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乐视退 0.35 -10.26% 0
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传统量化人遇上宽邦科技 AI量化内功修炼和外功加持

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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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