普尔500指数）的波动性。

公式

贝塔系数的计算公式是： β = Cov(Ra,Rm) / Var(Rm)

![](/wiki/api/attachments.redirect?i

更新时间：2025-07-01 06:44

夏普比率公式及使用技巧（含Python代码）

夏普比率（Sharpe Ratio）是衡量投资表现的一个指标，它通过比较投资的超额回报与其承担的风险来评估投资的性价比。由诺贝尔奖获得者威廉·夏普提出，是风险调整后的回报的一种度量。

计算公式

夏普比率计算公式

其中：

更新时间：2025-07-01 06:44

ROE净资产收益率公式及如何使用（含Python）

净资产收益率（Return on Equity，简称 ROE）是一种衡量公司盈利能力的财务指标，用来评估公司管理层使用股东资本的效率。

ROE可以表示公司能够从每单位股东权益中创造多少利润。

计算公式

净资产收益率的计算公式是： ROE = 净利润/股东权益×100%

净利润 是指公司在一定时期内的总利润减去所有费用和税款后的利润。
股东权益 是指公司总资产减去总负债。

更新时间：2025-07-01 06:43

alpha阿尔法因子模型公式及使用技巧

阿尔法（Alpha）是衡量投资表现的金融指标，用于评估一项投资的表现是否超过了市场基准。在投资管理中，阿尔法代表了在考虑了市场波动性和投资风险后，投资相对于基准指数（如标准普尔500指数）的超额回报。

计算公式

阿尔法计算公式： Alpha = Rp−(Rf+β×(Rm−Rf))

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=f0db9

更新时间：2025-07-01 06:42

最大回撤计算公式及分析

最大回撤（Maximum Drawdown，简称 MDD）是衡量投资组合或资产在选定时间段内从峰值跌至谷底的最大损失百分比。它是一个重要的风险指标，用于评估投资的下行风险。最大回撤越大，意味着资产或投资组合的潜在损失越大。

计算公式

最大回撤Maximum Drawdown=(峰值-谷底)/峰值×100%

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=8a3199

更新时间：2025-07-01 06:42

如何结合欧奈尔的RPS指标,开发AI量化策略?

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

{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}

1988年，欧奈尔将他的投资

更新时间：2025-03-13 02:08

平台回测机制

AI量化策略研究平台回测机制的概览图：

AI量化策略研究平台回测主体有两个使用频率很高的函数：initialize函数和handle_data函数，理解了这两个函数开发策略就再也不是什么难事了，结合上面K线图来理解这两个函数。从图中可以看出，其实一共有26个事件，即26根K线，第一根K线既对应

更新时间：2025-02-27 02:34

【历史文档】策略-AI量化策略开发进阶

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

更新时间：2025-02-27 02:34

【历史文档】策略-数据标注

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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新版模版策略：

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新版数据平

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【历史文档】策略-设置数据集

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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新版模版策略：

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新版数据平

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【历史文档】算子

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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新版模版策略：

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

新版数据平

更新时间：2025-02-27 02:34

AI量化策略，我该如何理解你？

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|

更新时间：2024-06-11 03:20