AI智能海龟策略0.1版本idea
zw-ps：2020n年的老blog
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。
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。
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
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