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在AQF資料中，你知道AI量化投資策略有哪些嗎?首先我們先來了解下什么是人工智能，人工智能(Artificial Intelligence，簡稱AI)的應用領域主要包括機器學習、概率推理、機器人技術、計算機視覺和自然語言處理。開發(fā)AI量化策略就是采用人工智能的相關技術和算法構建模型來處理市場海量數(shù)據(jù)之間的復雜關系。

ai量化投資策略有哪些

如上圖所示，計算機通過訓練歷史數(shù)據(jù)構建模型對新數(shù)據(jù)進行預測類似于人腦學習歸納規(guī)律總結經(jīng)驗并對新問題進行判斷的流程。

舉個栗子，我們遇到一個任務：去瓜田判斷一堆西瓜的好壞，并且需要在保證正確率的情況下獨自完成。如果我們對此毫無經(jīng)驗，那我們應該如何完成這個任務呢?下面是具體流程：

1. 首先我們應明確目標，就是判斷出這堆西瓜的好壞，為了達到這個目標，我們應該先去找來一堆瓜去學習總結判斷好壞的經(jīng)過。

2. 接下來我們把找來的這些瓜分成兩堆，其中第一堆瓜用來練手總結規(guī)律，為了確保我們總結的規(guī)律是正確的，我們用第二堆瓜來驗證我們總結的規(guī)律。

3. 針對第一堆瓜，我們首先根據(jù)觀察和思考，挑選出一些可能影響瓜好壞瓜的屬性也可以稱為特征，例如顏色、大小、產(chǎn)地、紋理等。之后，我們不斷觀察每個瓜的這些特征屬性并切瓜來驗證好壞，通過不斷總結歸納找到瓜的好壞與瓜的屬性之間的關聯(lián)，最后制定一套標準的判斷模型，就是我們的經(jīng)驗。

4. 之后，我們需要驗證這個模型是滿足我們預期要求的，需要在這套標準的指引下，根據(jù)第二堆瓜的顏色、大小、產(chǎn)地等屬性來預測第二堆瓜的好壞。

5. 最后，我們需要切瓜來驗證我們的預測值是否與真實情況相符。

這一過程我們可以表示為流程圖：

ai量化策略構建流程

AI量化策略構建流程

人類可以進行獨立判斷所依賴的“經(jīng)驗”對于機器來說就是一條條數(shù)據(jù)，類比挑瓜過程，我們可以對AI量化策略流程進行分解：

1. 明確我們模型的訓練目標，類比于預測瓜的好壞這個任務。

AI量化策略的目標(Label)：人為定義的模型預測目標，例如未來N日收益率、未來N日波動率、未來N日的收益率排序等統(tǒng)計量,平臺AI量化策略默認使用股票收益率作為目標。

2. 接著我們把歷史數(shù)據(jù)按時間順序切分為兩部分，類比于分瓜任務中的兩堆瓜。

第一部分的數(shù)據(jù)用來訓練模型，稱其為訓練集;第二部分的數(shù)據(jù)用來驗證模型效果，稱其為驗證集。

3. 選擇構建可能影響目標的特征，類比于瓜的產(chǎn)地、大小等屬性，我們也稱之為特征。

AI量化策略的特征(features)：模型所需的輸入數(shù)據(jù)，例如每日的換手率、市盈率、KDJ技術指標等可能影響我們目標值的統(tǒng)計量。

我們計算訓練集數(shù)據(jù)所在時間階段的每日目標值，比如按每日的未來N日收益率高低來定義股票的走勢好壞等級，這個過程類比于分瓜問題中記錄第一堆瓜的好壞，我們稱這一過程為標注。

我們通過“好壞等級”對股票進行標注貼上標簽，連同其所對應的特征值一起來構建訓練模型，類比于大腦通過第一堆瓜的大小、顏色等特征數(shù)據(jù)對應切瓜驗證其’“好壞”標簽，總結出瓜的分類經(jīng)驗;

4. 用驗證集數(shù)據(jù)來檢驗訓練前面構建好的模型，即檢驗模型根據(jù)驗證集的特征數(shù)據(jù)預測出的目標值(股票走勢好壞等級)是否準確。這步類比于鑒瓜任務中根據(jù)第一堆瓜總結的鑒瓜經(jīng)驗用第二堆西瓜的大小、顏色等特征數(shù)據(jù)來判斷預測瓜的好壞。

5. 將驗證集的預測結果放入歷史數(shù)據(jù)中檢測，類比于鑒瓜過程中根據(jù)第二堆瓜預測出瓜的好壞最后進行切瓜驗證。

因此，AI量化策略的構建過程也可以用流程圖的方式表達如下：

ai量化策略構建過程

認識了機器學習流程和AI量化策略流程，就能夠理解BigQuant平臺的BigStudio實驗工作流。BigStudio實驗工作流是AI量化策略在BigStudio上的可視化展示。一個典型的AI可視化量化策略流程圖如下：

典型ai可視化量化策略流程圖

簡單劃分：

ai量化策略構建流程圖

具體而言：

1. 策略流程圖的左支是訓練集特征數(shù)據(jù)(features)的抽取和訓練集目標(label)的標注，標注結果和訓練集特征數(shù)據(jù)通過合并和數(shù)據(jù)缺失值清洗處理，然后傳給機器學習模型進行模型訓練。

2. 策略流程圖的右支是測試集特征數(shù)據(jù)的抽取，通過缺失值清洗處理，然后傳給機器學習模型進行預測，這里機器學習模型采用StockRanker模型，是一個排序模型，預測的結果是每日的股票排名。

3. 這個排名列表即預測結果最后傳給回測模塊按一定的規(guī)則進行買賣模擬交易，進行檢測。

這樣我們就實現(xiàn)了一個AI量化策略，這個例子中我們使用了2010年到2014年的全市場各股票歷史5日收益率、10日收益率排名等特征數(shù)據(jù)訓練了一個排序模型(StockRanker)，然后通過訓練好的模型對2015年至2016年的全市場各股票5日收益率、10日收益率排名等特征數(shù)據(jù)對股票未來的5日收益率進行了排序預測，每日根據(jù)此排序預測買入排名靠前的股票并從每日持倉中賣出排名靠后的股票，得到的策略資金曲線如下圖所示。

ai量化策略構建流程圖