人工智能如何辅助量化交易

A. 量化交易和程序化交易有什么联系和区别

他们是一个概念的两种说法，量化交易多用于国外，或者说量化交易是一个由国外引进的词。 程序化交易是国内的量化交易，在国内，多叫程序化交易。
量化交易和程序化交易最大的区别是：交易的过程中，如果是人工交易那就是量化交易，如果是计算机自动完成的交易，那就是程序化交易。
程序化交易
意思很简单，就是对应于人工交易，利用计算机程序(program)辅助、决策和执行交易。
程序化交易是指通过既定程序或特定软件，自动生成或执行交易指令的交易行为。
程序化交易中具体的交易时机，仓位，止损止盈，获利标准有可能编写进交易程序中，也可能独立于程序外。程序化只是交易执行的一种方式。
一般利用程序交易有一些众所周知的优势，比如较快的交易速度，避免人为情绪的影响有较好的执行力保证等。
同时也应注意交易程序和交易系统的区别。交易系统是一个完整的系统，具体执行的程序可能只是其中的一部分。一个良好的交易系统应该还有风险控制，资金利用，仓位管理等方面的内容，而不仅仅是买卖信号的产生。
量化交易
更多是基于数据和历史统计基础，通过数学工具研究市场中资产、价格的因素，成因从而制定一些交易决策。量化交易不一定需要用到计算机执行交易。但基于交易因素的数量变化引发的交易，都可以叫做量化交易。一般的量化投资都涉及到比较复杂的数学模型，对投资者的数学能力要求很高，但并不是说量化投资就一定会赚钱，这还要看模型是否有效。
这里不得不提到这两年很火的“人工智能”、“机器学习”。它们太容易和量化交易同时提起。但具体说来，他们互相包含，却又有不同。量化交易寻找的是有一定逻辑基础的相对规律。这些规律不是一成不变的，而机器学习中“学习”的概念是：如果一个系统能够通过执行某个过程改进它的性能，就是“学习”。所以对于机器来说，只能“执行过程”。这个过程一定是有确定性的。但这不能充分概括量化和人工智能的关系。因为机器学习只是人工智能的途径之一。
拓展资料：
量化交易的分类
1、趋势性交易
适合一些主观交易的高手，用技术指标作为辅助工具，但如果只使用各种技术指标、指标组合作为核心算法构建模型，未见过长期盈利的。
2、市场中性交易
与市场相关性较高、风险较低、收益稳定性较高，所需资金容量较大。适用于一些量化交易者，发现市场中的alpha因子赚取超过市场平均收益率的额外收益。
3、高频交易
在极短时间内频繁买进卖出，完成多次大量的交易。此类交易方式对硬件系统及市场环境要求极高，只适用于成熟市场中的专业机构使用，需要算法高手，一般使用C/C++进行算法交易。

B. 可以给我推荐一个比较好的人工智能量化系统吗

严格来讲阿尔法离真正的人工智能还很遥远，但是此次围棋大赛的表现，让我们似乎看到了未来，与之前的深蓝不同，Alphago的核心是两种不同的深度神经网络。“策略网络"（policynetwork）和“值网络”（valuenetwork）。它们的任务在于合作“挑选”出那些比较有前途的棋步，抛弃明显的差棋，从而将计算量控制在计算机可以完成的范围里——本质上，这和人类棋手所做的一样。Alphago一方面具备强大的运算能力，另一方面具备超强的学习能力，可以想象如果这些优势运用在金融交易上，那可能真的是一场革命的到来。机器取代人类可能并不遥远。
做过交易的人，对EA（Expert Advisor）并不陌生，很多人和公司都在做EA的研发，EA实际上只是将固定的交易模式编写成代码，让电脑自动执行，基本上所有的EA的编程原理都是基于技术指标的模型判定，用编程来实现自动交易，所以EA还谈不上智能交易。开发EA首先得有一套可盈利的交易系统，但是可盈利的交易系统本身就是一个悖论，因为市场上基本不存在能够一直盈利的固定的交易模式，因为市场每天都在不断的变化，EA的固定模式没有办法适应这些变化，所以EA很多情况下，只在某一特定时期表现良好。而人是可以根据市场的变化改变策略，根据错误，来不断的学习和适应新的变化，那么人工智能可不可以实现真正的自动交易呢？

