人工智能量化投资 vs. 传统量化投资


(iQuant) #1

导语:在人工智能高速发展的今天,人工智能技术已被应用到各行各业,在金融领域,AI能否给投资带来价值,相比传统投资,AI又能带来怎样的提升,本文通过小市值策略举例,直观感受AI量化策略相比于传统量化策略的开发过程差异和绩效提升效果。


一. 传统量化策略 VS AI量化策略

我们以小市值策略举例,就是选择市值最小的股票构建组合进行交易,小市值类股票往往表现活跃,容易引发炒作风潮,更容易带来超额收益。来对比直观感受传统量化策略与AI量化策略之间的差异,

下图是两个策略在2015-01-01到2016-12-31这两年时间各自的收益风险情形。

可以看到,在同一时间段测试,采用AI量化策略的小市值策略比传统小市值量化策略的收益率高出 65%,而最大回撤几乎相同。 通过优化股票数量、标注参数、训练模型等方面还可以进一步挖掘AI量化策略潜力,提高策略绩效。

在策略编写流程方面,BigQuant平台上可以通过可视化模块的拖拽连接快速开发可视化AI量化策略,大大提升策略编写效率。

二. BigQunat人工智能量化平台

BigQuant是以人工智能为核心的量化投资平台,致力于将人工智能的技术和能力赋予每一位投资者,去实现机器代替人脑进行数据挖掘和分析,在海量金融数据中识别出影响股价变动的潜在模式,进而进行理性科学投资。

平台拥有A股、美股、港股、期货、期权等多市场海量数据,全面支持主流AI框架。平台提供代码模式、生成器模式和可视化模式共三种模式进行策略开发,让不同专业水平的用户都能在平台开发策略。可视化策略开发是业内成熟的开发模式,也是业内微软、谷歌等采取的方式,用户仅需拖拽模块而无需编程就可以开发出人工智能驱动的量化投资策略,让金融工程师、普通交易员甚至业务人员都可以无门槛的使用人工智能技术提升投资效率及效果,而不需学习大量艰深的编程和算法知识。

三. 您可以在BigQunat平台上实现什么?

BigQuant产品的多样性可以满足广大投资者不同的需求:

  1. 如果您是策略开发者: 您可以免费使用BigQuant平台海量金融数据和人工智能技术开发AI量化策略和传统量化策略,进行回测或模拟实盘,在指导自己投资交易的同时您还可以通过策略变现,比如开放订阅、众包基金等;

  2. 如果您在寻求优质策略: 您可以前往“策略商城”或“策略天梯”寻求平台现有优秀AI策略,根据策略每日推送的交易信号辅助自己投资交易。

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小结:金融市场拥有海量标准化数据,天然适合人工智能技术的应用,在这个时代浪潮下,希望每一个“BigQuanter”都可以捷足先登,占领一席之地,下一篇,将会为大家介绍如何新建并生成您的第一个人工智能量化策略,希望对大家有帮助。