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【今日作业】：
1、请用自己的话解释什么是量化投资。
量化投资就是找出收益率与某个参数存在关系，然后用历史的数据来证实这个关系，最后是用近期参数的变化来找出收益率高的股票。
在这个过程中：
收益率就是未来的的收益，各有各的定义，有些用三天，有些用五天
某个参数，简单来说可以是开盘价、收盘价这些单个因子，也可以是单个因子之间所形成的公式组
关系，就是趋向于线性关系，参数上涨/下跌时，收益率大概率也跟着一起；
非线性关系，就是通过复杂的机器算法来找出参数内高收益的部分，自学习两者关系，然后用它预测未来收益。
历史数据：就是用发现的关系，在已经过去的数据，来进行交易。
近期参数变化：利用今天的产生的新数据，来预测出未来的收益率。
2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势。
对比主观投资优势：
（1）去情绪化：不需要经常看股市每天发生的事情，不需要经常去分析日报、周报这些信息，不需要经常根据这些信息去下决定。
（2）完成庞大的计算量：量化可以用历史数据验证定义的关系，人为计算就几乎不可能的。
（3）短时间内即可验证投资思路盈利情况：主观投资需要长期等待时间来观察，量化可以马上得出报表
对比主观投资劣势：
（1）没有定性概念：世界或者行业重大事件，人为分析能大概得出行情好不好。公司的产品，自己认为好，别人认为好，但估值比别人第，所以可以判断公司未来会涨。量化没有概念
（2）过度拟合：参数和收益率关系太好，是因为知道了关系好才选出来的，而不是通过符合经济关系来测试出来的。
个人感想：\n量化中，通过了解后我优先定义出最重要的两个部分，第一是因子库；第二是策略思想。
因子库最为核心，它代表着和收益率的关系，如果关系好，那么很简单的策略思想都能赚钱。所以我认为优先将现有因子积累，定义好，分类好，测试好因子的价值很重要。
策略思想也很重要，能把好的因子发挥价值更大。比如说通过更加复杂的机器学习算法，学习一个好因子，那么在历史数据中，能找出收益更高的方式
所以，后续我认为可以重点投入的方式，一个是了解现有因子的定义和思想（结合AI工具会很简单）、重新回测定义因子的价值，然后积累成库。
另一个是，了解现有策略思想中，机器学习中训练数据的方式，然后选择分类好的因子进行训练，选择有价值的因子进行训练，然后将思想和结果 积累成库。
另外也考虑的内容就是：\n实现策略的python、sql的工具，更多是结合AI 作为秘书来指导我使用工具。
如何找因子？
1、通过积累因子库，了解现有因子的思想，在这个过程进行改善和组合优化；
2、通过自动投研AI 来总结名人名言 形成新因子
3、后续有机会可以学习AI找因子的方法。
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