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传统的量化人遇到苦帮科技人工智能来量化内功修炼和外功加持

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传统的量化人遇到苦帮科技人工智能来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

 

  出生于传统量化的何涛,花了4个月时间研究人工智能的量化投资。在熟悉了BigQuant的用法后,这位70岁的资深定量人士惊喜地发现,他不用学习python、编写算法和编程,就能掌握人工智能技术进行定量投资。

  何涛是一位有十多年投资经验的专业投资者。他自2013年以来一直从事定量投资,目前是合力金融工程实验室主任。2017年底,人工智能定量投资开始启动,2018年4月,BigQuant正式投入使用。传统上,它是事件驱动的,而人工智能是数据驱动的。通过算法进行数据挖掘将更加先进,人工智能量化弥补了传统量化的缺陷。从去年年底到今年四月,我逐渐开始相信人工智能量化。

  外部工作祝福,大量化帮助传统量化人转变为人工智能量化人。

  在科学技术飞速发展的时代,传统量化的缺点迅速暴露出来。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,挖掘出难以从海量数据中主观挖掘出的好处。不仅如此,人们还夹杂着主观意识,人性的弱点在巨大波动的情况下立即暴露出来。人工智能算法的优点是可以避免这些人为弱点的干扰。

  量化投资在中国起步较晚,普及率较低。金融工具的缺乏也使得投资者无法展示他们的技能。如何找到合适的人工智能量化投资工具来帮助传统的量化人转型升级?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,降低了研究人员起步的门槛。凭借5年的定量投资经验,何涛只用了2个小时就在BigQuant上开发并调试了第一个策略。起初吸引我的是视觉策略开发,因为我不了解python,而且我仍然不太了解它。然而,我可以使用人工智能在大量子上开发策略,而不用学习算法和编程,特别是对于70后,这真的很神奇。

  BigQuant可视化策略开发界面。

  大量子初学者指南。

  内部力量培养,发展高质量人工智能战略的三个步骤。

  何涛对第一个策略不太满意。作为一名量化老手,他的直觉告诉他,如果他现在给出一个确定的报价,将会有问题,所以他开始进行一项部门测试:他在2017年后不会赚钱,但他会在2017年前赚钱。经过仔细研究,发现2017年后市场结构发生了变化,市场热点转移到了更广阔的市场。然而,培训模型中使用的数据是2014年的,因此该模型落后了。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战略和模式,是长期的、中期的、短期的还是其他的;然后找出相应的因素,选择相应的模型;最后,采用滚动训练及时更新模型。何涛一开始确认做短期交易,他认为数据挖掘在短期内可能会更好。

  人工智能的选股能力也需要交易者的配合,特别是何涛的短线交易。何涛合力金融工程实验室可以按大量子的信号,根据信号完成交易。

  此次交易由合力金融工程实验室根据大量化信号完成。

  人工智能量化=机器引导+人工辅助!

  何涛在战略商城开设了第一个战略,由于时间短,排名不高。目前,没有比大量化更好的人工智能量化平台,人工智能是未来的趋势。但这并不意味着人工智能量化可以保证100%的利润。现在人工智能量化机占主导地位,需要与人力相结合。

  何涛在碧泉的发展战略!

  自今年7月正式实盘以来,何涛的收入已经达到了7%,这是一条相对稳定的收入曲线,远远超过了基准指数沪深300。实盘曲线与反向检验曲线基本一致,符合何涛的战略运作预期。

  何涛的战略企业曲线!

  现在,投资者越来越容易接受人工智能量化,并开始相信数据的力量,使用人工智能来激励投资。成都宽邦科技有限公司的BigQuant是中国第一个人工智能量化平台。它的目的是降低人工智能的进入门槛,让普通交易者可以轻松使用人工智能,这样人工智能就不再处于顶端和遥不可及。宽邦科技的最终目标是将人工智能赋予业务,这样所有企业都可以在低门槛下使用人工智能。

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