㈠ AI都能炒股了，以後就要拼誰的演算法牛了
人工智慧量化交易平台宣布獲得數百萬人民幣融資。據悉，本輪融資將主要用於團隊建設、產品開發和硬體設備投入。
是一家基於人工智慧的量化投資公司，成立於2017年10月，主要將技術應用於量化投資領域，實現低風險高收益的投資回報。
中國私、公募基金規模呈大跨步發展，截止2018年2月底，中國私募基金規模已達12.01萬億元，公募資金規模已達12.64萬億，在控制風險的前提下，提高獲得投資收益的效率，是公、私募投資最大需求，國外盛行的量化交易越來越被國內機構所接受。
在量化交易這個領域，目前已有不少項目：私人量化交易平台JoinQuant、RiceQuant以及優礦，為量化交易領域提供核心演算法支持的眾加，量化策略商城微量網、以量財富為代表的量化理財平台，以及為量化投資者提供智能交易和分析工具的名策數據。
量化交易策略的建立是量化交易的重要環節。目前主要方式有兩種，一種是輸入與這套邏輯相關聯的因子，比如歷史表現、公司財務數據、宏觀經濟數據、上下游供應商數據等眾多參數，建立一套模型，以算出標的上漲或下跌的概率，並生成投資組合和調倉策略。隨著近幾年人工智慧興起，不少人開始選用機器學習等方式，輸入眾多因子，讓AI自己生成策略。
創始人兼CEO龐表示，的做法則不同，是用神經管網路替代原來用邏輯和策略構建的數學模型，通過輸入股票相關數據，利用訓練不同結構的神經網路來實現機器自主的量化交易。想做量化交易界的Deepmind（研發阿爾法狗的團隊），成為中國的基金。
目前，的首個產品A股機器人「狗」已上線，應用於國內二級市場的投資，產品已實盤測試8個月。數據顯示，狗實盤業績顯著，在2017年11月A股普跌的情況下(中證1000跌幅超4%)，狗依然實現了5.23%的收益，最大回撤控制在2.7%，並在2018年1月底上證指數大跌12%的情況下，智富狗做到了提前清盤避險，業績明顯優於大盤。
投資人黃表示：「人工智慧是非常好的提高效率的方式，非常關注人工智慧在各個領域的應用，我們認為以為代表的、基於神經網路的人工智慧量化交易平台，能極大地提高大型的高頻交易的效率。人的精力有限，一個再好的操盤手也不可能同時看2000支股票，但機器能輕易辦到。」
㈡ AIQT量化交易系統的原理有人知道嗎
當然知道，這是一個現在被應用的十分廣泛的一個量化交易系統，它分為交易套利、可視化控制項、刺激交易、策略介面與託管等功能。
㈢ AIQT量化交易系統都有什麼特點
AIQT量是多種交易、多種策略、參數可以修改、而且可以一鍵啟動的。
㈣ 想問問有人用過AIQT智能量化交易系統嗎
信息時代飛速發展的今天，「AI智能」一詞我想無需解釋，人盡皆知。那麼，什麼是量化交易呢？
以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策，這就是量化交易。
這其實並不難以理解，許多人會把空閑資產用來投資，以獲取工作以外的收益，投資行業也如火如荼，專業投資人會有自己的投資取向以及投資戰略，而很多普通人，想要投資，只能憑借運氣以及承擔風險的能力。
你能承擔多大風險？你又如何恰當的在你的承擔范圍內准確投資？
這個時候，智能量化交易就成為了人人青睞的投資技術。那麼量化交易都有什麼具體的策略呢？
·高頻策略
高頻交易是指從那些人們無法利用的極為短暫的市場變化中尋求獲利的計算機化交易，比如，某種證券買入價和賣出價差價的微小變化，或者某幣種在不同交易所之間的微小價差。
·商品交易顧問（CTA）
商品交易顧問(Commodity Trading Advisor，簡稱CTA)是指通過為客戶提供期貨、期權方面的交易建議，或者通過受管理的期貨賬戶參與實際交易，來獲得收益的機構或個人。
·統計套利
統計套利是將套利建立對歷史數據進行統計分析的基礎之上，估計相關變數的概率分布，並結合基本面數據進行分析以用以指導套利交易。
·Alpha
多因子模型是應用最廣泛的一種選幣模型，基本原理是採用一系列的因子作為選幣標准，滿足這些因子的幣種則被買入，不滿足的則賣出。
如此周密而龐大的計劃策略，又以何種方式施行呢？
Riskalyze（瑞司卡利澤）是專注於傳統金融產品量化交易的公司，AIQT系統是Riskalyze（瑞司卡利澤）公司進軍區塊鏈產業、數字資產量化交易的拳頭產品。
Riskalyze（瑞司卡利澤）成立於2011年，總部位於美國加州奧本,由FTV Capital領投,公司成立之初,主要從事投資風險評估業務,專注於用軟體幫助金融顧問了解客戶的風險指紋（risk fingerprint）,量化客戶的風險承受能力,並建立合適的投資組合,管理其客戶的所有資產,在智能投顧方面有著豐富的經驗,我們在這個行業一直保持著最新和最領先的技術。我們的智能問卷風險測評服務有很多大機構如LPL Financial、Cambridge、SEI、AssetMark和United Planners都在用,非常受歡迎。
