人工智慧如何輔助量化交易

A. 量化交易和程序化交易有什麼聯系和區別

他們是一個概念的兩種說法，量化交易多用於國外，或者說量化交易是一個由國外引進的詞。 程序化交易是國內的量化交易，在國內，多叫程序化交易。
量化交易和程序化交易最大的區別是：交易的過程中，如果是人工交易那就是量化交易，如果是計算機自動完成的交易，那就是程序化交易。
程序化交易
意思很簡單，就是對應於人工交易，利用計算機程序(program)輔助、決策和執行交易。
程序化交易是指通過既定程序或特定軟體，自動生成或執行交易指令的交易行為。
程序化交易中具體的交易時機，倉位，止損止盈，獲利標准有可能編寫進交易程序中，也可能獨立於程序外。程序化只是交易執行的一種方式。
一般利用程序交易有一些眾所周知的優勢，比如較快的交易速度，避免人為情緒的影響有較好的執行力保證等。
同時也應注意交易程序和交易系統的區別。交易系統是一個完整的系統，具體執行的程序可能只是其中的一部分。一個良好的交易系統應該還有風險控制，資金利用，倉位管理等方面的內容，而不僅僅是買賣信號的產生。
量化交易
更多是基於數據和歷史統計基礎，通過數學工具研究市場中資產、價格的因素，成因從而制定一些交易決策。量化交易不一定需要用到計算機執行交易。但基於交易因素的數量變化引發的交易，都可以叫做量化交易。一般的量化投資都涉及到比較復雜的數學模型，對投資者的數學能力要求很高，但並不是說量化投資就一定會賺錢，這還要看模型是否有效。
這里不得不提到這兩年很火的「人工智慧」、「機器學習」。它們太容易和量化交易同時提起。但具體說來，他們互相包含，卻又有不同。量化交易尋找的是有一定邏輯基礎的相對規律。這些規律不是一成不變的，而機器學習中「學習」的概念是：如果一個系統能夠通過執行某個過程改進它的性能，就是「學習」。所以對於機器來說，只能「執行過程」。這個過程一定是有確定性的。但這不能充分概括量化和人工智慧的關系。因為機器學習只是人工智慧的途徑之一。
拓展資料：
量化交易的分類
1、趨勢性交易
適合一些主觀交易的高手，用技術指標作為輔助工具，但如果只使用各種技術指標、指標組合作為核心演算法構建模型，未見過長期盈利的。
2、市場中性交易
與市場相關性較高、風險較低、收益穩定性較高，所需資金容量較大。適用於一些量化交易者，發現市場中的alpha因子賺取超過市場平均收益率的額外收益。
3、高頻交易
在極短時間內頻繁買進賣出，完成多次大量的交易。此類交易方式對硬體系統及市場環境要求極高，只適用於成熟市場中的專業機構使用，需要演算法高手，一般使用C/C++進行演算法交易。

B. 可以給我推薦一個比較好的人工智慧量化系統嗎

嚴格來講阿爾法離真正的人工智慧還很遙遠，但是此次圍棋大賽的表現，讓我們似乎看到了未來，與之前的深藍不同，Alphago的核心是兩種不同的深度神經網路。「策略網路"（policynetwork）和「值網路」（valuenetwork）。它們的任務在於合作「挑選」出那些比較有前途的棋步，拋棄明顯的差棋，從而將計算量控制在計算機可以完成的范圍里——本質上，這和人類棋手所做的一樣。Alphago一方面具備強大的運算能力，另一方面具備超強的學習能力，可以想像如果這些優勢運用在金融交易上，那可能真的是一場革命的到來。機器取代人類可能並不遙遠。
做過交易的人，對EA（Expert Advisor）並不陌生，很多人和公司都在做EA的研發，EA實際上只是將固定的交易模式編寫成代碼，讓電腦自動執行，基本上所有的EA的編程原理都是基於技術指標的模型判定，用編程來實現自動交易，所以EA還談不上智能交易。開發EA首先得有一套可盈利的交易系統，但是可盈利的交易系統本身就是一個悖論，因為市場上基本不存在能夠一直盈利的固定的交易模式，因為市場每天都在不斷的變化，EA的固定模式沒有辦法適應這些變化，所以EA很多情況下，只在某一特定時期表現良好。而人是可以根據市場的變化改變策略，根據錯誤，來不斷的學習和適應新的變化，那麼人工智慧可不可以實現真正的自動交易呢？

