AI智能海龟策略0.1版本idea

AI智能海龟策略0.1版本idea
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海龟策略,是最简单,也是最经典的量化投资策略。
不过这个是早期基于日线的低频率的交易策略,目前面对的是都是基于5分钟分时,甚至tick等中高频交易,实盘方面已经略有不足。

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最近,TOP极宽量化开源团队的研究课题,其中一个重点就是:AI人工智能神经网络,在量化方面应用/
简单来说,就是如何借助新一代的AI神经网络技术,在传统量化投资基础上,开发新一代的AI智能量化投资策略。
py(新)量化,神经网络,都属于前沿科技,而且横跨不同专业.
基本上,目前ai+量化的作品,好像就是我们的几本图书
大家对这方面,需求很大,近期的ai技术发展,相对成熟,所以我们开始重新梳理:ai+量化的课题.

例如,传统的海龟策略,可能就是均线交叉等几个参数。
结合现代ai技术,我们可以整合大量其他指标:
数百个talib参数指标
数百个talib-cdl“k线图”形态指标
自己的研发积累的其他金融指标
其他ai衍生指标:例如,nlp网络金融舆情分析指数,搜索引擎keyword关键词热点指数等。
。。。
通过适当的模型,参数,生成新的ai版本的智能海龟策略。
再借助backtrade等量化软件,进行回撤backtest,从中挑选有稳定正收益的量化策略,作为实盘策略。

金融行业,不是专业的AI程序员,最好的AI工具无疑是automl。
automl属于AI技术,最极端的简化,如:tpot,aoto-tf,auto-ks,auto-torch,以及微软的nni等
不过automl过于简化,技术理论都刚刚起步。
大部分是暴力运算模式,各种模型,各种参数全部run一遍。
ai神经网络,本身目前算力就不够 ,暴力模式更加。
现阶段,极端简化的automl,还不够成熟。
相对比较靠谱的,等下那个开箱即用的,恐怕还是:fastai,相当于pyTorh版本的keras。

原本ks虽然技术架构有些老,速度慢一点,但是,ks后端通吃各种AI平台:tf、mxnet、torch
也是不错的选择。
不过谷歌出于商业利益,收购ks,未来新版本只支持ks。
近期fastai横空出世,成为pytorch的ks。
torch本身就比tf设计合理,fastai又大量采用最新的py、ai技术,速度更比ks快2-3倍,入门也更简单。
成为非IT领域,其他行业学习AI技术的最好选择。

近期 tf,torch等架构的竞争,其中一个重点就是:简化,降低ai技术门槛 。
除ks,fastai,各种简化技术很多,如sklean+tf,sklean+torch,还有toch-light,hub,model、微软的nni等辅助模块库。

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ps,AI简单理解就是暴力运算吗?

字王:
AI不是简单的暴力运算, 传统机器学习有这种暴力模式,但是 只能是很简单的案例。
复杂模型,目前的神经网络,都是百万,千万个特征参数,暴力运算,理论上已经不可行。
这个我们做AI字库时,已经有体会
个人认为,AI未来的方向是:基于LAN的超高速神经网络算法模型
参见:
《中华大字库》CBF2018:比GAN快一万倍的AI工程案例 http://www.topquant.vip/?p=1125


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