传统量化人遇上宽邦科技 AI量化内功修炼和外功加持-量化,外功,内功,修炼,加持,遇上,传统,科技,AI,传统量化出生的何涛，对人工智能量化投资进行了4个月的研究，在熟悉了BigQuant的使用方法后，这个70后的老资格传统量化人惊喜于不用学习python，不用写算法和编程，就可以掌握人工智能技术进行量化投资。

传统量化人遇上宽邦科技 AI量化内功修炼和外功加持

传统量化出身的何涛，学习人工智能量化投资4个月。这位70岁的资深量化人，在熟悉BigQuant的使用后，惊喜地发现，不用学习python，不用写算法，不用编程，就能掌握人工智能技术进行量化投资。

何涛是一个有十几年投资经验的专业投资者。自2013年开始从事量化投资，现任合力金融工程实验室主任。2017年底开始AI量化投资，2018年4月正式使用BigQuant。传统上是事件驱动，AI是数据驱动。通过算法进行数据挖掘会更高级，AI量化弥补了传统量化的缺陷。从去年年底到今年4月，我逐渐开始相信AI量化。

外功加持，BigQuant协助传统量化人转型为AI量化人

在科学技术飞速发展的时代，传统量化的弊端迅速暴露出来。传统的量化是基于交易者的逻辑和行业知识，人为设定交易规则。机器和算法在性能上有优势，挖掘难以从海量数据中主观挖掘的利益。不仅如此，人还夹杂着主观意识，人性的弱点在大波动的情况下立刻暴露出来。AI算法的优点是可以避免这些人为弱点的干扰。

量化投资在国内起步较晚，普及率较低。金融工具的缺乏也让投资者无法施展自己的技能。如何找到合适的AI量化投资工具帮助传统量化人转型升级？BigQuant独特的视觉策略开发方法类似于思维导图，缩短了策略开发周期，降低了研究者入门的门槛。凭借5年的量化投资经验，何涛在BigQuant上开发调试第一个策略只用了2个小时。一开始吸引我的是视觉策略开发，因为我不懂python，对它还不是很了解。不过我不用学习算法和编程就能在BigQuant上用AI开发策略，尤其是70后，真的很神奇。

BigQuant可视化策略开发界面

大量子初学者指南

内功修炼，三步走发展高质量AI策略

何涛对第一种策略不太满意。作为一个量化老手，直觉告诉他，现在做实盘会有问题，于是开始进行分段测试:2017年后不赚钱，2017年前赚钱。仔细研究发现，2017年后市场结构发生了变化，市场热点向更广阔的市场转移。但是训练模型用的数据是2014年，所以模型比较滞后。找出原因后，我们制定了战略研究步骤。首先，我们确定了需要什么样的策略和模式，是长期、中线、短期还是其他；然后找到对应的因子，选择对应的模型；最后，采用滚动训练及时更新模型。何涛一开始确认做短线交易，他认为数据挖掘短期内可能更好。

AI选股能力也需要交易者的配合，尤其是何涛做的短线交易。何涛的合力金融工程实验室可以推送BigQuant的信号，根据信号完成交易。

此次交易由合力金融工程实验室根据BigQuant信号完成

AI量化=机器主导+人工辅助

何涛在战略商城开了第一家战略，因为时间短，排名不高。目前没有比BigQuant更好的AI量化平台，AI是未来的趋势。但不代表AI量化就能保证100%盈利。现在AI量化机占优势，需要结合人力。

何涛在碧泉的发展战略

自今年7月正式实盘开始，何涛的收益达到了7%，是一条相对稳定的收益曲线，远超基准指数沪深300。实盘曲线与回测曲线基本一致，符合何涛的战略操作预期。

何涛的战略坚定曲线

现在投资者越来越接受AI量化，开始相信数据的力量，用AI来激励投资。成都宽邦科技有限公司旗下的BigQuant是国内第一个人工智能量化平台。其目的是降低AI的进入门槛，让普通交易者可以轻松使用AI，让AI不再高高在上，遥不可及。宽邦科技的终极目标是将AI赋能给商业，让所有企业都能低门槛使用AI。

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