国际投行高盛开发了一个人工智能量化交易系统，叫做”高盛量子“ 。高盛量子的优势在于强大的数据处理能力，而交易也同样需要大量的数据处理能力，一个人很难做到对某一个产品所有交易历史数据的复盘，但是计算机分分钟就可以做到，并且完成数据的存储和分析。一方面对所有的历史数据包括行情走势、经济指标的分析，做出大概率事件的交易模型，制定合适的交易策略，另一方面利用计算机“深度学习”的能力，不断的根据市场新的变化，做出合理的调整及改变，通过适当的试错，来区分适应单边，震荡不同的市场形态，再结合大数据的分析给出正确的判定。
最近高盛量子在斗鱼直播平台开放了部分产品的交易直播，可以去参考一下。

需要懂一些数学模型，比如统计分析、人工智能算法之类的，他的本质是利用数学模型分析数据潜在的规律寻找交易机会，并利用计算机程序来搜寻交易时机以及完成自动化交易。并没有现成的软件可以做这个，因为

C. 人工智能在金融领域的应用

金融科技的蓬勃发展和深入应用，是推进普惠金融建设的重要基石，也是乡村经济振兴发展的重要引擎。

智慧眼以人工智能、大数据、生物识别等核心技术，从湖南农信社的服务平台出发，构建“金融+”生态。以智能终端产品为依托，将银行柜台业务延伸至村委会、社区、供销社、商场、超市或社区银行。一方面，实现金融业务的存取款、查询、转帐、贷款等业务功能；另一方面，实现生活缴费、政务办理、社保业务、医保业务、政策查询等便民服务，实现金融+的功能。智慧眼金融智慧终端打造的7×24小时全场景的“金融+”一站式综合服务模式，将更好的服务于城乡居民，更好的拓展银行的业务渠道，提高金融服务的覆盖面、可得性、满意度。

D. 量化交易主要有哪些经典的策略

其实要说种类其实很简单，完全可以按照炒股的类型来对策略模型分类，从这个角度来说，认为可以分成技术分析型、价值分析型、机器学习与人工智能。当然了，还有一大类是多因子模型，但是多因子从广义来说其实概念很广泛，任何的技术指标和财务因子都可以作为多因子模型的因子。

