[量化学堂-新手指引]BigQuant人工智能量化平台 vs. 传统量化平台


(iQuant) #1

导语:互联网上量化平台数目多达数十种,通过本文可以快速了解BigQuant人工智能量化投资平台与传统量化投资平台之间区别,通过小市值策略可视化策略开发流程图的对比,直观感受AI量化策略相比于传统量化策略的开发过程差异和绩效提升效果。


作者: bigquant
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本文由BigQuant宽客学院推出,难度标签:☆

BigQunat平台

BigQuant致力于将人工智能的技术和能力赋予每一位量化投资者,平台拥有A股、美股、港股、期货、期权等多市场海量数据,全面支持主流AI框架。平台提供代码模式、生成器模式和可视化模式共三种模式进行策略开发,让不同专业水平的用户都能在平台开发策略。可视化策略开发是业内成熟的开发模式,也是业内微软、谷歌等采取的方式,用户仅需拖拽模块而无需编程就可以开发出人工智能驱动的量化投资策略,让金融工程师、普通交易员甚至业务人员都可以无门槛的使用人工智能技术提升投资效率及效果,而不需学习大量艰深的编程和算法知识。

传统量化策略 VS AI量化策略

以小市值策略举例而言,就是选择市值最小的股票构建组合进行交易。
在BigQuant平台上可以通过可视化模块的拖拽连接快速开发可视化传统量化策略和可视化AI量化策略。

我们看一下两个策略在2015-01-01到2016-12-31这两年时间各自的收益风险情形。

可以看到,在同一时间段测试,采用AI量化策略的小市值策略比传统市值排序量化策略的收益率高出65%,而最大回撤几乎相同。通过股票数量、标注参数、模型参数等方面的优化还可以进一步挖掘AI量化策略潜力,提高策略绩效。

您可以在BigQunat平台上实现什么?

BigQuant产品的多样性可以满足广大投资者不同的需求:

如果您是策略开发者: 您可以免费使用BigQuant平台海量金融数据和人工智能技术开发AI量化策略和传统量化策略,进行回测或模拟实盘,在指导自己投资交易的同时您还可以通过策略变现,比如开放订阅、众包基金等;

如果您在寻求优质策略: 您可以前往“策略商城”选择订阅平台现有优秀AI策略,根据策略每日推送的交易信号辅助自己投资交易。