人工智能

来源：SSRN 作者：Sophie Emerson, Ruairi Kennedy, Luke O’Shea, and John O’Brien

机器学习是人工智能的一个子领域，它使用统计技术为计算机模型提供从数据集学习的能力，允许模型在没有显示编程的情况下执行特定任务。近年来，机器学习技术激增，人们对其在金融领域的应用也越来越感兴趣。在投资管理中，已被应用于新闻的情绪分析、趋势分析、投资组合优化、风险建模等。那么，机器学习在量化投资中有哪些潜在应用呢？

1.常见的机器学习算法

机器学习算法主要有三种：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是在已知输入和输出的情况下训练出一个模型，将

本文14323字，阅读约28分钟

导语：本文旨在用精炼的语言阐述实操层面的机器学习量化应用方法，包括给出实践中一些常见、实际问题的处理方案，并结合了量化应用实例。读完后大家可以在本平台进行实践检验。

文章概览：

1.人工智能量化投资概述

2.人工智能技术简介

3.机器学习在量化投资中应用的具体方法解析

AI相对于传统量化投资的优势 传统的量化投资策略是通过建立各种数学模型，在各种金融数据中试图找出市场的规律并加以利用，力所能及的模式或许可以接近某一个局部的最优，而真正的全局“最优解”或许在我们的经验认知之外。如同不需要借助人类经验的Alpha Zero，不仅

量化交易利用数学和统计学方法来分析市场并执行交易的过程，是现代金融的一个重要组成部分。量化模型的目的是通过算法自动识别并利用市场中的规律和机会，用以获取更多收益。

量化交易模型的一般由以下几个部分组成：

1 数据处理模型: 量化交易的基石是数据。这包括了从历史价格、成交量到公司财报、宏观经济指标等各类数据。对这些数据的收集、清洗和处理是构建有效模型的首要步骤。**[BigQuant策略编写平台](ht

至2021年，前30家百亿私募量化机构中29家在官网介绍了其人工智能开发，或正在招募人工智能人才。

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

策略介绍

本策略AI算法来预测股票的未来表现，并进行排序。这里使用算法StockRanker，BigQuant 平台开发的一种先进的机器学习算法，专门用于量化选股排序学习，通过在多个因子/特征的数据上训练，旨在从大量股票中识别并排序那些未来表现可能最优异的股票。

策略思想

策略基于以下几个核心思想：

1. 特征选择：输入对股票价格有显著影响的多维度因子，可以是包括基本面、技术指标、情绪指标等等
2. 预测目标：预测未来 5 日收益率
3. 数据抽取和处理：抽取和处理数据
4. 模型训练：应用StockRanker算法，训练模型来预测股票未来上涨概率。StockRa

本篇报告详尽地介绍了基于人工智能的阿尔法策略框架，包括基于AI技术在策略研究上的阶段性的工作和成果，并提供完整代码，读者可克隆策略，复现效果和继续改进。 希望本文能帮助读者拓展研究思路，应用AI来做更好的量化策略研发，把人工智能的能力赋予更多的投资者 (Democratize AI to empower investors)。

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摘要

本篇报告构建了一个完整的可复用的 人工智能阿尔法策略框架。

本篇报告用AI对基本面、财务、交易型等 282个因子 做了单因子策略研究和多个维度上的绩效分析，并 **发掘了在短、中、长周期上多个夏普比率超过1.5 、年化收益超过 30

导语

1989年发表的论文《The Fundamental Law of Active Management》及其随后的相关论文揭示了寻求主动投资的alpha收益的数量化关系，这为主动组合投资管理带来一套令人信服的分析框架，这个数量化关系很好揭示了数量化技术(量化投资)可以如何或者应该如何切入投资管理领域。

和被动组合管理(passive porfolio management)相比,主动组合管理(active porfolio management)更显投资水平的能力，或者说运气。被动投资力求完全复制相应的基准成分股及其权重，所以每当某指数做成分股的调整时，新入选的股票

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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旧版声明

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2021年7月8日Meetup模板：

[https://bigquant.com/experimentshare/a6bae485ffcc47819510b788ddfad338](https://bigquant.com/experimentshare/a

可以写策略、改策略的ChatGPT实在是太强大了！

使用文档

国内丝滑使用 ChatGPT 的方法(使用ChatGPT详情参见文内)