國際投行高盛開發了一個人工智慧量化交易系統，叫做」高盛量子「 。高盛量子的優勢在於強大的數據處理能力，而交易也同樣需要大量的數據處理能力，一個人很難做到對某一個產品所有交易歷史數據的復盤，但是計算機分分鍾就可以做到，並且完成數據的存儲和分析。一方面對所有的歷史數據包括行情走勢、經濟指標的分析，做出大概率事件的交易模型，制定合適的交易策略，另一方面利用計算機「深度學習」的能力，不斷的根據市場新的變化，做出合理的調整及改變，通過適當的試錯，來區分適應單邊，震盪不同的市場形態，再結合大數據的分析給出正確的判定。
最近高盛量子在斗魚直播平台開放了部分產品的交易直播，可以去參考一下。

需要懂一些數學模型，比如統計分析、人工智慧演算法之類的，他的本質是利用數學模型分析數據潛在的規律尋找交易機會，並利用計算機程序來搜尋交易時機以及完成自動化交易。並沒有現成的軟體可以做這個，因為

C. 人工智慧在金融領域的應用

金融科技的蓬勃發展和深入應用，是推進普惠金融建設的重要基石，也是鄉村經濟振興發展的重要引擎。

智慧眼以人工智慧、大數據、生物識別等核心技術，從湖南農信社的服務平台出發，構建「金融+」生態。以智能終端產品為依託，將銀行櫃台業務延伸至村委會、社區、供銷社、商場、超市或社區銀行。一方面，實現金融業務的存取款、查詢、轉帳、貸款等業務功能；另一方面，實現生活繳費、政務辦理、社保業務、醫保業務、政策查詢等便民服務，實現金融+的功能。智慧眼金融智慧終端打造的7×24小時全場景的「金融+」一站式綜合服務模式，將更好的服務於城鄉居民，更好的拓展銀行的業務渠道，提高金融服務的覆蓋面、可得性、滿意度。

D. 量化交易主要有哪些經典的策略

其實要說種類其實很簡單，完全可以按照炒股的類型來對策略模型分類，從這個角度來說，認為可以分成技術分析型、價值分析型、機器學習與人工智慧。當然了，還有一大類是多因子模型，但是多因子從廣義來說其實概念很廣泛，任何的技術指標和財務因子都可以作為多因子模型的因子。

