关于量化，人工智能交易的我的认知！

http://www./forum.php?mod=viewthread&tid=1978436&page=1&authorid=112805 也算是做过量化和人工智能交易的人了，说下我目前的认知： 1，人工智能算法，浙大毕业生的价格，30w，有过1-2年人工智能算法经验的，50w每年 2，量化是一个降低成本的东西，它是解决股票过多，信息过多的问题，解决的是如何加速加快发现特征，快速决策的问题 3，量化本身有一个基础成本在，从收数据到回测到监测到实盘运行到资金管理，整套框架做下来，需要3-5个it30w一年的it支撑人员做1-2年，成本在200w 4，然后是策略开发，策略开发分为几类      a，传统类，tb 金字塔 文华之类的脚本类，随着模型同质化，这类以后会越来越难赚钱      b，基于py，自由算法类，例如人工智能算法，贝叶斯算法（基于统计概率），由于比较自由，模型同质化可能性会低很多，会比较容易赚钱            量化策略划分为算法+数据结构，现在大家都喜欢时间序列，当然也有很多组织在研究新的数据结构，效果也很不错，专杀时间序列和传统类      还有一些是研究做市商算法的，专门充当做市商赚1个点，然后定时屠杀散户，当然也有研究如何屠杀做市商的。      总之真正牛逼的不多，我身边一个阿里大数据出来的，靠几十万一年赚了3000w也不算稀奇。不过这种人也不怕，他只对赚钱有兴趣，交易只是工具，这不，已经改行去开比特币交易所去了，大家不必忧虑。      这个策略研究需要的研究员就良莠不齐了，很多硕士博士还不一定有小学生想象力好，更懂交易。但是问题是小学生的表述和逻辑思维缜密程度是无法和硕士博士相比的，同时兼顾的人太难找了，说句难听的话，大部分号称做策略的研发人员其实能创造的价值很低，老板如果不懂就会被忽悠，指望策略研发人员能1-2年出一个赚钱策略那这个公司的老板应该脑子有点问题。最好的研发人员定位是做信息收集，能用各种工具进行高效的信息收集和初步分析，最后决策让老板来做。要降低对研发人员的成果预期。 6，人工智能交易目前面临的问题就是算法研发人员其实不怎么懂交易的本质，也不怎么感兴趣，另外一个问题就是信息不全，特别是拿不到全档数据的，股票level2数据的，做的算法基本效果不会太好。最麻烦的问题是，相对于解决交易这种不确定性的问题，人工智能算法人员更喜欢去做那些解决确定性事情的工作，也就是说，人工智能风潮刚起，你去做人脸识别马上出成果，公司立刻给你加薪升官，而你去做交易算法，困难大短期收益小，除非是真爱，不然几个挫折下来，要坚持下去的人会很少。      和浙大人工智能研究所之前的合作就发现这个问题，在校期间，配合度尚可，一毕业想留个人，完全没兴趣，直接去大公司。无奈啊！~ 7，传统量化模型都是一段时间赚钱一段时间不赚钱，有些模型错过了赚钱那一波，要等好几年，但是赚的钱也能够赔好多年 8，模型赚不赚钱，更多是资金管理问题，而不是模型开平问题 9，研究出场的量化模型 比研究入场的量化模型要容易赚钱，不过现在好像满大街都是研究怎么入场的，怎么出场的都是轻轻带过 10，脚本量化目前的主流是，多指标多参数联动，然后凑来凑去找一个圣杯，最后还有很多靠卖指标赚钱的，无语 11，找特征的量化都无法解决信息全面性问题，靠猜又无法解决盈利稳定性问题 12，量化的最大价值是降低交易成本，包括观测，时间，管理成本，量化最大价值不是稳定盈利，而是降低成本。 13，欢迎有钱的土豪要烧人工智能钱的和我联系，先风险提示：人工智能=烧钱，把钱当纸烧，其实现在做人工智能交易最大的痛点是，你要和那帮上市公司，bat，抢这波人的使用权，关系可以让钱少一点，但是奶奶的，哪怕少一点，你也抢不过啊！邵逸夫医院一个做图像诊断识别的项目3个亿，你怎么和他们抢？ 所以  大家在几年内不必担心人工智能问题 等后续人工智能普及到交易领域了，那人类基本也没啥存在的意义了 担心这个干吗？ 十年砍仓急 发表于 2019-1-4 03:15 猫总的策略自动化现在还在搞么？ 在搞的，比较低端的在搞 铸就英雄 发表于 2019-1-4 03:51 猫总那儿要人吗？有个朋友，2000年大专，计算机应用专业，肄业。