AI量化交易是什么意思
AI量化交易是什么意思
AI量化交易是一种使用高级数学模型、统计分析和计算机算法进行交易决策的方法。它主要应用于股票、期货、外汇和衍生品等金融市场，通过分析大量历史和实时数据来识别市场趋势、估值、波动性等关键因素，并使用复杂的数学模型来预测市场行为，最终通过预设的算法自动执行交易。
核心工具
数据分析
- 历史数据分析：通过分析历史价格、成交量等数据来预测市场趋势。
- 实时市场数据：收集实时交易数据，对市场进行快速分析。
数学模型
- 统计模型：使用统计学方法（如回归分析、时间序列分析）来预测市场行为。
- 机器学习算法：应用机器学习技术（如神经网络、决策树）来发现市场中的模式和趋势。
计算机算法
- 算法交易：使用预设的规则自动执行交易，如基于某些市场指标的交易策略。
- 高频交易：利用高速计算能力在极短时间内进行大量交易。
风险管理工具
- 价值评估：评估资产的内在价值和风险。
- 风险模型：构建模型来量化不同类型的风险（市场风险、信用风险等）。
优化算法
- 组合优化：使用数学模型来构建风险和收益最优化的资产组合。
- 执行优化：优化交易执行过程，减少交易成本和市场影响。
AI量化投资与传统投资的区别
简单来说，量化投资与传统投资方法之间的关系比较类似于中医和西医的关系。量化投资与传统投资最鲜明的区别就是模型的应用，这就类似于医学上对仪器的应用。中医主要通过望、闻、问、切等医疗手段，很大程度上借助中医长期积累的经验进行诊断，定性的程度大一些。而西医则不同，西医主要借助于现代仪器，首要病人去拍片子、打B超、化验等，这些都要依托于医学仪器进行检验，对于各项检查结果有详细的数据评价标准，最后判断症结所在，进而对症下药。具体的比较见表1：
量化交易的应用
量化选股
通过利用算法分析大量股票，选择具有超额收益潜力的股票，大幅度提升散户选择优质股票的效率，这是非常适合散户的量化交易策略。
算法自动交易
主流的量化交易平台（比如BigQuant）可以使用预定的规则自动化执行量化交易，可以节约交易成本和时间。
注：以上只列举了两种常见量化使用场景，其他还包括资产量化分析统计套利、通过算法高频量化交易、事件量化分析市场趋势等等多种应用场景。
散户参与量化交易
散户一般有两种方式参与量化交易：
量化策略选股
适合初次接触量化领域的投资者，可以通过平台已有量化策略，获取交易信号，提升选择效率和收益概率。BigQuant量化平台已有大量的优质量化策略，可以根据自身投资偏好、预期目标等因素进行选择。
自主开发量化策略
适合有一定开发经验的投资者，通过自定义分析量化因子，用来预测未来收益的证券特征，比如动量、价值、规模、质量和波动性。基于金融理论、历史分析和与投资目标的相关性，选择合适的因子进行数据分析，同时了解这些因子在不同市场条件下的表现，包括分析历史数据、识别趋势和模式。
BigQuant量化平台通过引入StockRanker机制到量化策略中，方便开发者打造优质AI量化策略。StockRanker充分考虑股票市场的特殊性，可以同时对全市场3000只股票的数据进行学习，并预测出股票排序。
排序学习 (Learning to Rank)：排序学习是一种广泛使用的监督学习方法 (Supervised Learning)，比如推荐系统的候选产品、用户排序，搜索引擎的文档排序，机器翻译中的候选结果排序等等。StockRanker 开创性的将排序学习和选股结合，并取得显著的效果 。
梯度提升树 (GBDT)：有多种算法可以用来完成排序学习任务，比如SVM、逻辑回归、概率模型等等。StockRanker使用了GBDT，GBDT是一种集成学习算法，在行业里使用广泛。
StockRanker的领先效果还得益于优秀的工程实现，我们在学习速度、学习能力和泛化性等方面，都做了大量的优化，并且提供了参数配置，让用户可以进一步根据需要调优。
量化策略开发完成之后，通过使用历史数据回测策略评估其有效性，了解与策略相关的潜在回报和风险。
使用量化交易策略的优势是帮助投资者去除人为情感，不受到情绪和主观偏见的影响。使用算法可以在短时间内处理大量数据和交易，提高了量化交易的效率。同时，量化交易领域正在不断发展和创新，尤其是在人工智能和机器学习技术方面，这些技术进步可能进一步提高量化策略的效率和效果。
整体来看，量化交易是一个高度专业化和技术驱动的领域，结合了金融市场知识、数学技巧和计算机技术，为量化交易决策提供了一个客观和科学的基础。
量化资源汇总
开发平台
- 量化交易策略开发平台入口（PC端）
- 量化投资金融历史数据平台
- 量化交易因子平台
- 量化课程学习入口
技术文档
- DAI — 金融数据库平台
- DAI — SQL数据函数列表
- BigAlpha — 因子数据库平台
- QuantChat — AI量化开发助手
- BigTrader - 交易引擎(HFTrade）
开发资源
- FAI - 分布式云计算加速集群
- AIFlow - 任务管理
- BigCharts - 量化数据可视化
- BigCharts - 图表接口
- Bigcharts - 配置项
- BigBrain - 知识库插件
量化策略
- 年化81%持仓10支策略
- 基于Stockranker的超跌反弹策略
- AI量化交易策略精华汇总
- AI量化策略快速理解
- 常见量化交易模型策略
- 大跌行情下的量化策略
- 建立趋势跟踪策略的五个指标
基础因子
- Beta贝塔系数
- PE市盈率
- PB市净率
- ROE净资产收益率
- 夏普比率SharpeRatio
- 布林带BOLL
- 换手率TurnOver
- 波动率Volatility
- 相对强弱指数RSI
- 移动平均线SMA/EMA