①技術分析型主要是結合各種技術指標來對動量效應或反轉效應做研判交易；

時變夏普率的擇時策略、情緒擇時-GSIS、RSRS指標擇時及大小盤輪動

②價值分析則偏重股票標的的基本面分析；

查爾斯·布蘭德斯價值投資法、邁克爾•普萊斯低估價值選股策略、阿梅特·歐卡莫斯集中投資法則

③機器學習與人工智慧可以算作是區別於前兩類一種新興的方式，主要利用一些統計機器學習演算法和神經網路做出預測而量化；

基於KMeans的指數擇時策略、利用隨機森林進行因子選擇、基於HMM的指數擇時策略

供參考！

E. 光子量化交易系統用哪些技術構成的

以下內容取自其官網:
策略模型設計，風險動態管理技術，誤差校正技術，智能網格技術。

F. 2022-01-27Alpha-T個人也能用的量化系統

一、2021年演算法戰績回顧

2021年T0程序共運行243個交易日，盈利天數為228天，虧損天數為16天，勝率94%；日維度盈虧比為8.3倍。（整體數據樣本大，勝率、盈虧比更為顯著）

二、自動演算法交易是什麼？

alpha-T演算法交易，是基於用戶已有持倉配合智能演算法，根據客戶的指令進行全自動高拋低吸，抓取股票行情波動價差，降低持倉成本。是輔助交易的好助手。

自動演算法交易適合什麼樣的人？

對於T0演算法交易具備一定的理解, 能夠長期執行者。

自動演算法交易適合什麽樣的股票？

自動演算法交易主要是抓取股票 日內 波動差價，所以適合日內波動大，交易活躍的中長期持有的股票；

（1）被套牢的活躍股（天天心電圖的銀行大藍籌除外），短期內不打算操作；

（2）主動中長期持股的活躍股，成長股/熱點概念股策略最佳；

（3）單票持有市值在6萬以上，最優為市值20萬以上；

操作前—准備步驟：

1、看底倉--股票底倉，即已經持有一定數量的標的股票；

2、做匹配--與演算法支持標的股票相匹配；

3、備資金--足以支持操作模式進行買賣操作的存量資金。

自動演算法交易的收益如何？

當然這里統計的數據都是單票的情況，每個投資者不可能只持有一隻股票，且每隻股票留的資金比例也不同，所以整個賬戶的收益率會根據實際情況打一定折扣；舉個例子：

A賬戶 持有100萬市值，但其中50萬都是銀行股等沒法做演算法的股票，40萬可以做演算法的股票，然後留有10萬現金；

B賬戶持有100萬市值，但持有80萬可以做演算法交易的活躍股，留有20萬現金；

那麼顯然B賬戶的演算法交易收益率要高於A賬戶；

實際情況下每個投資者的持倉情況都不一樣，但平均水平實現單票15%+年化是比較容易的；

三、自動演算法交易的盈利特點？

所有股票票池平均每交易日加權平均收益率為千分之1.5，行情波動越大收益越高；

如果是大資金配置的投資組合使用演算法，效果更佳，大部分交易日均可盈利，只有少數交易日會出現虧損，但長期看總收益是不斷增加的；

通過回顧2021年演算法客戶交易情況，在所有用戶中篩選「多票、高市值、使用時間長（超過30天）」的客戶，我們發現： 盈利人數佔比為90%！

其中隱含的邏輯是：演算法使用的時間越長/委託股票市值越大/使用股票數量越多，可交易次數越多，盈利可能性越大!

使用演算法客戶有少部分存在虧損，其中虧損超過千分之五的用戶佔比9%（最大虧損為6%）：這些用戶整體使用演算法市值均小於20萬&平均使用股票數量<2支。

四、為什麼自動演算法交易能賺錢？

因為A股是T+1交易市場，且存在大量跟風的散戶，導致活躍的股票在日內行情上會出現明顯的不理性追漲殺跌，這就給演算法交易帶來了盈利空間；

演算法交易賺的是相對收益，在有底倉的情況下，跟隨日內的追漲殺跌行情並在日內行情結束後T+0賣出，如果演算法判斷錯方向就及時止損，這種T+0的優勢是普通投資者無法做到的，即使有些投資者也想人工效仿T+0交易但由於交易心理和情緒影響，往往不能及時的止損止盈，並且人的精力是有限的，時刻盯著行情走勢很耗費精力；

所以總體上說，演算法交易能賺錢的秘訣就是 T+0優勢+高概率盈利+高頻次交易+嚴格風控止損！

給一個實例：

上圖中的股票日內波動明顯，長期持有該股的賬戶可以通過自動演算法交易來捕捉這種日內的行情，賺取差價，最終實現收盤時持倉股數未變，成本降低（賬戶可用現金增多）

顯然對於普通投資者，不可能不上班實時的盯著股票行情來做這種差價，大部分人都是上班族；

目前整個A股可以進行演算法交易的股票有2000多隻，也就是2/3的A股均可以進行自動演算法交易；目前可做演算法交易的股票名單每個月更新一次，且會逐漸覆蓋更多的A股；

自動演算法交易的具體原理是什麼？

自動演算法交易是基於AI（人工智慧）及循環學習等工具設計，通過對大盤及個股量能、波動率等指標進行學習，動態回測過去N年的歷史數據，進行適當的選股、擇時及資金分配；因此每隻股票的演算法邏輯都是不一樣的，同一隻股票不同賬戶的操作也不會完全一致；

但整體上要達到的效果就是在每日收盤後持倉不變的情況下持倉成本降低，賬戶可用現金資產增多的效果；演算法操作後，表現為您的持倉股數不變，可用股數變為0，持倉成本、流動資金發生變化。

五、演算法交易如何收費？

滿足一定條件後免費開通使用

劃重點：alpha-T演算法交易除傭金外無額外收費且你設好策略後，全程自動化交易不需要手動操作