光子量化的智能投资策略是怎样实现的?

?? 美丽 ? ✨ 2024-11-28 11:41:38
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以下内容取自其官网 : ai量化策略构建流程类比挑瓜过程,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。 训练集: 第一部分的数据用来训练模型,类比第一堆瓜;验证集: 第二部分的数据用来验证模型效果,类比第二堆瓜; 第二步:定目标:数据标注 其次我们要明确我们模型的训练目标,是预测股票收益率高低还是波动率高低,就好比是预测西瓜好坏还是年份; 在样例模板中,我们用5日收益率高低来定义股票的走势好坏等级,并将每只对应等级标记在每只股票上,类比于上述切瓜后记录每个瓜的好坏。 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,**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日收益率的好坏等级并标记在每只股票上。 第三步:找因子 选择构建可能影响目标的特征(量化策略中可称为因子),如模板策略中的return_5(5日收益)、return_10(10日收益)等,类比于瓜的产地、大小等特征。ai量化策略的特征(features): 反映事物在某方面的表现或性质的事项,在ai量化策略中,特征可以是换手率、市盈率、kdj技术指标等等第四步:数据连接+缺失数据处理 将上述每只股票的标注数据与特征数据注意链接,以便下一步模型的学习与使用,类比于上述将每个西瓜特征与好坏一一对应; 第五步:模型训练+股票预测 我们通过“好坏等级”对股票进行标注,贴上标签,连同其所对应的特征值一起来构建训练模型,类比于上述我们获取每个瓜的特征与其对应的好坏结果,通过归纳总结找到瓜的好坏与瓜的属性之间的关联,总结出瓜的分类经验; 用验证集数据来检验训练前面构建好的模型,即检验模型根据验证集的特征数据预测出的目标值(股票走势好坏等级)是否准确。这步类比于鉴瓜任务中根据第一堆瓜总结的鉴瓜经验用第二堆西瓜的大小、颜色等特征数据来判断预测瓜的好坏。 第六步:回测 将验证集的预测结果放入历史真实数据中检测,类比于鉴瓜过程中根据第二堆瓜预测出瓜的好坏最后进行切瓜验证。 20210311
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