AI选股背后的黑科技：多因子模型与机器学习如何助力智能投资？

AI选股背后的黑科技：多因子模型与机器学习如何助力智能投资？

引用

东方财富网

等

9

来源

1.

https://stock.eastmoney.com/a/202501223304540611.html

2.

https://stock.eastmoney.com/a/202501223304535358.html

3.

https://blog.csdn.net/weixin_38175458/article/details/140564560

4.

https://blog.csdn.net/sohoqq/article/details/142313397

5.

https://zhuanlan.zhihu.com/p/522226858

6.

https://finance.sina.com.cn/money/fund/jjzl/2024-12-06/doc-incypnsn8749721.shtml

7.

https://bigquant.com/wiki/doc/hl9IG4GNtU

8.

https://finance.sina.cn/fund/jjgdxw/2024-02-19/detail-inaiqssy7806141.d.html?from=wap

9.

https://53ai.com/news/LargeLanguageModel/885.html

近年来，随着人工智能技术的快速发展，AI选股已成为量化投资领域的重要工具。通过机器学习算法和大数据分析，AI选股能够帮助投资者更精准地筛选优质股票，优化投资组合。本文将深入解析AI选股的核心技术原理，重点介绍多因子模型的应用、机器学习算法的效果以及AI量化机器人的工作原理。

多因子模型是现代金融投资中最重要的模型之一，尽管其数学基础不如时间序列、协整、统计套利那般牢固，但其框架统一性、策略容量大、能够完美兼容机器学习等特点，使其在资产管理领域大放异彩。

在多因子模型中，以下几个关键步骤至关重要：

1. 确定投资标的池：这一步看似简单，实则关键。不同的标的池会导致因子分析结果千差万别。例如，ETF、股票、可转债等不同市场需要分别建立相应的因子库。

2. 寻找因子集：通过单因子分析（通常使用IC/IR方法），量化研究员会积累大量因子，并在多个大类因子范围内进行定量和定性筛选。理想的因子应该具备简单透明的逻辑、良好的多空分组效果，且rank ic在同类因子中长期显著有效。

3. 因子合成：这一过程相对标准化，可以采用等权或加权合成方式。关键在于确保因子之间的相关性较低，以提高组合的稳定性。

4. 策略思路：基于多因子模型，投资者可以开发趋势追踪、超跌反弹、困境反转和防御策略等多种投资策略。

5. 数据可获得性：基础数据的可获得性是实施多因子模型的前提。例如，ETF相关基本面数据需要专业数据库支持，而股票和可转债的数据则相对容易获取。

机器学习算法在AI选股中的应用日益广泛。广发证券的一份研究报告对五种主流机器学习模型在因子选股中的表现进行了比较分析，包括多类别逻辑回归（MLR）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、极限梯度提升树（XGBoost）和深层神经网络（DNN）。

研究发现，所有模型都取得了显著的超额收益，且收益曲线相似。这是因为机器学习模型都是从历史数据中学习股票因子和收益率的关系，不同模型的表现具有较高的相关性。其中，同为线性分类器的MLR和线性SVM模型的相关性最高。

在日频样本训练模式下，平均每次使用48万个样本进行训练。DNN模型表现最佳，具有最高的IC、ICIR、年化对冲收益和夏普比率。然而，DNN模型的训练耗时最长，平均每个模型训练需要5个多小时。

在半月频样本训练模式下，平均每次使用4.8万个样本训练模型。XGBoost模型表现最好，且训练时间短，与线性分类模型的训练时间相当。总体来看，日频样本模式训练的模型表现优于半月频样本模式，尤其是DNN和XGBoost模型，因为它们更依赖于大量训练样本。

从模型风格暴露来看，DNN和XGBoost在风格因子上的暴露相对较少，而RF在风格因子上的暴露最大。

AI量化机器人是AI选股的高级形态，它通过人工智能技术，特别是机器学习和深度学习，来分析大量金融数据，识别市场趋势，预测股价变动，并据此提出买卖建议。与传统量化选股相比，AI量化机器人具有以下优势：

1. 数据处理能力：AI算法能够处理更复杂的数据结构，捕捉市场中的非线性关系和模式。

2. 自动化交易：AI量化机器人可以实现全天候监控和自动化交易，避免了人为情绪的影响。

3. 策略优化：通过持续学习和优化，AI机器人能够不断改进其交易策略，适应市场变化。

4. 用户友好性：现代AI量化交易平台设计注重用户体验，即使不会编程的投资者也能轻松使用。

AI量化全自动交易机器人产品设计理念是用人工智能创新科技推动中国证券市场的发展，让极大多数证券市场投资者，无论是否会编程都能够非常简单的根据自己的最理想的操作思路和盈利模式用非常方便的方式组合为或编写为全自动程序化AI交易策略。可根据历史回测年化收益率，可供用户挑选再组合使用，以及自定义交易程序编写功能，用户可以轻松实最理想的交易思想转化成为AI全自动化程序化交易策略，轻松组合成为一个独立的自动交易机器人。

量化交易和AI量化机器人具有以下几个方面的特点：

• 纪律性：根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。
• 系统性：具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。
• 套利思想：定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。
• 概率取胜：一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。

AI量化机器人能够帮助投资者克服人性的弱点，如贪婪和恐惧，实现理性的、稳定的、严格的长期自动操作。它们具有非常精通的技术，内设多个半成品量化模型，历史回测收益率非常高，实盘年化收益更高，跑赢99%的股民。

随着人工智能技术的不断进步，AI选股将在以下几个方面迎来新的发展机遇：

1. 数据融合：更多类型的市场数据（如社交媒体情绪、新闻报道等）将被纳入模型，提高预测准确性。

2. 算法优化：更先进的机器学习算法（如深度强化学习）将被应用于选股模型，进一步提升模型性能。

3. 个性化服务：AI选股将更加注重投资者的个性化需求，提供定制化的投资建议。

4. 风险管理：AI技术将更好地识别和管理市场风险，帮助投资者在波动市场中保持稳健收益。

AI选股正在重塑投资领域的格局，通过多因子模型和机器学习算法的结合，投资者能够更精准地把握市场机会。随着技术的不断进步，AI选股将在未来的投资领域发挥越来越重要的作用。