①技术分析型主要是结合各种技术指标来对动量效应或反转效应做研判交易；

时变夏普率的择时策略、情绪择时-GSIS、RSRS指标择时及大小盘轮动

②价值分析则偏重股票标的的基本面分析；

查尔斯·布兰德斯价值投资法、迈克尔•普莱斯低估价值选股策略、阿梅特·欧卡莫斯集中投资法则

③机器学习与人工智能可以算作是区别于前两类一种新兴的方式，主要利用一些统计机器学习算法和神经网络做出预测而量化；

基于KMeans的指数择时策略、利用随机森林进行因子选择、基于HMM的指数择时策略

供参考！

E. 光子量化交易系统用哪些技术构成的

以下内容取自其官网:
策略模型设计，风险动态管理技术，误差校正技术，智能网格技术。

F. 2022-01-27Alpha-T个人也能用的量化系统

一、2021年算法战绩回顾

2021年T0程序共运行243个交易日，盈利天数为228天，亏损天数为16天，胜率94%；日维度盈亏比为8.3倍。（整体数据样本大，胜率、盈亏比更为显着）

二、自动算法交易是什么？

alpha-T算法交易，是基于用户已有持仓配合智能算法，根据客户的指令进行全自动高抛低吸，抓取股票行情波动价差，降低持仓成本。是辅助交易的好助手。

自动算法交易适合什么样的人？

对于T0算法交易具备一定的理解, 能够长期执行者。

自动算法交易适合什麽样的股票？

自动算法交易主要是抓取股票 日内 波动差价，所以适合日内波动大，交易活跃的中长期持有的股票；

（1）被套牢的活跃股（天天心电图的银行大蓝筹除外），短期内不打算操作；

（2）主动中长期持股的活跃股，成长股/热点概念股策略最佳；

（3）单票持有市值在6万以上，最优为市值20万以上；

操作前—准备步骤：

1、看底仓--股票底仓，即已经持有一定数量的标的股票；

2、做匹配--与算法支持标的股票相匹配；

3、备资金--足以支持操作模式进行买卖操作的存量资金。

自动算法交易的收益如何？

当然这里统计的数据都是单票的情况，每个投资者不可能只持有一只股票，且每只股票留的资金比例也不同，所以整个账户的收益率会根据实际情况打一定折扣；举个例子：

A账户 持有100万市值，但其中50万都是银行股等没法做算法的股票，40万可以做算法的股票，然后留有10万现金；

B账户持有100万市值，但持有80万可以做算法交易的活跃股，留有20万现金；

那么显然B账户的算法交易收益率要高于A账户；

实际情况下每个投资者的持仓情况都不一样，但平均水平实现单票15%+年化是比较容易的；

三、自动算法交易的盈利特点？

所有股票票池平均每交易日加权平均收益率为千分之1.5，行情波动越大收益越高；

如果是大资金配置的投资组合使用算法，效果更佳，大部分交易日均可盈利，只有少数交易日会出现亏损，但长期看总收益是不断增加的；

通过回顾2021年算法客户交易情况，在所有用户中筛选“多票、高市值、使用时间长（超过30天）”的客户，我们发现： 盈利人数占比为90%！

其中隐含的逻辑是：算法使用的时间越长/委托股票市值越大/使用股票数量越多，可交易次数越多，盈利可能性越大!

使用算法客户有少部分存在亏损，其中亏损超过千分之五的用户占比9%（最大亏损为6%）：这些用户整体使用算法市值均小于20万&平均使用股票数量<2支。

四、为什么自动算法交易能赚钱？

因为A股是T+1交易市场，且存在大量跟风的散户，导致活跃的股票在日内行情上会出现明显的不理性追涨杀跌，这就给算法交易带来了盈利空间；

算法交易赚的是相对收益，在有底仓的情况下，跟随日内的追涨杀跌行情并在日内行情结束后T+0卖出，如果算法判断错方向就及时止损，这种T+0的优势是普通投资者无法做到的，即使有些投资者也想人工效仿T+0交易但由于交易心理和情绪影响，往往不能及时的止损止盈，并且人的精力是有限的，时刻盯着行情走势很耗费精力；

所以总体上说，算法交易能赚钱的秘诀就是 T+0优势+高概率盈利+高频次交易+严格风控止损！

给一个实例：

上图中的股票日内波动明显，长期持有该股的账户可以通过自动算法交易来捕捉这种日内的行情，赚取差价，最终实现收盘时持仓股数未变，成本降低（账户可用现金增多）

显然对于普通投资者，不可能不上班实时的盯着股票行情来做这种差价，大部分人都是上班族；

目前整个A股可以进行算法交易的股票有2000多只，也就是2/3的A股均可以进行自动算法交易；目前可做算法交易的股票名单每个月更新一次，且会逐渐覆盖更多的A股；

自动算法交易的具体原理是什么？

自动算法交易是基于AI（人工智能）及循环学习等工具设计，通过对大盘及个股量能、波动率等指标进行学习，动态回测过去N年的历史数据，进行适当的选股、择时及资金分配；因此每只股票的算法逻辑都是不一样的，同一只股票不同账户的操作也不会完全一致；

但整体上要达到的效果就是在每日收盘后持仓不变的情况下持仓成本降低，账户可用现金资产增多的效果；算法操作后，表现为您的持仓股数不变，可用股数变为0，持仓成本、流动资金发生变化。

五、算法交易如何收费？

满足一定条件后免费开通使用

划重点：alpha-T算法交易除佣金外无额外收费且你设好策略后，全程自动化交易不需要手动操作