zw-ps:几年前d老文章了，现在依然有参考价值，特别是对于初学者。
参见：
zw公开课与哈佛、斯坦福MBA案例教学
TQ极宽量化·课程简介
多因子、量化和深度学习
zw-ps：2022，单机l量化，backtrader；AI智能量化，多因子，其实很多底层逻辑是相同的，核心都是特征字段，只是，名称不同。
AI智能量化，目前唯一的选择，好像只有微软的QLib。
参见：全球首发，QLib智能量化模块库架构图
最近一段时间，zw发现好多网友和聊天群，都在讨论多因子、量化，以及AI人工智能的整合问题。
zw发现大部分朋友，目前碰到的大部分问题，是方向错误，主要原因是深度学习太抽象，和量子物理类似，大家都迷迷糊糊，连路线图（脑海中的架构图）都不知道。
在当下，要解决这些问题，首先大家得掌握backtrader（简称btr），这个是目前全球公认的最强单机量化软件。
参见：《backtrader:目前最强单机量化平台》http://www.topquant.vip/?p=757
而目前，国内99%的基金经理，一线操盘手，连btr都不熟悉，还在使用各种股票软件、app内置公式。
自去年起，量化大热，成为一个新的投资风口，大部分基金也号称是量化基金。
可是，这些量化，都是假量化。
特别是目前的AI人工智能量化架构，更是假得一塌糊涂。
ps，当前量化，都是基于Python、AI人工智能的新量化，与传统的matlab金融工程（老量化）完全不同。
毕竟，国内70%的Python量化图书，都是我们TopQuant极宽团队出版的。
至于AI量化方面（特别是原创作品），现在的jd、淘宝图书栏目，90%的AI量化相关图书，还是zw写的。
这些量化基金，类似传销领域的量子保健品。
当年的诺基亚，虽也有微信、QQ、小游戏。
可诺基亚始终只能是功能机，几年前已淡出国内市场，它和现今的智能手机、新颖的APP，在应用体验上，竟是天差地别。
类比下来：各类股票软件app，它们和专业量化软件btr相比，差距比dos和windows还大。
而在目前，即使掌握了btr，还有AI人工智能需要掌握，特别是深度学习部分，这方面的难度也是地狱级别的。
AI发展趋势，是目前全球科技竞争最前沿，几乎每三个月迭代、“进化”一个新周期。
目前，TF在AI领域，相当于侏罗纪时代的恐龙产品，那些tf-boy（老谢耳朵们）早就out.
在金融量化领域，作为非专业程序员，在理论上与实际上，FASTAI是最好的入门级AI架构，对初学者而言：简单快捷。
《fastai金融量化首选AI人工智能平台》http://www.topquant.vip/?s=fastai&paged=2
不过fastai毕竟是入门级的AI软件，真正干活，还得靠pyTorch.
这方面，zw也要跟大家说一声sorry.
主要是因为在《零起点Python量化三部曲》系列中，zw选题的第3部：《TensorFlow与量化》，因出版时间较早（2018年），当时pytorch刚问世，底层架构正在从lua语言向Python移植。
而谷歌的TensorFlow，也实在太不耐躁，不过2~3年，就被后发制人的pytorch，彻底压制。
现在的学术界里、github开源组上，70%的AI项目都是基于PyTorch。
FastAI也是从TF，跳槽到PyTorch。
ps，关于：多因子、量化和深度学习，大家一直有个误区。
多因子回测，直接用btr就ok，其实非常简单。
zw现在的一个课题是：神经网络模型与多因子的整合，两者底层是一样的。
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