看视频

https://www.bilibili.com/video/BV16L41127tD/

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CHatGPT模板

[https://bigquant.com/experimentshare/25e12fb7730d41a59dffb4c3a63d3c

Q1-@james:有什么另类的标注可以推荐下？

https://bigquant.com/wiki/doc/-0kcMgSnQXw

https://bigquant.com/wiki/doc/rengongzhineng-xilie-ershijiu-shouyi-linglei-biaoqian-zhengquan-fuben-xRMNFmmg00

问题

能不能给个遗传算法的模版学习一下？

视频

https://www.bilibili.com/video/BV18q4y1q7aA?share_source=copy_web

相关图示

![{w:100}](/wiki/api/attachments.redir

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

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人工智能投资时代到来了吗？未来基金的将没有投资经理。幻方量化CEO陆政哲介绍幻方人工智能量化投资实践：什么是人工智能，人工智能的发展与应用，当前人工智能投资的实践案例，幻方在人工智能投资上的发展和人工智能投资的挑战与未来。

[https://www.bilibili.com/video/BV1zD4y1Q7Un?from=search&seid=2181794736576675819&spm_id_from=333.337.0.0](https://www.bilibili.com/video/BV1zD4y1Q7Un?from=search&seid=2181794736576675819

人工智能，深度学习，机器学习……不管你在从事什么工作，都需要了解这些概念。否则的话，三年之内你就会变成一只恐龙。 —— 马克·库班

库班的这句话，乍听起来有些偏激，但是“话糙理不糙”，我们现在正处于一场由大数据和超算引发的改革洪流之中。

首先，我们设想一下，如果一个人生活在20世纪早期却不知电为何物，是怎样一种体验。在过去的岁月里，他已经习惯于用特定的方法来解决相应的问题，霎时间周围所有的事物都发生了剧变。以前需要耗费大量人力物力的工作，现在只需要一个人和电就能完成了。

而在现在的背景下，机器学习、深度学习就是新的“电力”。

所以呢，如果你还不了解深度学习有多么强大，不妨就从这篇文章开

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/5cfd9186208047518a995e4394ba1099

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新版本暂无深度学习可视化模块

导语

在阅读了 深度学习的简要介绍后，本文将介绍深度学习DNN模型及其在量化投资领域中的应用。

深度学习在量化领域的应用

机器学习作为人工智能的核心，其传统算法在解决很多问题上都表现出了高效性。随着近些年数据处理技术上的进步和计算能力的提升，深度学习得以在很多问题上也大放光彩，成为近一段时间互联网、金融等领域的大热门。

在量化投资领域，机器学习尤其是由统计学延伸的各种算法一直以来都被尝试应用在选股、择时等策略的开发上，随着深度学习在其他领域上的突破，其在自动化交易甚至投资策略的自开发自

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更新

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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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1. 人工智能与机器学习的概念

1.1 人工智能的概念

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门研究如何使计算机系统具备类似于人类智能的能力的领域

人工智能的子领域示例：

1. 机器学习：机器学习是人工智能的子领域，用于从数据中学习并改善系统性能
2. 自然语言处理：NLP致力于使计算机能够理解、处理和生成人类语言
3. 计算机视觉：计算机视觉使计算机能够识别和解释图像和视频数据，用于图像识别、目标检测和人脸识别等任务
4. 机器人学：机器人学研究如何设计、构建和控制机器人，使它们能够执行各种任务
5. **专家系

导语

“人工智能”概念日益兴起，“谷歌围棋程序AlphaGo全面碾压专业选手”类似新闻逐渐增多，人工智能时代已经来临。通过短文快速了解什么是人工智能。

人工智能（英语：Artificial Intelligence, AI）亦称机器智能，是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能，可以概括为：研究智能程序的科学 。这门科学的出发点是 研究如何使程序能够像人一样思考、行为，以及如何保持理性（如图1），这里的理性可以理解为效用最大化。

![图1 智能程序的科学](/wiki/api/attachments.redirect?id=6bd0fcaf-94c8-4354-aee2

第1讲:强化学习介绍

科学家Hado van Hasselt介绍强化学习课程，并解释了强化学习与人工智能的关系。

https://www.youtube.com/watch?v=TCCjZe0y4Qc

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