在認識一個人工智能量化投資策略之前，我們首先來了解幾個基本概念量化投資是一種利用數(shù)學模型、計算機和統(tǒng)計分析和歷史數(shù)據(jù)來定量化得以下投資決策的方法。量化投資最大的特點是通過大量數(shù)據(jù)和復雜計算來消除主觀情緒的影響，并力圖尋找市場的規(guī)律并以此獲取收益。機器學習被評為人工智能中最能體現(xiàn)人類智慧的技術(shù)，開發(fā)AI量化策略我們可以理解為將機器學習應(yīng)用在量化投資領(lǐng)域。我們通過下面一張圖來直觀理解一下什么是機器學習：人類對新問題做出有效決策依靠的是過去積累的許多經(jīng)驗，并對經(jīng)驗進行利用，而對機器來說，“經(jīng)驗”以“數(shù)據(jù)”方式存在，機器從過去眾多“數(shù)據(jù)”中總結(jié)規(guī)律，生產(chǎn)出模型，并用模型對新數(shù)據(jù)進行預(yù)測，這個過程就可理解為“機器學習”。簡單了解基本概念后，下面我們正式來學習如何搭建一個完整的人工智能量化策略，為了避免大家一上來就被一個個專業(yè)術(shù)語搞蒙，我們先通過一個生活中的樣例，來類比AI量化策略的工作流程，幫助大家快速理解AI量化策略：幫隔壁老王挑瓜一天，我們接到了隔壁老王求助：要我們幫他去瓜田從一堆西瓜中挑出其中的好瓜，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(yīng)該如何應(yīng)對呢？大家可以先思考一下再與下面步驟進行對比。第一步：獲取資源，資源劃分。為了可以獨自完成這個任務(wù)，我們首先應(yīng)想辦法去學習尋找挑選好瓜的方法，然后我們將這些瓜進行合理分配，我們將其分為兩堆，其中第一堆瓜用來練手總結(jié)規(guī)律，第二堆瓜來驗證我們總結(jié)的規(guī)律，確保其是真實可靠，可用于實際生活中的。第二步：明確目標，標記每只西瓜好壞此次任務(wù)，我們的目標就是分辨西瓜好壞，在學習之前我們首先要清楚用來學習的第一堆瓜中每個西瓜的好壞情況，我們進行切瓜檢驗，將第一堆瓜全部切開，標記下每只瓜的好壞；第三步：觀察記錄西瓜系列特征我們的任務(wù)是在不切瓜的情況下判斷出瓜的好壞，那么此時我們應(yīng)對每個瓜進行一個細致的觀察和思考，挑選出一些可能會影響瓜好壞的特征也可以稱為屬性，例如顏色、大小、產(chǎn)地、紋理、瓜蒂形態(tài)等;第四步：將每個西瓜特征與好壞一一對應(yīng)了解每個西瓜的具備的特征及其好壞過后，我們需要將其一一對應(yīng)，以便我們進一步發(fā)掘其中的規(guī)律；第五步：總結(jié)規(guī)律，進行預(yù)測現(xiàn)在我們獲取了每個瓜的特征與其對應(yīng)的好壞結(jié)果，現(xiàn)在我們需要通過歸納總結(jié)找到瓜的好壞與瓜的屬性之間的關(guān)聯(lián)，最后制定一套標準的判斷模型，下一步我們需要對上述總結(jié)的“判斷模型”進行進一步檢驗，此時對第二堆瓜進行預(yù)測，我們通過將第二堆瓜每個瓜的特征值套入“判斷模型”中，來預(yù)測第二堆瓜的好壞。第六步：檢驗最后，在預(yù)測環(huán)節(jié)中我們得出了每個西瓜的預(yù)測結(jié)果，為了檢驗我們預(yù)測結(jié)果是否準確，我們需要切瓜來驗證我們的預(yù)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(gòu)建流程類比上述挑瓜過程，我們可以對AI量化策略流程進行分解：第一步：確定數(shù)據(jù)(如股票池)，劃分訓練集、測試集第二步：定目標：數(shù)據(jù)標注第三步：找因子第四步：數(shù)據(jù)連接+缺失數(shù)據(jù)處理第五步：模型訓練+股票預(yù)測第六步：回測認識了機器學習流程和AI量化策略流程，就能夠理解光子量化平