量化百科

AI量化交易是什么意思

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**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,对市场进行快速分析。

数学模型

统计模型:使用统计学方法(如回归分析、时间序列分析)来预测市场行为。

机器学习算法:应用机器学习技术(如神经网络、决策树)来发现市场中的模式和趋势。

计算机算法

算法交易:使用预设的规则自动执行交易,如基于某些市场指标的交易策略。

高频交易:利用高速计算能力在极短时间内进行大量交易。

风险管理工具

价值评估:评估资产的内在价值和风险。

风险模型:构建模型来量化不同类型的风险(市场风险、信用风险等)。

优化算法

组合优化:使用数学模型来构建风险和收益最优化的资产组合。

执行优化:优化交易执行过程,减少交易成本和市场影响。

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AI量化投资和传统投资区别

简单来说,量化投资与传统投资方法之间的关系比较类似于中医和西医的关系。量化投资与传统投资最鲜明的区别就是模型的应用,这就类似于医学上对仪器的应用。中医主要通过望、闻、问、切等医疗手段,很大程度上借助中医长期积累的经验进行诊断,定性的程度大一些。而西医则不同,西医主要借助于现代仪器,首要病人去拍片子、打B超、化验等,这些都要依托于医学仪器进行检验,对于各项检查结果有详细的数据评价标准,最后判断症结所在,进而对症下药。具体的比较见表1:

表1 传统投资和量化投资的区别{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}

量化交易的应用

量化选股

通过利用算法分析大量股票,选择具有超额收益潜力的股票,大幅度提升散户选择优质股票的效率,这是非常适合散户的量化交易策略。

量化选股

算法自动交易

主流的量化交易平台(比如BigQuant)可以使用预定的规则自动化执行量化交易,可以节约交易成本和时间。

注:以上只列举了两种常见量化使用场景,其他还包括资产量化分析统计套利、通过算法高频量化交易、事件量化分析市场趋势等等多种应用场景。

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散户参与量化交易

散户一般有两种方式参与量化交易:

量化策略选股

适合初次接触量化领域的投资者,可以通过平台已有量化策略,获取交易信号,提升选择效率和收益概率。BigQuant量化平台已有大量的优质量化策略,可以根据自身投资偏好、预期目标等因素进行选择。


量化平台策略

自主开发量化策略

**适合有一定开发经验的投资者,**通过自定义分析量化因子,用来预测未来收益的证券特征,比如动量、价值、规模、质量和波动性。基于金融理论、历史分析和与投资目标的相关性,选择合适的因子进行数据分析,同时了解这些因子在不同市场条件下的表现,包括分析历史数据、识别趋势和模式。

部分量化指标

BigQuant量化平台通过引入StockRanker机制到量化策略中,方便开发者打造优质AI量化策略。StockRanker充分考虑股票市场的特殊性,可以同时对全市场3000只股票的数据进行学习,并预测出股票排序。

排序学习 (Learning to Rank):排序学习是一种广泛使用的监督学习方法 (Supervised Learning),比如推荐系统的候选产品、用户排序,搜索引擎的文档排序,机器翻译中的候选结果排序等等。StockRanker 开创性的将排序学习和选股结合,并取得显著的效果 。

梯度提升树 (GBDT):有多种算法可以用来完成排序学习任务,比如SVM、逻辑回归、概率模型等等。StockRanker使用了GBDT,GBDT是一种集成学习算法,在行业里使用广泛。

StockRanker的领先效果还得益于优秀的工程实现,我们在学习速度、学习能力和泛化性等方面,都做了大量的优化,并且提供了参数配置,让用户可以进一步根据需要调优。


StockRanker排序代码


量化策略开发完成之后,通过使用历史数据回测策略评估其有效性,了解与策略相关的潜在回报和风险。

使用量化交易策略的优势是帮助投资者去除人为情感,不受到情绪和主观偏见的影响。使用算法可以在短时间内处理大量数据和交易,提高了量化交易的效率。同时,量化交易领域正在不断发展和创新,尤其是在人工智能和机器学习技术方面,这些技术进步可能进一步提高量化策略的效率和效果。

整体来看,量化交易是一个高度专业化和技术驱动的领域,结合了金融市场知识、数学技巧和计算机技术,为量化交易决策提供了一个客观和科学的基础。

量化资源汇总

开发平台

量化交易策略开发平台入口(PC端)

量化投资金融历史数据平台

量化交易因子平台

量化课程学习入口

技术文档

DAI — 金融数据库平台

DAI — SQL数据函数列表

BigAlpha — 因子数据库平台

QuantChat — AI量化开发助手

BigTrader - 交易引擎(HFTrade)

开发资源

FAI - 分布式云计算加速集群

AIFlow - 任务管理

BigCharts - 量化数据可视化

BigCharts - 图表接口

Bigcharts - 配置项

BigBrain - 知识库插件

量化策略

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建立趋势跟踪策略的五个指标

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基础因子

Beta贝塔系数

PE市盈率

PB市净率

ROE净资产收益率

夏普比率SharpeRatio

布林带BOLL

换手率TurnOver

波动率Volatility

相对强弱指数RSI

移动平均线SMA/EMA

基本常识

量化交易零基础入门

https://bigquant.com/wiki/doc/6yep5yyw5lqk5pit5yiw5bqv5piv5oco5lmi6lwa6zkx55qe-b5WJj0v0Jf

https://bigquant.com/wiki/doc/5pwj5oi35aac5l2v5yga6yep5yyw5lqk5pit-Ni7gIFHlnG

https://bigquant.com/wiki/doc/2023-u7IPZL8JHB

https://bigquant.com/wiki/doc/6yep5yyw5lqk5pit5piv5lua5lmi5osp5ocd-0rhzCCS8Id

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标签

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