AIQT量化交易系統的正式上線就有效的解決了量化交易市場熱銷的問題！
㈤ 量化交易是什麼意思
量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
從全球市場的參與主體來看，按照管理資產的規模，全球排名前四以及前六位中的五家資管機構，都是依靠計算機技術來開展投資決策，由量化及程序化交易所管理的資金規模在不斷擴大。
主要是大批量的交易，根據人工智慧Ai，智能買賣股票的方式！
㈥ 人工智慧交易和量化交易需要學習什麼
時下，量化交易確實很火。隨著人工智慧的不斷發展，量化交易將乘風破浪，佔領大半個金融市場。
量化交易是使用程序化（也就是人工智慧）來達到自動識別市場交易信號進行交易。量化投資更像是西醫，依靠模型判斷，模型對於量化投資者的作用就像CT機對於醫生的作用。
傳統交易類似中醫，需要依靠經驗和感覺判斷病因在哪裡。
具體來說，量化交易的機械性能夠讓交易變得更加的客觀不受人性影響，他可以利用交易的對沖性，提高盈利的概率，實現少虧損，多盈利。
㈦ 量化交易是什麼
量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
應答時間：2020-12-11，最新業務變化請以平安銀行官網公布為准。
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㈧ 全球最高收益率量化平台全自動交易軟體是上海盈首Ai炒股機器人嗎
用機噐人炒股？這是個新事！
㈨ AIQT量化交易系統怎麼注冊，有高人能教我嗎
你好
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㈩ 如何評價微軟研究院開發的AI量化投資平台Qlib
雞肋。
Quantopian當年那麼火，Point72給他投資，Steve Cohen的資源給他用，今年還是倒閉了。原因是量化平台的盈利模式是有問題的，第一，它不專業，第二，因為不專業，用它的人不賺錢。Point72旗下的Cubist很賺錢，但Cubist不會把infra給Quantopian用，因為能賺錢的infra是稀缺資源。所以Quantopian的框架在專業人士看來非常業余。也正是因為業余，專業的人不用，業余的人用Quantopian的賺不了錢，因此無法和平台分成，所以這樣的平台無法盈利。
微軟的高管去量化界也有先例，微軟前COO Kevin Turner曾到Citadel Securities擔任CEO，但是沒有太大建樹，最終Griffin任命趙鵬，是趙鵬將CitSec發揚光大。
所以說，程序員在不懂套路的情況下，直接跨界去做投資，難度極大。不是因為程序員技術不行，主要是他們不懂投研體系。好的程序員只有在培訓以後才能成為好的QR。打個比方，James Simons何等樣人，他很早就想做股票，一群科學家一直不得要領，摸索了好幾年沒什麼進展，當時PDT和DE Shaw股票都比RenTech做得好得多。最後RenTech是靠PDT的前雇員把統計套利的策略框架做好，然後另一個既懂架構，又懂股票的程序員，把策略細節調好，才有了這么牛比的大獎章。
拿統計套利來說，談談為什麼微軟的這個QLib平台註定不行。統計套利類策略的核心是信號。怎麼從各種數據源里挖掘有意義的信號，如何檢驗信號的有效性，這些都是統計學的范疇。A股簡單的量價信號目前仍然很好用，只要是懂套路的機構，近兩年超額30個點沒什麼問題。可是美股做統計套利可沒這么容易，大部分簡單的量價信號都是沒用的，大獎章return on GMV也做不到10個點。成熟市場里，不了解市場就想挖一些信號是很難的。
模型上，有機器學習的程序員在調參上的確有一些優勢，但是label怎麼處理，feature怎麼engineering這種問題，一般人可能就找不到北了。
其他方面，風格怎麼控，演算法怎麼下單，這些都需要實戰經驗。不了解市場，想靠機器學習里一些fancy的演算法搞個印鈔機，太難。現在好多家私募都說深度學習多麼有用，的確會有點用，但是絕對沒有那麼神，事實上大家做得都差不多，不算很深，深度學習真要那麼有用，誰會到處說？量化這行，真正有用的東西，雖然最終都會被同行知道，但很少有人會在公開場合大說特說的。
綜上，量化策略涉及到統計、數據挖掘、交易、市場理解、機器學習等各個方面，光靠一套機器學習演算法庫，再加上一個優化器，就想攪動市場，沒這么容易的。