一文了解量化投资逻辑

在认识一个人工智能量化投资策略之前，我们首先来了解几个基本概念量化投资是一种利用数学模型、计算机和统计分析和历史数据来定量化得以下投资决策的方法。量化投资最大的特点是通过大量数据和复杂计算来消除主观情绪的影响，并力图寻找市场的规律并以此获取收益。机器学习被评为人工智能中最能体现人类智慧的技术，开发AI量化策略我们可以理解为将机器学习应用在量化投资领域。我们通过下面一张图来直观理解一下什么是机器学习：人类对新问题做出有效决策依靠的是过去积累的许多经验，并对经验进行利用，而对机器来说，“经验”以“数据”方式存在，机器从过去众多“数据”中总结规律，生产出模型，并用模型对新数据进行预测，这个过程就可理解为“机器学习”。简单了解基本概念后，下面我们正式来学习如何搭建一个完整的人工智能量化策略，为了避免大家一上来就被一个个专业术语搞蒙，我们先通过一个生活中的样例，来类比AI量化策略的工作流程，帮助大家快速理解AI量化策略：帮隔壁老王挑瓜一天，我们接到了隔壁老王求助：要我们帮他去瓜田从一堆西瓜中挑出其中的好瓜，并且需要在保证正确率的情况下独自完成。如果我们对此毫无经验，那我们应该如何应对呢？大家可以先思考一下再与下面步骤进行对比。第一步：获取资源，资源划分。为了可以独自完成这个任务，我们首先应想办法去学习寻找挑选好瓜的方法，然后我们将这些瓜进行合理分配，我们将其分为两堆，其中第一堆瓜用来练手总结规律，第二堆瓜来验证我们总结的规律，确保其是真实可靠，可用于实际生活中的。第二步：明确目标，标记每只西瓜好坏此次任务，我们的目标就是分辨西瓜好坏，在学习之前我们首先要清楚用来学习的第一堆瓜中每个西瓜的好坏情况，我们进行切瓜检验，将第一堆瓜全部切开，标记下每只瓜的好坏；第三步：观察记录西瓜系列特征我们的任务是在不切瓜的情况下判断出瓜的好坏，那么此时我们应对每个瓜进行一个细致的观察和思考，挑选出一些可能会影响瓜好坏的特征也可以称为属性，例如颜色、大小、产地、纹理、瓜蒂形态等;第四步：将每个西瓜特征与好坏一一对应了解每个西瓜的具备的特征及其好坏过后，我们需要将其一一对应，以便我们进一步发掘其中的规律；第五步：总结规律，进行预测现在我们获取了每个瓜的特征与其对应的好坏结果，现在我们需要通过归纳总结找到瓜的好坏与瓜的属性之间的关联，最后制定一套标准的判断模型，下一步我们需要对上述总结的“判断模型”进行进一步检验，此时对第二堆瓜进行预测，我们通过将第二堆瓜每个瓜的特征值套入“判断模型”中，来预测第二堆瓜的好坏。第六步：检验最后，在预测环节中我们得出了每个西瓜的预测结果，为了检验我们预测结果是否准确，我们需要切瓜来验证我们的预测值是否与真实情况相符。这一过程我们可以表示为流程图：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、测试集第二步：定目标：数据标注第三步：找因子第四步：数据连接+缺失数据处理第五步：模型训练+股票预测第六步：回测认识了机器学习流程和AI量化策略流程，就能够理解光子量化平