对于AI炒股,策略是实现人类思想与机器精密执行的桥梁,这就需要一个既符合用户使用直觉,又能精确衔接量化交易系统的标准化框架。这种标准化的策略框架接口,可以为利用大型语言模型(如 DeepSeek)快速生成符合规范、能够直接接入系统进行回测的策略代码提供了极大的便利。 从一个交易思想到一个能在市场中稳定运行的自动化程序,中间往往隔着
AI量化策略的目标(Label):人为定义的模型预测目标,例如未来N日收益率、未来N日波动率、未来N日的收益率排序等统计量,平台AI量化策略默认使用股票收益率作为目标。 AI量化策略的标注:我们计算训练集数据所在时间阶段的每日目标值,比如按每日的未来N日收益率高低来定义股票的走势好坏等级,计算出每只股票未来N日收益率的...
AI量化策略,作为金融科技的前沿产物,是人工智能与大数据分析技术在投资领域的深度融合。该策略借助高级算法,从历史市场数据中发掘隐藏模式与趋势,进而生成优化的投资决策。通过机器学习技术的运用,AI量化策略能够实时学习和适应市场变化,提升交易决策的时效性和准确性
AI量化策略 对于新起的AI模型,我想很多人和我一样,抱着谨慎的态度去观望,我前后研究大概也有一两年时间,相对于传统策略,AI模型更像是一种玄学,然而捉摸不透才有意思,不是么? 本人程序员出生,从传统策略入门 ,因为没有金融学知识背景,发现这个传统策略异常困难,匮乏的金融知识直接导致策略难以盈利,甚至收支平衡都难...
AI量化策略构建流程 类比上述挑瓜过程,我们可以对AI量化策略流程进行分解: 第一步:确定数据(如股票池),划分训练集、测试集 首先我们应明确我们构建何种AI量化策略,如A股、港股还是期货等,确定数据后,接着我们把历史数据按时间顺序切分为两部分,类比于分瓜任务中的两堆瓜。
AI量化策略的目标(Label):人为定义的模型预测目标,例如未来N日收益率、未来N日波动率、未来N日的收益率排序等统计量,平台AI量化策略默认使用股票收益率作为目标。 第二步:数据划分 接着我们把历史数据按时间顺序切分为两部分,类比于分瓜任务中的两堆瓜。
数据下载完成后还需要转换一下。打开AI量化炒股软件里的daytocsv.py文件，点击右键，选择“运行”，数据转换就完成了。回测是为了检验量化策略能不能赚钱，因此，策略回测时，不必每次都要下载最新的历史数据，没必要，1个月下载转换一次就行。回测第二步：策略回测 这一步很简单，打开backtest.py 文件，找到下面两...
标注函数和策略逻辑保持一致目前开发的AI量化策略还是属于监督式学习范畴,要训练出一个学习算法需要特征数据和标注数据。特征数据就是股票的各个特征,比如5日均价、当日收益率等,标注数据就代表着你希望选出什么样表现的股票,比如你使用未来5日的收益率作为标注,那么就表示你希望模型能够找出未来5日大概率上涨的股票。因...
SNOW AI量化——打造亚太区领先的云端AI量化数据平台 一、亚洲市场战略定位 定位:全球领先的"云+AI"量化SNOW平台,融合Snowflake数据架构与AI策略引擎,为机构客户提供从数据存储、策略开发到实盘交易的全栈式解决方案。 核心目标:2025年实现亚洲客户贡献30%全球营收重点市场:覆盖80%亚太量化资管规模 ...
成交量分析:结合成交量的变化,AI系列指标可以判断市场活跃度和趋势的持续性。 竞价维度的量化标准 🕒竞价阶段是股票开盘前的重要时段,AI量化策略在此维度的应用,可以帮助投资者捕捉开盘后的即时机会: 竞价量比:分析竞价期间的成交量与前一交易日的比较,预测市场热度。