多因子、量化和深度学习

多因子、量化和深度学习

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,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。

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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