读了两年没毕业就出来工作，先后在珠海，杭 ... 可以聊聊看，合适的话是需要的 @@@ 发表于 2019-1-4 05:22 不要从统计和寻找规律着手。这种都是昙花一现。而应从人性着手。利用人性不可避免的错误着手。去统计。去观 ... 赞！~很多做量化的  没有这个认知层次的 我才是后知 发表于 2019-1-4 06:47 其实泄给一个人其实倒还好，最怕就是大面积扩散了。就算是你老婆，你敢保证他不跟你小舅子讲？你小舅子不 ... 自学py最靠谱 合格的赌徒 发表于 2019-1-4 08:13 ai之间打起来的时候，是不是就是小散的机会？ 这个看资金构成 ai进去先把人的资金干趴下 然后剩下才是ai干ai 你说两个武林高手对抗 你一个路人，能有杀高手夺宝的机会吗？ 估计都是被高手顺手杀死的概率更高一些吧 我才是后知 发表于 2019-1-4 09:07 但是交易所期货公司的交易接口好像是C语言的吧，还是甩不开C啊 python调用c++也是很常规的事情 必胜客123 发表于 2019-1-4 10:46 用c++简单封装一下，然后借助boost完成从python到接口的通信就可以了 兄dei 你很专业啊  quantaxis框架了解下 imlooker 发表于 2019-1-4 12:25 你意思是说，阿里大数据出来那个几十万挣3000万的不是从期货挣的钱？和猫总的说法有矛盾呀，哪里的信息来 ... 那个大数据的  第一年出来赚了3000w  第二年2000-3000w具体数字不知道  今年只赚了千把万，也是递减的 然后今年他上半年去做交易所了！ 人工智能的特点是：通过大数据---归纳出规律----然后应用规律 基本上研发的特点也是分训练集和测试集，来撸算法 它是面向特定确定性问题的解决方案，对于不确定的问题，或者开放式的博弈还是缺乏一些应变性 但是  如果你仅仅假设大家会这么去研发算法 就不对额 人工智能算法还可以调节很多细节，你采用什么函数去调节，你人工智能学习的东西是什么？想解决价格预测那肯定难，想解决其他问题相对就简单 然后就是一个积木 一个模块的叠加  某一天，突然质变点来临，所有的人类都成为阶下之臣 来吧来吧，最好是日内或者套利的盘手，赚钱一起分，亏损我承担！ 那些直接调用人工智能现成算法，python语句几句就写完的，都是伪的人工智能 夏至 发表于 2019-1-4 13:10 猫总还在线啊，猫总，方便透露你的人工智能，你给它设定了怎样的盈利目标吗 不可说，秘密 投机的程序员 发表于 2019-1-4 17:10 看了一下 quantaxis框架，就是用python实现像文华，ami broker软件一样，只是实现自动化，和人工智能没啥 ... 对的 这个只是量化框架 和算法无关 高频算法就那么两大类  细分了很多类别 各有高招 可能大家觉得人工智能都是从历史数据 总结规律 推算未来 然后觉得不堪一击不值得一提吧 如果你真正玩过人工智能的一些算法，可能会有更深的理解吧 人工智能很强大，关键看你怎么用？ 现在我们公司的技术层面只是完成了一个量化框架，基于py的，目前是国内个人框架里面粉丝最多的quantaxis 人工智能我这边只是玩票的 做了几个项目的试探而已 效果并不好 但是人工智能的威能，我也是见了一些 有时候确实有一种无力的感觉 原来看x片的医生，现在基本可以淘汰了，人工智能的精准程度已经比专家会审的精准度还高了 很多确定性的问题，人工智能是无敌的 人工智能目前对于不确定或者开放性的问题解决，特别在数据比较稀缺的环境下做决策的能力确实弱了点 但是现在弱不等于以前弱 马车还是那架马车，而动车已经时速300公里每小时了 人工智能有两大流派， 其中一个流派来源于统计，贝叶斯那种思路的，用概率去解决选择的问题，解决二选一到n选一的问题，你可以说是数据决定论 相对而言，另外一个流派的人工智能更凶悍写！   zgxf 发表于 2019-1-5 07:06 玩大数据的个人这么厉害，让大奖章团体的脸往哪放？ 资金容量不同 小资金高收益 大资金就是看稳定性 是的  确实有图片识别行业确实有一个很冷门的体力行业，图片标识行业！ 如果从图像识别的角度来做的话，找一堆人 整天标识k线图，然后喂给算法学习，能不能学出来一个看图大师